Tecniche di smussatura e previsione.

Modulo 1: le Tecniche di Smussatura e Previsione Cos'è la smussatura e la previsione nei dati Differenze tra smussatura, modellazione e previsione Applicazioni delle tecniche di smussatura e previsione in vari settori (finanza, produzione, economia, marketing) Modulo 2: Fondamenti di Statistica per la Previsione dei Dati Panoramica dei concetti statistici fondamentali: media, deviazione standard, varianza la distribuzione dei dati e al comportamento delle serie temporali Misure di accuratezza delle previsioni: errore assoluto, errore quadratico medio (RMSE), ecc. Modulo 3: la Smussatura dei Dati Cos'è la smussatura dei dati e perché è importante Quando e come applicare le tecniche di smussatura Smussatura dei dati per eliminare rumore e fluttuazioni casuali Modulo 4: Media Mobile (Moving Average) Tecnica di smussatura più comune: la media mobile semplice (SMA) Come calcolare la media mobile su serie temporali Uso della media mobile per analizzare tendenze e cicli Media mobile ponderata (WMA) e media mobile esponenziale (EMA) Modulo 5: Smussatura Esponenziale e Media Mobile Esponenziale (EMA) Concetti alla base della smussatura esponenziale Differenza tra SMA ed EMA: vantaggi e applicazioni Come applicare la smussatura esponenziale nei modelli predittivi Modulo 6: Tecniche di Smussatura Avanzata Smussatura avanzata con tecniche di regressione polinomiale Metodo di Kalman Filtering per smussare dati in tempo reale Applicazioni di smussatura avanzata in contesti industriali e finanziari Modulo 7: Fondamenti di Previsione dei Dati la previsione: obiettivi e metodi Previsione a breve, medio e lungo termine Differenze tra previsione deterministica e probabilistica Modulo 8: Modelli di Previsione Statistica Modello ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) per la previsione delle serie temporali Analisi dei residui e scelta dei parametri per modelli ARIMA Modello SARIMA (Seasonal ARIMA) per dati stagionali Modulo 9: Previsione con Modelli di Regressione Lineare la regressione lineare semplice e multipla Utilizzo della regressione per modellare e prevedere tendenze lineari nei dati Valutazione della qualità delle previsioni tramite il coefficiente di determinazione (R²) Modulo 10: Previsione con Modelli Non Lineari Modelli di previsione non lineari: regressione polinomiale, regressione logistica Applicazione dei modelli non lineari per dati complessi Limiti e vantaggi dei modelli non lineari rispetto ai lineari Modulo 11: Previsione con Reti Neurali e Deep Learning l'uso delle reti neurali per la previsione dei dati Modelli avanzati come le LSTM (Long Short-Term Memory) per la previsione delle serie temporali Addestramento e validazione dei modelli di previsione basati su deep learning Modulo 12: Previsione con Modelli di Machine Learning Introduzione ai modelli di machine learning per la previsione: decision trees, random forest, gradient boosting Come applicare il machine learning per migliorare la precisione delle previsioni Tecniche di validazione dei modelli (cross-validation, grid search) Modulo 13: Valutazione e Ottimizzazione delle Previsioni Come valutare le performance dei modelli di previsione (errore quadratico medio, MAE, ecc.) Tecniche di ottimizzazione per migliorare le previsioni (fine-tuning, selezione delle caratteristiche) Overfitting e underfitting nei modelli di previsione Modulo 14: Applicazioni Avanzate di Previsione e Smussatura Previsione della domanda e gestione dell'inventario Analisi finanziaria e previsioni dei prezzi di mercato Previsione del traffico web e comportamento dei consumatori Modulo 15: Riflessioni Finali e Tendenze Future nelle Tecniche di Smussatura e Previsione Le sfide future nella previsione dei dati e nelle tecniche di smussatura L'evoluzione dei modelli di previsione con l'intelligenza artificiale e il machine learning Conclusioni e come applicare le conoscenze acquisite in scenari reali