Facoltà di Economia Marco Biagi
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Sistemi informativi d'azienda (progredito)

Corsi di studio

anno

crediti

Management internazionale (LS)

2

4




Docente
Stefano Bordoni  pagina istituzionale del docente

Obiettivo del corso
Lo scopo del corso è quello di comprendere la natura e l’organizzazione dei dati aziendali per consentire la progettazione e l’applicazione efficace delle procedure di KDD (knowledge discovery in databases) e KDT (knowledge discovery in text) in un contesto di CRM analitico.
Durante il corso verranno studiate ed applicate le principali tecniche di business intelligence per l’esplorazione e l’inferenza sui dati, con particolare attenzione alle tecniche induttive di data e text mining e a quelle deduttive relative alla costruzione di sistemi esperti.

Testi
Testo e altro materiale di riferimento del corso
Analisi intelligenti dei dati per applicazioni di CRM analitico – Bordoni, Pitagora 2008
Slide del corso (CRM.ppt e TM.ppt)

Materiale didattico integrativo
Testi di approfondimento
Business Intelligence, CRM e Data Mining – La Torre, Nalucci - Utet
Sistemi informativi e aziende in rete – G. Bracchi, C.Francalanci, G. Motta - Mcgraw-Hill (Cap 1-4, 230 pag)
Customer Relationship Management – Farinet, Ploncher – Etas (Cap 1-2,5,6, 130 pag)
Introduzione al Data Mining – Poiger, Geatz – Mcgraw-Hill (Cap 1-5, 10,11 170 pag)
Data Mining (seconda ed.) – P. Giudici – Mcgraw-Hill (Cap 1-4, 150 pag)
Discovering Data Mining – IBM – Prentice Hall PTR (Cap 1-4, 88 pag)
Statistica multivariata – L. Fabbris - Mcgraw-Hill
Text mining: teoria ed applicazioni – S. Dulli, P. Polpettini, M. Trotta – FrancoAngeli
Text mining and its applications to intelligence, CRM and Knowledge management – A. Zanasi – WITpress
Sistemi informativi per l’impresa digitale – G. Bracchi, C.Francalanci, G. Motta - Mcgraw-Hill
CRM – Tourniaire – McGraw-Hill
CRM – Greenberg - Apogeo
Data Mining – Berry, Linoff – Apogeo
Fuzzy Logic and NeuroFuzzy Applications – Constantin Von Altrock – Prentice Hall
Jetblue Provalis Text Mining Report (sito Provalis)
Ricerche di Marketing – Molteni –McGraw-Hill
Pagine Web - Materiale didattico (slide e basi di dati per esercitazioni)
http://www.economia.unimore.it/bordoni_stefano/sisinfoII/

Struttura del corso
Argomenti Testi Ore di didattica
Tecnologia, sistemi informatici e sistemi informativi. MRP,ERP, CRM 2
Business Intelligence (Tecnologia dell’informazione per il supporto alle decisioni) 2
Data e text mining 2
Tecniche statistiche per il data miningDispensa del Corso2
Data miningDispensa del Corso4
Data miningDispensa del Corso4
Data miningDispensa del Corso4
Text miningDispensa del Corso4
Sistemi esperti e Knowledge engineeringDispensa del Corso4
Sistemi esperti e ANNDispensa del Corso2
Database relazionaliDispensa del Corso2


 

WAI-A