{"id":1768,"date":"2017-11-10T16:41:57","date_gmt":"2017-11-10T16:41:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.emagister.it\/blog\/?p=1768"},"modified":"2018-07-04T08:49:33","modified_gmt":"2018-07-04T08:49:33","slug":"dalla-statistica-ai-big-data-un-percorso-lungo-secoli","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.emagister.it\/blog\/dalla-statistica-ai-big-data-un-percorso-lungo-secoli\/","title":{"rendered":"Dalla statistica ai Big Data: un percorso lungo secoli"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Accomunare <strong>statistica<\/strong> e <strong>Big Data<\/strong> pu\u00f2 sembrare accostare due mondi diversi appartenenti ad epoche differenti: da una parte pensiamo ad i sondaggisti ed ai libri universitari pieni di formule e teoremi, dall\u2019altra a tutto ci\u00f2 che di pi\u00f9 \u201cdigitale\u201d possa esistere.<\/span><br \/>\n<span style=\"font-weight: 400;\">In realt\u00e0 \u00e8 la loro unione che fa da traino ed apripista alla rivoluzione tecnologica che stiamo vivendo in questi anni. Come diceva Silvia Morosi del Corriere della Sera (27 giugno 2016):<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> &#8220;I dati da soli non parlano del futuro: i modelli sono la sfera di cristallo&#8221;.<\/span><!--more--><\/p>\n<p>Ma come hanno fatto questi due mondi a congiungersi e perch\u00e9 la statistica continua ad essere importante, anzi, fondamentale?\u00a0Gi\u00e0 nella Bibbia si parla di statistica, quando Davide, Re d&#8217;Israele dovette contare risorse umane a disposizione del suo regno per poter trarre decisioni di governo.<\/p>\n<p>Gli utilizzatori odierni di dati non hanno tale filo diretto con l&#8217;Altissimo e pertanto la statistica continua ad essere utilizzata per gli stessi intuibili motivi che potevano avere gli antichi re: <strong>prendere decisioni<\/strong>.<\/p>\n<p>Da notare che nell&#8217;antichit\u00e0 lo strumento principale era il censimento ed il problema maggiore era riassumere una quantit\u00e0 di dati, per l&#8217;epoca notevolissima, mediante pochi numeri facili da ricordare e maneggiare: questo \u00e8 il problema della statistica descrittiva, strettamente imparentato con le problematiche con cui si confrontano i decisori contemporanei, chiamati a riferire agli alti funzionari l\u2019andamento dell\u2019attivit\u00e0 (qualunque essa sia) riassunta in pochi fruibili indicatori.<\/p>\n<p>Sebbene nelle universit\u00e0 medievali si parlasse talvolta di &#8220;<em>ars coniectandi<\/em>\u201d, in quei tempi, n\u00e9 in Europa, n\u00e9 in Oriente, vi furono sviluppi degni di nota nelle scienze statistiche. Nel Seicento e poi nel Settecento ci furono invece notevoli passi avanti nel campo delle probabilit\u00e0 (Calcolo delle Probabilit\u00e0 quantitativo e Teoria matematica delle Probabilit\u00e0 sistematica) dimostrando teoremi ancor oggi fondamentali. Sempre nel Seicento si iniziarono a studiare i metodi di campionamento, rendendosi per la prima volta conto che, talvolta, per certi casi si poteva far a meno di censimenti (bastava analizzarne una piccola parte, il campione).\u00a0Nel XIX\u00b0 secolo ci furono importanti progressi, quali la definizione di funzioni statistiche ormai classiche, come la gaussiana, e vennero provati dei teoremi asintotici (ovvero quando il numero di osservazioni \u00e8 altissimo, come nei Big Data!) poi applicati moltissimo nella pratica.<\/p>\n<p>Nacque cos\u00ec l&#8217;analisi delle serie storiche, oggi chiamata \u201cclassica\u201d, primo passo nel <strong>Predictive Analytics<\/strong>.\u00a0Nel secolo XX\u00b0 si svilupparono le tecniche di stima e test e di regressione, ignoti nell&#8217;Ottocento. Fu assiomatizzata la Teoria delle Probabilit\u00e0 e furono inventati metodi di analisi moderna delle serie storiche. D\u2019altronde la statistica descrittiva e la teoria delle probabilit\u00e0 sono strettamente connesse: la Teoria delle Probabilit\u00e0 insegna a valutare coerentemente le probabilit\u00e0 di eventi futuri e, quindi, a fare le migliori previsioni possibili, mentre<strong> la statistica insegna come meglio valutare le probabilit\u00e0<\/strong> sfruttando adeguatamente le informazioni ottenibili.<\/p>\n<p>Bisogna notare che oggigiorno la raccolta dati avviene spesso automaticamente ed al di fuori di un&#8217;indagine pianificata dall&#8217;inizio: tal \u00e8 il caso dei cosiddetti &#8220;<strong>Big Data<\/strong>&#8221; e l\u00e0 stanno le nuove sfide che si pongono agli studi statistici. Non si deve credere, tuttavia, che i Big Data siano solamente un problema, anzi per la statistica sono una vera opportunit\u00e0. Semmai, essi pongono pi\u00f9 problemi per il trattamento informatico, che dev&#8217;essere sufficientemente veloce per affrontare delle cos\u00ec corpose quantit\u00e0 di dati.<\/p>\n<p>Dal punto di vista statistico sono, infatti, piuttosto una benedizione: i teoremi asintotici che in passato si potevano applicare soltanto in prima approssimazione possono venire applicati con assoluta fiducia, creando modelli di previsione o di supporto al processo decisionale davvero robusti.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019offerta formativa di <a href=\"https:\/\/www.emagister.it\/corsi_cassiodorus_consulting-ef102626.htm?PFICHAS=7507\" target=\"_blank\">Cassiodorus Formazione<\/a> mira a coniugare questi due mondi, apparentemente lontani, offrendo corsi di formazione in <a href=\"https:\/\/www.emagister.it\/corso_di_statistica_base-ec2741840.htm?PFICHAS=7507\" target=\"_blank\">Statistica e Data Analysis<\/a> a tutti i livelli, con un linguaggio accessibile e con un forte orientamento alla pratica ed alle applicazioni.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Accomunare statistica e Big Data pu\u00f2 sembrare accostare due mondi diversi appartenenti ad epoche differenti: da una parte pensiamo ad i sondaggisti ed ai libri universitari pieni di formule e teoremi, dall\u2019altra a tutto ci\u00f2 che di pi\u00f9 \u201cdigitale\u201d possa esistere. 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