info@leansrl.com | + 39 3492589831

logo-lean

LEAN SRL

Consulting & innovazione

financial-2860753_1920.jpeg

© 2023 Lean SRL | P.IVA: 02736100419 

REA: PS - 269653
Design by Andrea Catani

img: rawpixel.com

 

Servizi

Analisi di dati

tw-12


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.


 

hand-3044387_1280.jpeg

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.

01

Data analysis lifecycle

Raccolta dei dati

02

ciclo-vita-data-analytics.jpeg

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

03

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

04

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.

05

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.

06