In questa tesi vengono illustrati alcuni strumenti statistici per effettuare l'analisi di un evento raro focalizzandosi su due temi, il primo riguarda la classificazione dell'evento raro gestendo la struttura dei dati, il secondo riguarda l'analisi della sopravvivenza relativamente all'evento. Nello specifico, nel primo capitolo verrà illustrato il problema del passaggio da prospect a customer in un particolare business appartenente all’healthcare industry. Nel secondo capitolo verranno illustrati alcuni strumenti adeguati per fare classificazione di un evento raro, assieme ad alcuni modelli frequentemente utilizzati per la classificazione. Nel terzo capitolo vengono introdotti i modelli gerarchici per tenere conto della struttura multilivello che può essere presente nei dati durante la classificazione, focalizzandosi sulla generalizzazione gerarchica di due modelli di classificazione non parametrici. Infine nel quarto capitolo vengono trattati metodi e modelli per l'analisi della sopravvivenza con i quali si può descrivere e prevedere il rischio di sperimentare l'evento di acquisto per i prospect. Alla fine di ciascun capitolo, a partire dal secondo, si riportata l'applicazione degli strumenti illustrati sui dati relativi al passaggio da prospect a customer per il problema di business sul quale ci si focalizza.
Da prospect a customer: strumenti statistici per l’analisi di un evento raro
VOLPATO, GIORGIA
2022/2023
Abstract
In questa tesi vengono illustrati alcuni strumenti statistici per effettuare l'analisi di un evento raro focalizzandosi su due temi, il primo riguarda la classificazione dell'evento raro gestendo la struttura dei dati, il secondo riguarda l'analisi della sopravvivenza relativamente all'evento. Nello specifico, nel primo capitolo verrà illustrato il problema del passaggio da prospect a customer in un particolare business appartenente all’healthcare industry. Nel secondo capitolo verranno illustrati alcuni strumenti adeguati per fare classificazione di un evento raro, assieme ad alcuni modelli frequentemente utilizzati per la classificazione. Nel terzo capitolo vengono introdotti i modelli gerarchici per tenere conto della struttura multilivello che può essere presente nei dati durante la classificazione, focalizzandosi sulla generalizzazione gerarchica di due modelli di classificazione non parametrici. Infine nel quarto capitolo vengono trattati metodi e modelli per l'analisi della sopravvivenza con i quali si può descrivere e prevedere il rischio di sperimentare l'evento di acquisto per i prospect. Alla fine di ciascun capitolo, a partire dal secondo, si riportata l'applicazione degli strumenti illustrati sui dati relativi al passaggio da prospect a customer per il problema di business sul quale ci si focalizza.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/58714