Post

Visualizzazione dei post da dicembre, 2023

ADIDAS Sales Analysis - Prayag Padwal su Medium

Articolo molto utile per capire cos'è, come si fa e a cosa può servire l'analisi dei dati. Partendo dal dataset delle vendite dell'Adidas (scaricabile gratuitamente da kaggle) l'autore ci guida passo passo nella fase di pulizia, trasformazione, analisi e rappresentazione dei risultati. Un buon esercizio potrebbe essere quello di ripetere l'analisi usando strumenti diversi da quelli impiegati (Python + Tableau), ad esempio Knime o Knime + Power BI. In the fiercely competitive world of sports apparel, understanding market trends, consumer preferences, and sales dynamics is crucial for staying ahead. Adidas, a global leader in this industry, is no stranger to these challenges. In this in-depth analysis, we dive into a comprehensive dataset to uncover the hidden patterns and strategies behind Adidas’ sales triumphs. Our exploration reveals fascinating insights into several key aspects: from sales performance and product popularity to regional market variations and effic

Identifying Fast Passers Using Data - StatsBomb

Think about De Zerbi’s Brighton knocking it about deep in their own defensive third, baiting the opposition. It amounts to nothing if they can’t move the ball forwards quickly and accurately when they manufacture an opportunity to do so. But of course, passing the ball quickly, accurately and into more advanced areas of the pitch is not an easy thing to do. Players that can do so reliably and frequently aren’t easy to come by. Which got me thinking…. how can we use data to identify these types of players? Leggi tutto:  https://statsbomb.com/articles/soccer/identifying-fast-passers-using-data/

Creare un report in pdf con l'estensione Reporting in Knime

Immagine
Per iniziare, due parole su KNIME KNIME è una piattaforma open source di analisi dati, reportistica e integrazione. È basata su un'interfaccia grafica drag-and-drop che permette di assemblare nodi per la preprocessazione dei dati (ETL), la modellazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati. I suoi punti di forza sono: L'interfaccia grafica intuitiva e user-friendly, che rende la piattaforma accessibile anche a utenti non esperti di programmazione. L'ampia gamma di funzionalità disponibili, che permette di eseguire analisi complesse in modo semplice e rapido. La community attiva di utenti e sviluppatori, che fornisce supporto e risorse per l'utilizzo della piattaforma. KNIME è una soluzione ideale per diversi tipi di utenti, tra cui: Data scientist e analisti, che possono utilizzare la piattaforma per eseguire analisi complesse sui dati. Utenti aziendali, che possono utilizzare KNIME per automatizzare i processi di ETL e analisi dei dati. Sviluppatori, che posson

Building a high-performance data and AI organization - MIT report 2023

«Gli Amministratori Delegati e i Consigli di Amministrazione riconoscono che la capacità della propria organizzazione di generare insight operativi dai dati, spesso in tempo reale, è di massima importanza strategica. Se ci fossero dubbi su questo punto, la corsa accelerata al digitale dei consumatori nell'anno di crisi appena trascorso li ha dissipati. Per aiutarle a diventare orientate ai dati, le aziende stanno sempre più implementando tecnologie avanzate basate su cloud, compresi strumenti analitici con capacità di apprendimento automatico (ML). Tuttavia, ciò che questi strumenti forniscono avrà un valore limitato senza dati abbondanti, di alta qualità e facilmente accessibili. In questo contesto, una gestione efficace dei dati è uno dei pilastri di un'organizzazione orientata ai dati. Ma gestire i dati in un'impresa è altamente complesso. Con l'introduzione di nuove tecnologie dei dati, il peso dei sistemi legacy e dei silos di dati cresce, a meno che non possano es

ARIMA + GARCH: A Hybrid Model to Forecast Highly Volatile Data - Rakesh M K on Medium

Since it is a challenging task to forecast highly anomalous and volatile data like crude price, this page says how to use a hybrid model for the same. ... The model is somewhat able to catch the volatility. But the point to keep in mind is that crude price is affected by many other factors mainly geopolitics. So, it is very difficult to get an accurate prediction of highly volatile and anomalous time series. But hybrid forecasting models may work better than other models since we are considering forecasting the volatility also. Leggi tutto:  https://ai.plainenglish.io/arima-garch-a-hybrid-model-to-forecast-highly-volatile-data-8b2ed0155b34

La storia dell’algoritmo che ha craccato ChatGPT - Wired

In collaborazione con dei ricercatori dell'Università di Yale, Robust Intelligence ha sviluppato un metodo sistematico che utilizza modelli di AI "avversari" per scoprire i prompt in grado di aggirare le protezioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (Llm), tra cui GPT-4 di OpenAI, e indurli a comportarsi in modo scorretto. Mentre si consumava il dramma presso OpenAI, i ricercatori hanno avvertito la società della vulnerabilità, senza però ricevere risposta. "Questo dimostra che c'è un problema di sicurezza sistematico, che non viene affrontato e non viene preso in considerazione – spiega Yaron Singer, amministratore delegato di Robust Intelligence e professore di informatica all'Università di Harvard –. Quello che abbiamo scoperto è un approccio sistematico per attaccare qualsiasi modello linguistico di grandi dimensioni" . Leggi tutto:  https://www.wired.it/article/chatgpt-craccato-intelligenza-artificiale-robust-intelligence/ In inglese: