Nel corso degli ultimi decenni il termine "Big Data" ha acquisito un'importanza assoluta sia nel contesto tecnologico che in quello quotidiano. Proporzionalmente alla crescita del volume e, di conseguenza, del valore dei dati, si sono incominciati a sviluppare degli strumenti e delle tecniche che permettessero al mondo di comprendere il significato dei Big Data e di riuscire a trarne dei vantaggi economici e sociali. La Data Analytics è una scienza che si occupa, attraverso specifiche attività, di estrarre un valore concreto da un importante volume di dati. In questa tesi si propone, attraverso una campagna di Data Analytics, di analizzare i dati relativi ai B\&B italiani al fine di evidenziare le caratteristiche e le differenze presenti sul territorio italiano. Nel dettaglio, è stata realizzata un fase di ETL, seguita da un'analisi dei dati esplorativa che permettesse la comprensione e l'individuazione di insight e trend celati nella moltitudine di dati utilizzata.
Progettazione e implementazione di una campagna di Data Analytics relativa ai B&B italiani
MARINO, GIAMPAOLO
2022/2023
Abstract
Nel corso degli ultimi decenni il termine "Big Data" ha acquisito un'importanza assoluta sia nel contesto tecnologico che in quello quotidiano. Proporzionalmente alla crescita del volume e, di conseguenza, del valore dei dati, si sono incominciati a sviluppare degli strumenti e delle tecniche che permettessero al mondo di comprendere il significato dei Big Data e di riuscire a trarne dei vantaggi economici e sociali. La Data Analytics è una scienza che si occupa, attraverso specifiche attività, di estrarre un valore concreto da un importante volume di dati. In questa tesi si propone, attraverso una campagna di Data Analytics, di analizzare i dati relativi ai B\&B italiani al fine di evidenziare le caratteristiche e le differenze presenti sul territorio italiano. Nel dettaglio, è stata realizzata un fase di ETL, seguita da un'analisi dei dati esplorativa che permettesse la comprensione e l'individuazione di insight e trend celati nella moltitudine di dati utilizzata.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12075/16712