Analisi dati con strutture ad albero decisionale

Le Strutture ad Albero Decisionale

In generale, la natura dei fenomeni è multivariata, così come è multivariato il nostro modo di misurarli.

Eppure la maggior parte degli utilizzatori delle tecniche statistiche di analisi, in genere si ferma allo studio di una o al massimo due variabili per volta.

Questo approccio all’analisi, quando le relazioni tra le diverse variabili oggetto dello studio sono in numero maggiore della semplice relazione bivariata, non è in grado di descrivere adeguatamente il sistema che si sta studiando.

Questo è proprio l’ambito di applicazione delle tecniche di Analisi Multivariata che sono mirate allo studio simultaneo di più variabili alla volta.

Un elemento comune di questa famiglia di tecniche è quello di ricorrere allo strumento grafico per analizzare su uno spazio che, nella maggior parte dei casi è bidimensionale, la multidimensionalità del proprio set di dati.

Obiettivo di questa presentazione è la comprensione di come l’utilizzo delle strutture ad Albero Decisionale con Statistics for Data Analysis (una tra le più famose e utilizzate tecniche di Analisi Multivariata) sia in grado di:

  • identificare le variabili che più delle altre contribuiscono alla variabilità complessiva,

  • individuare le variabili correlate fra loro, che rappresentano probabilmente l’espressione di un medesimo fenomeno,

  • evidenziare strutture o profili nascosti, presenti nei dati, che non sarebbe possibile in alcun modo identificare attraverso l’esame univariato o bivariato

Tecniche di questo tipo sono correntemente utilizzate in ogni settore, dalla ricerca ambientale, agronomica, a quella sanitaria, psicologica, epidemiologica e farmaceutica, fino alla ricerca sociale ed economica, ma anche nelle ricerche di mercato e in numerose tecniche di marketing.

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