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Glossario

Analista di dati IA

Che cos’è Analista di dati IA?

Un analista di dati IA è un sistema o assistente di IA che analizza dati come tabelle, esportazioni o indicatori e spiega i risultati in un linguaggio comprensibile. Calcola totali e variazioni, individua tendenze e anomalie e suggerisce i passi successivi. In questo modo anche i reparti senza competenze statistiche ottengono risposte più rapide. I modelli linguistici possono però sbagliare i calcoli, quindi i numeri vanno verificati. Esempio: si incollano i fatturati mensili in formato CSV e si ottiene un commento.

Come aiuta KI.ordo

Il modello di KI.ordo per analizzare tabelle ricava da testo CSV indicatori, tendenze e anomalie e ricorda di verificare i calcoli dell'IA.

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Termini correlati

Analisi esplorativa dei dati (EDA)

L’analisi esplorativa dei dati (EDA) è il primo sguardo aperto su un insieme di dati: si calcolano indicatori, si osservano distribuzioni e grafici e si cercano schemi, valori anomali e dati mancanti, ancora senza un’ipotesi precisa. Aiuta a valutare la qualità dei dati e a formulare domande utili per analisi o modelli successivi. Esempio: prima di una previsione delle vendite, l’EDA rivela che un mese è stato registrato in modo incompleto a causa di un cambio di sistema.

  • Analisi dei dati
  • Statistica
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Modello

Rilevamento delle anomalie

Il rilevamento delle anomalie individua dati, eventi o schemi che si discostano nettamente dalla norma. Può trattarsi di transazioni insolitamente elevate, salti improvvisi nei valori dei sensori, record duplicati o attività di rete sospette. Si usa in finanza, sicurezza informatica, produzione e controllo qualità. I metodi vanno da semplici soglie statistiche a modelli di apprendimento; le segnalazioni sono indizi da far valutare a una persona.

  • Analisi dei dati
  • Controllo qualità
  • +1
Modello

Analisi predittiva

L'analisi predittiva usa dati storici, statistica e apprendimento automatico per stimare eventi futuri probabili. Risponde a domande come: quali clienti stanno per disdire? Quanta merce servirà il mese prossimo? Quando è probabile che una macchina si guasti? I risultati sono probabilità, non certezze. Il loro valore dipende molto dalla qualità dei dati e dal fatto che le previsioni entrino davvero nelle decisioni e nei processi.

  • analisi dati
  • previsioni
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Dati strutturati

I dati strutturati seguono uno schema fisso con campi ben definiti, come tabelle, database o oggetti JSON con informazioni quali nome, prezzo e data. Le macchine possono leggerli, filtrarli ed elaborarli in modo affidabile, a differenza di testi liberi o immagini. Sui siti web il markup schema.org descrive ad esempio prodotti, eventi o FAQ in modo che motori di ricerca e sistemi di IA ne comprendano il contenuto senza ambiguità. L'IA può inoltre ricavare dati strutturati da testi non strutturati.

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  • JSON
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