Analisi dei dati per la previsione di tendenze di mercato.

Modulo 1: l'Analisi dei Dati e alla Previsione di Mercato Fondamenti dell'analisi dei dati. Differenza tra analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva. Cos'è la previsione di tendenze di mercato e la sua importanza. Tipologie di dati utili per la previsione di mercato (storici, comportamentali, sociali). Modulo 2: Raccolta e Preparazione dei Dati Fonti di dati per l'analisi delle tendenze di mercato. Tecniche di raccolta dei dati (survey, social media, transazioni commerciali). Pulizia e pre-elaborazione dei dati. Gestione dei dati mancanti e riduzione del rumore. Modulo 3: Analisi Esplorativa dei Dati (EDA) Tecniche di analisi esplorativa dei dati (statistiche descrittive, distribuzioni). Identificazione di pattern e anomalie nei dati. Visualizzazione dei dati tramite grafici (istogrammi, box plot, heatmap). Correlazione e regressione tra variabili. Modulo 4: Fondamenti di Statistica per la Previsione Concetti di probabilità, media, varianza e deviazione standard. Distribuzioni statistiche e loro applicazioni nelle previsioni. Test statistici (t-test, ANOVA) per valutare ipotesi. Inferenza statistica e intervallo di confidenza. Modulo 5: Machine Learning e alle Tecniche Predittive Panoramica sul machine learning applicato all'analisi dei dati. Tipologie di modelli predittivi: supervisione, non supervisione, apprendimento rinforzato. Algoritmi di machine learning più utilizzati (regressione lineare, alberi decisionali, SVM). Valutazione delle performance dei modelli predittivi. Modulo 6: Analisi delle Serie Temporali Definizione e concetti base delle serie temporali. Componenti delle serie temporali: trend, stagionalità, ciclicità e rumore. Tecniche per la modellazione delle serie temporali (ARIMA, SARIMA). Previsioni a breve, medio e lungo termine con serie temporali. Modulo 7: Modelli di Regressione per la Previsione di Mercato la regressione lineare e multivariata. Come costruire un modello di regressione per analizzare le tendenze di mercato. Valutazione delle prestazioni del modello (MSE, RMSE, R²). Uso della regressione per prevedere variabili economiche o di vendita. Modulo 8: Analisi delle Reti Sociali e Sentiment Analysis Analisi dei dati provenienti dai social media per comprendere le tendenze di mercato. Sentiment analysis: come misurare le opinioni e i sentimenti sui social network. Tecniche di estrazione delle informazioni dai testi (NLP - Natural Language Processing). Strumenti per monitorare le conversazioni online e il loro impatto sul mercato. Modulo 9: Algoritmi di Clustering per Segmentazione del Mercato Cos'è il clustering e come viene applicato per segmentare il mercato. Tecniche di clustering: K-means, DBSCAN, gerarchico. Utilizzo del clustering per analizzare gruppi di consumatori simili. Identificazione di segmenti di mercato con caratteristiche comuni. Modulo 10: Analisi Predittiva con Reti Neurali le reti neurali e loro applicazione nelle previsioni di mercato. Architetture delle reti neurali: feedforward, deep learning, reti convoluzionali. Allenamento e ottimizzazione di modelli di rete neurale. Valutazione dell’efficacia delle reti neurali nella previsione delle tendenze. Modulo 11: Previsione con Modelli Econometrici Modelli econometrici per analizzare l'andamento dei mercati. Regressione econometrica e modelli a variabili strumentali. Modellazione della domanda e dell'offerta nei mercati. Previsione degli indicatori economici (PIL, inflazione, tassi di disoccupazione). Modulo 12: Tecniche di Previsione con Algoritmi Evolutivi Introduzione agli algoritmi evolutivi (genetici, ottimizzazione delle particelle). Applicazione degli algoritmi evolutivi per migliorare la previsione delle tendenze di mercato. Come ottimizzare i parametri dei modelli predittivi attraverso algoritmi evolutivi. Uso di algoritmi genetici per la selezione delle variabili e la ricerca del modello migliore. Modulo 13: Previsione delle Vendite e della Domanda di Mercato Tecniche per prevedere la domanda di mercato e le vendite future. Analisi dei fattori che influenzano la domanda: stagionalità, promozioni, eventi esterni. Modelli di previsione basati sulle serie storiche delle vendite. Tecniche avanzate di previsione come la decomposizione delle serie temporali. Modulo 14: Decision Support Systems (DSS) nella Previsione di Mercato Cos'è un sistema di supporto alle decisioni (DSS) e come integrare le previsioni di mercato. Utilizzo dei DSS per l’analisi delle tendenze e la pianificazione strategica. Decisioni basate su dati: come le previsioni di mercato possono influenzare la strategia aziendale. Strumenti software utilizzati per DSS e previsioni di mercato. Modulo 15: Etica e Privacy nell'Analisi dei Dati Principi etici nella raccolta e nell’analisi dei dati. Protezione dei dati sensibili e rispetto della privacy. Normative sulla protezione dei dati (GDPR, CCPA). Trasparenza e bias nei modelli predittivi.