{"id":20826,"date":"2023-05-31T08:40:28","date_gmt":"2023-05-31T06:40:28","guid":{"rendered":"https:\/\/parm.com\/?p=20826"},"modified":"2026-09-28T08:00:53","modified_gmt":"2026-09-28T06:00:53","slug":"types-of-data-analysis-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parm.com\/it\/types-of-data-analysis-3\/","title":{"rendered":"Tipi di Analisi dei Dati"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"et_pb_section_0 et_pb_section et_section_regular et_block_section\"><div class=\"et_pb_row_0 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_0 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_0 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h1>Tipi di Analisi dei Dati<\/h1>\n<p><span style=\"font-size: large;\">Come trasformare i dati grezzi in informazioni preziose<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_1 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_1 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_image_0 et_pb_image et_pb_module et_block_module\"><span class=\"et_pb_image_wrap\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Post_Data_analysis_IT.jpg\" alt=\"Tipi di Analisi dei Dati\" title=\"Post_Tipi di analisi dei dati\" width=\"2500\" height=\"1313\" srcset=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Post_Data_analysis_IT.jpg 2500w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Post_Data_analysis_IT-1280x672.jpg 1280w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Post_Data_analysis_IT-980x515.jpg 980w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Post_Data_analysis_IT-480x252.jpg 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) and (max-width: 980px) 980px, (min-width: 981px) and (max-width: 1280px) 1280px, (min-width: 1281px) 2500px, 100vw\" class=\"wp-image-20841\" \/><\/span><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_2 et_pb_row et_pb_equal_columns et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_2 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_1 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>I dati sono ovunque: dai dispositivi per il fitness che contano i nostri passi ai database aziendali che contengono enormi quantit\u00e0 di informazioni. Ma questi dati sono solo numeri e lettere su uno schermo. Ci vogliono strumenti di business intelligence per dar loro vita. Dall'analisi descrittiva che esamina eventi passati all'analisi prescrittiva che fornisce raccomandazioni per decisioni future, molti tipi di analisi dei dati possono aiutare le aziende a prendere decisioni migliori.   <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_3 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_3 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_2 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_88 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/types-of-data-analysis-3\/#Cose_lAnalisi_dei_Dati\" >Cos&#8217;\u00e8 l&#8217;Analisi dei Dati?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/types-of-data-analysis-3\/#Analisi_Descrittiva\" >Analisi Descrittiva<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/types-of-data-analysis-3\/#Analisi_Diagnostica\" >Analisi Diagnostica<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/types-of-data-analysis-3\/#Analisi_Predittiva\" >Analisi Predittiva<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/types-of-data-analysis-3\/#Analisi_Prescrittiva\" >Analisi Prescrittiva<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/types-of-data-analysis-3\/#Analisi_Inferenziale\" >Analisi Inferenziale<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/types-of-data-analysis-3\/#Analisi_Meccanicistica\" >Analisi Meccanicistica<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/types-of-data-analysis-3\/#Conclusione\" >Conclusione<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Cose_lAnalisi_dei_Dati\"><\/span>Cos&#8217;\u00e8 l&#8217;Analisi dei Dati?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'analisi dei dati \u00e8 un processo importante per trasformare i dati grezzi in informazioni preziose e conoscenze. \u00c8 il processo di indagine e interpretazione dei dati per trarre conclusioni e prendere decisioni. L'analisi dei dati \u00e8 un metodo di elaborazione dei dati in cui i dati vengono esaminati per individuare modelli, tendenze o correlazioni al fine di acquisire conoscenze sui processi aziendali e le prestazioni. Tale analisi dei dati pu\u00f2 essere eseguita utilizzando vari metodi statistici e algoritmi, che possono essere utilizzati per esaminare eventi e modelli passati, identificare le cause delle difficolt\u00e0 o fare previsioni e raccomandazioni per il futuro.    <\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_3 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisi_Descrittiva\"><\/span>Analisi Descrittiva<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'analisi descrittiva \u00e8 un tipo di analisi dei dati che mira a descrivere eventi e tendenze passate basate su dati storici. Fornisce una panoramica delle principali caratteristiche dei dati e identifica modelli, tendenze e correlazioni per acquisire conoscenze sugli eventi passati. <\/p>\n<p><em>Esempio: Analisi dei dati di vendita o dei dati relativi ai dipendenti<\/em><br \/> Un'azienda pu\u00f2 utilizzare i dati di vendita degli ultimi cinque anni per identificare tendenze e modelli e determinare quali prodotti hanno venduto meglio in determinati mesi o stagioni. Questa analisi pu\u00f2 aiutare a individuare i modelli stagionali nei dati di vendita e a comprendere quali fattori influenzano il fatturato, come promozioni, fluttuazioni di prezzo o feedback dei clienti. <\/p>\n<p>Un altro esempio dell'applicazione dell'analisi descrittiva in un'azienda \u00e8 l'analisi dei dati dei dipendenti. Un'azienda pu\u00f2 utilizzare il dipartimento HR per monitorare il turnover dei dipendenti e identificare le cause dell'attrito dei dipendenti. L'analisi pu\u00f2 anche aiutare a identificare modelli e tendenze nelle prestazioni dei dipendenti, nella soddisfazione lavorativa o nel carico di lavoro per migliorare l'ambiente lavorativo e le condizioni per i dipendenti.  <\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_4 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisi_Diagnostica\"><\/span>Analisi Diagnostica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'analisi diagnostica, o analisi causale, \u00e8 un tipo di analisi dei dati che mira a identificare le ragioni di eventi o problemi passati. Si avvale di dati storici per capire le cause di determinati risultati e trovare cos\u00ec soluzioni a problemi attuali o futuri.<br \/>L'analisi diagnostica pu\u00f2 essere condotta in diversi modi. Una possibilit\u00e0 \u00e8 quella di utilizzare strumenti di analisi dei dati, come i software di business intelligence, per riunire e analizzare dati provenienti da diverse fonti. Un\u2019altra possibilit\u00e0 \u00e8 quella di riunire esperti e professionisti di diversi settori dell\u2019azienda per interpretare e discutere insieme i dati.   <\/p>\n<p><em>Esempio: analisi dei dati di produzione o del feedback dei clienti<\/em><br \/>Un esempio di applicazione dell\u2019analisi diagnostica in un\u2019azienda \u00e8 l\u2019analisi dei dati di produzione. In questo modo si pu\u00f2 capire, ad esempio, perch\u00e9 si sono verificati fermi di produzione o problemi di qualit\u00e0. Esaminando i dati, l\u2019azienda pu\u00f2 individuare le possibili cause dei problemi, come guasti ai macchinari, difetti nel processo produttivo o errori nel controllo qualit\u00e0. Sulla base di queste informazioni, l\u2019azienda pu\u00f2 poi adottare misure mirate per eliminare le cause dei problemi. Allo stesso tempo, grazie alle conoscenze acquisite, l\u2019azienda pu\u00f2 reagire pi\u00f9 rapidamente qualora dovessero presentarsi nuovamente problemi simili.    <\/p>\n<p>Un altro esempio di analisi diagnostica in un'azienda \u00e8 l'analisi del feedback dei clienti. Analizzando il riscontro dei clienti, un'azienda pu\u00f2 determinare quali problemi incontrano i clienti con i prodotti o servizi o quali aspetti apprezzano particolarmente. Sulla base di questi risultati, possono essere adottate misure per risolvere i problemi e aumentare la soddisfazione del cliente.  <\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_5 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisi_Predittiva\"><\/span>Analisi Predittiva<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'analisi predittiva \u00e8 un tipo di analisi dei dati che mira a fare previsioni su eventi futuri e a prendere decisioni sulla base di queste previsioni. Utilizza dati storici e modelli statistici per calcolare le probabilit\u00e0 e identificare tendenze che potrebbero indicare eventi futuri.<br \/>L\u2019analisi predittiva comprende diversi metodi e tecniche, come la modellizzazione statistica, l\u2019apprendimento automatico e il data mining. Tuttavia, richiede anche <a href=\"https:\/\/parm.com\/data-quality\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"Qualit\u00e0 dei dati\">un\u2019accurata pulizia dei dati<\/a>, un\u2019analisi approfondita e una validazione dei modelli per poter formulare previsioni accurate.  <\/p>\n<p><em>Esempio: analisi dei dati di vendita o dei comportamenti<\/em><br \/>Un\u2019azienda che vende i propri prodotti online pu\u00f2 analizzare i dati storici relativi alle vendite e ai prodotti pi\u00f9 acquistati per prevedere quali prodotti saranno particolarmente richiesti in futuro. Sulla base di queste previsioni, l\u2019azienda pu\u00f2 adeguare le proprie scorte e orientare di conseguenza le proprie strategie di marketing, per aumentare le probabilit\u00e0 di successo nelle vendite. <\/p>\n<p>L'analisi predittiva pu\u00f2 anche aiutare a prevedere tendenze future e comportamenti dei clienti o del mercato. Pu\u00f2 essere utilizzata, ad esempio, per prevedere rischi e opportunit\u00e0 nelle decisioni di investimento o per identificare opportunit\u00e0 per migliorare i processi aziendali. <\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_6 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisi_Prescrittiva\"><\/span>Analisi Prescrittiva<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L\u2019analisi prescrittiva punta a fornire consigli su come agire sulla base di previsioni e analisi. Si avvale di dati storici, modelli statistici e algoritmi per prendere decisioni che portino a un obiettivo o a un risultato specifico. In questo modo, l\u2019analisi prescrittiva dei dati pu\u00f2 aiutare a migliorare l\u2019efficienza e la redditivit\u00e0, oltre a garantire vantaggi competitivi a lungo termine.<br \/>A differenza dell\u2019analisi predittiva, che si limita a fare previsioni su eventi futuri, l\u2019analisi prescrittiva fa un passo in pi\u00f9 e fornisce consigli su come agire al meglio per raggiungere il risultato desiderato.<br \/>A tal fine, l\u2019analisi prescrittiva utilizza diverse tecniche e metodi, tra cui algoritmi, apprendimento automatico e modelli di ottimizzazione, per generare raccomandazioni operative. Per poter fornire raccomandazioni precise, \u00e8 necessaria un\u2019attenta analisi dei dati, nonch\u00e9 una modellizzazione e una validazione accurate degli stessi.   <\/p>\n<p><em>Esempio: miglioramento delle campagne di marketing o della gestione della catena di approvvigionamento<\/em><br \/> Ad esempio, se un'azienda desidera migliorare le proprie campagne di marketing, pu\u00f2 utilizzare l'analisi prescrittiva. Analizzando i dati storici e prevedendo gli eventi futuri, l'azienda pu\u00f2 dedurre quale campagna promette il maggior successo in futuro. L'analisi prescrittiva pu\u00f2 quindi fornire raccomandazioni su come implementare al meglio tale campagna per raggiungere il risultato desiderato.  <\/p>\n<p>Allo stesso modo, l'analisi prescrittiva pu\u00f2 essere utilizzata per ottimizzare i processi di gestione della catena di approvvigionamento analizzando dati storici per determinare quali azioni sono pi\u00f9 adatte per ottimizzare il processo di consegna e minimizzare il rischio di ritardi nella consegna. L'analisi prescrittiva pu\u00f2 quindi fornire una raccomandazione su come implementare queste azioni per raggiungere l'obiettivo desiderato. <\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_7 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisi_Inferenziale\"><\/span>Analisi Inferenziale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'analisi inferenziale viene utilizzata per trarre conclusioni e previsioni su un set pi\u00f9 ampio di variabili basate su campioni. Si tratta di un approccio statistico basato su distribuzioni di probabilit\u00e0. L'analisi inferenziale pu\u00f2 aiutare a identificare differenze o relazioni significative tra variabili attraverso la formazione di ipotesi, il test e l'estimazione.  <\/p>\n<p><em>Esempio: sondaggi tra i clienti o richieste di credito<\/em><br \/>Un esempio di come si possa usare l\u2019analisi inferenziale in un\u2019azienda \u00e8 l\u2019utilizzo dei sondaggi tra i clienti. Se un\u2019azienda vuole misurare la soddisfazione dei propri clienti riguardo a un determinato prodotto o servizio, ma non pu\u00f2 intervistare tutti i clienti, pu\u00f2 selezionare un campione casuale di clienti e inviare loro un sondaggio. Sulla base delle risposte del campione, l\u2019azienda pu\u00f2 poi effettuare un\u2019analisi inferenziale per fare previsioni sulla soddisfazione dell\u2019intero database dei clienti.  <\/p>\n<p>Un altro esempio \u00e8 il controllo delle richieste di credito. Per verificare la solvibilit\u00e0 dei clienti, una banca potrebbe selezionare un campione di richieste di credito e condurre un'analisi inferenziale basata sui risultati del controllo della solvibilit\u00e0 di questi clienti. Questo pu\u00f2 aiutare a fare previsioni sulla solvibilit\u00e0 di tutti i clienti.  <\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_8 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisi_Meccanicistica\"><\/span>Analisi Meccanicistica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'analisi meccanicistica dei dati \u00e8 un metodo usato nelle scienze naturali e ingegneristiche per studiare sistemi complessi e per acquisire una comprensione approfondita dei meccanismi fisici, biologici o chimici sottostanti in grado di spiegare i dati osservati. Gli obiettivi principali dell\u2019analisi meccanicistica dei dati sono quindi il controllo accurato dei dati e la misurazione precisa delle variabili, per poter fare previsioni esatte sul comportamento dei sistemi.<br \/>Un presupposto fondamentale per applicare l\u2019analisi meccanicistica dei dati \u00e8 una solida comprensione del meccanismo alla base che dovrebbe spiegare i dati. Per questo motivo, l\u2019analisi meccanicistica dei dati \u00e8 un metodo impegnativo che richiede conoscenze ed esperienze specifiche.  <\/p>\n<p><em>Esempio: reazioni nei processi chimici o sviluppo di nuovi materiali<\/em><br \/>Un esempio di applicazione dell\u2019analisi meccanistica dei dati \u00e8 lo studio delle reazioni nei processi chimici. In questo caso si possono raccogliere dati come le concentrazioni di diverse sostanze in diversi momenti. Applicando l\u2019analisi meccanicistica dei dati, \u00e8 possibile identificare e descrivere i meccanismi di reazione chimica sottostanti.<br \/>Un esempio di applicazione dell\u2019analisi meccanicistica dei dati nell\u2019industria \u00e8 lo sviluppo di nuovi materiali. Se, ad esempio, un\u2019azienda volesse sviluppare un nuovo materiale da utilizzare nell\u2019industria automobilistica, potrebbe effettuare un\u2019analisi meccanicistica per capire come si comporta il materiale sotto diversi carichi e in diverse condizioni. L\u2019azienda dovrebbe quindi innanzitutto identificare un meccanismo fisico in grado di spiegare il comportamento del materiale, ad esempio la sua reazione alla tensione o alla temperatura. Successivamente, condurrebbe esperimenti mirati per raccogliere dati sul comportamento del materiale in diverse situazioni. Applicando l\u2019analisi meccanicistica dei dati, l\u2019azienda potrebbe comprendere le esatte variazioni dei dati e capire come queste influenzano gli altri dati. Su questa base, potrebbe ottimizzare ulteriormente il materiale per migliorarne le prestazioni e la durata, assicurandosi che soddisfi i requisiti dell\u2019industria automobilistica.       <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_4 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_4 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_9 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusione\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'analisi dei dati gioca un ruolo importante nel mondo degli affari di oggi. Esistono diversi tipi di analisi dei dati che offrono alle aziende la possibilit\u00e0 di utilizzare i propri dati in vari modi. In questo modo \u00e8 possibile ottenere informazioni sugli eventi passati, risolvere problemi, fare previsioni o ricavare raccomandazioni su come agire.<br \/>L'uso di strumenti di Business Intelligence come myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span> permette alle aziende di effettuare queste analisi in modo semplice e chiaro, per prendere decisioni basate sui dati. I risultati delle analisi vengono visualizzati in vari modi, per renderli facili e veloci da capire. Questo aiuta le aziende a sfruttare al meglio i propri dati e a ottimizzare i processi aziendali. Grazie al sistema di controllo integrato, le intuizioni e le decisioni possono essere tradotte immediatamente in azioni concrete. In questo modo le aziende possono reagire in tempo reale alle fluttuazioni dei dati per aumentare il proprio successo.      <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_5 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_5 et_pb_column et_pb_column_1_2 et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_10 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Per saperne di pi\u00f9 sul software di Business Intelligence myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span>:<\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_0_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_0 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/parm.com\/myparm-bi\/\" target=\"_blank\">Pi\u00f9 informazioni<\/a><\/div><\/div><div class=\"et_pb_column_6 et_pb_column et_pb_column_1_2 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_11 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Volete provare\u200b myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span> in una demo? Allora fissate subito un appuntamento con noi!<\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_1_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_1 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/calendly.com\/parmag\/myparm-biact-webdemo-it\" target=\"_blank\">Prenotate un appuntamento<\/a><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_6 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_7 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_code_0 et_pb_code et_pb_module\"><div class=\"et_pb_code_inner\"><div class=\"shariff shariff-align-left shariff-widget-align-left\" style=\"display:none\"><ul class=\"shariff-buttons theme-round orientation-horizontal buttonsize-medium\"><li class=\"shariff-button facebook shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#4273c8\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https%3A%2F%2Fparm.com%2Fit%2Ftypes-of-data-analysis-3%2F\" title=\"Bei Facebook teilen\" aria-label=\"Bei Facebook teilen\" role=\"button\" rel=\"nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; 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Ma questi dati sono solo numeri e lettere su uno schermo. Ci vogliono strumenti di business intelligence per dar loro vita. Dall&#8217;analisi descrittiva che esamina eventi passati all&#8217;analisi prescrittiva che fornisce raccomandazioni per decisioni future, molti tipi di analisi dei dati possono aiutare le aziende a prendere decisioni migliori.    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