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Servizi

Analisi di dati

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Servizi di Analisi dei Dati come Servizio (DaaS): Guidare le Decisioni Aziendali con Intelligenza Digitale.

Lean srl si propone di trasformare il tuo patrimonio informativo in potenti strumenti decisionali. Con un approccio all'avanguardia e l'utilizzo di tecnologie innovative, offriamo soluzioni personalizzate per l'analisi dei dati, aprendo le porte a un nuovo paradigma di intelligenza operativa. Partiamo dalla tua visione aziendale, collaborando strettamente per definire gli obiettivi strategici. Con una metodologia che integra Machine Learning e Analisi Predittiva, plasmiamo un approccio analitico mirato alle tue esigenze specifiche.


 

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Cos'è

Analisi di dati

l'analisi dei dati è un processo mediante il quale si esplorano, interpretano e si traggono conclusioni dai dati raccolti. Questo processo coinvolge diverse fasi e può essere eseguito utilizzando diverse metodologie e strumenti. Ecco una panoramica generale di come funziona l'analisi dei dati:

Definizione degli obiettivi

Come primo step è fondamentale definire chiaramente gli obiettivi. Essi possono variare, dalla comprensione dei modelli di comportamento dei clienti alla previsione delle tendenze di mercato.

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Data analysis lifecycle

Raccolta dei dati

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Può coinvolgere la raccolta di dati da fonti interne (database aziendali, registri, ecc.) o da fonti esterne come dati pubblici, sondaggi o social media.

Preparazione dei dati

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I dati raccolti spesso richiedono una fase di preparazione prima dell'analisi effettiva. Questo può includere la pulizia dei dati, normalizzazione e l'eliminazione di valori mancanti.

Esplorazione dei dati

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Si esplorano i dati per identificare modelli, tendenze o relazioni potenziali. L'uso di tecniche di visualizzazione, come grafici e grafici, può facilitare la comprensione delle caratteristiche salienti dei dati.

Interpretazione dei risultati

Utilizzando strumenti statistici o algoritmi di machine learning, si esegue l'analisi dei dati per ottenere insight più profondi. Questa fase può identificare cluster di dati simili o individuare anomalie.

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Comunicazione e visualizzazione

La comunicazione efficace dei risultati è fondamentale. Questa fase coinvolge la creazione di report, dashboard o presentazioni che possono essere compresi da persone non specializzate nell'analisi dei dati.

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