Docenti:

• Fosca Giannotti, fosca [dot] giannotti [at] isti [dot] cnr [dot] it
• Mirco Nanni, mirco [dot] nanni [at] isti [dot] cnr [dot] it

• KDD LAB - Knowledge Discovery Laboratory, ISTI-CNR e Dipartimento di Informatica dell'Università di Pisa http://www-kdd.isti.cnr.it

• [30/08/2009] I risultati dell'appello del 21 luglio 2009 sono online.
• [06/07/2009] I risultati dell'appello del 30 giugno 2009 sono online.
• [29/06/2009] I risultati dell'appello del 12 giugno 2009 sono online.
• [08/06/2009] I risultati della seconda verifica sono online.
• [22/05/2009] La seconda verifica è stata spostata al pomeriggio di giovedì 28 maggio. L'appello dell'8-12 giugno verrà invece spostato, causa coincidenza con elezioni europee.
• Le date della seconda verifica e degli appelli sono state fissate, anche se in modo non definitivo.
• Giovedì 21 maggio 2009 ci sarà una lezione extra di esercitazione.
• La verifica intermedia del 7 aprile è stata anticipata alla mattina dello stesso giorno.
• Gli studenti che devono ancora sostenere l'esame (scritto e/o presentazione progetto) possono farlo su appuntamento. Si prega di contattare il docente.

La grande disponibilità di dati provenienti da database relazionali, dal web o da altre sorgenti motiva lo studio di tecniche di analisi dei dati che permettano una migliore comprensione ed un più facile utilizzo dei risultati nei processi decisionali. L'obiettivo del corso è quello di fornire un'introduzione ai concetti di base del processo di estrazione di conoscenza, alle principali tecniche di data mining ed ai relativi algoritmi. Particolare enfasi è dedicata agli aspetti metodologici presentati mediante alcune classi di applicazioni paradigmatiche quali il Basket Market Analysis, la segmentazione di mercato, il rilevamento di frodi. Infine il corso introduce gli aspetti di privacy ed etici inerenti all’utilizzo di tecniche inferenza sui dati e dei quali l’analista deve essere a conoscenza. Il corso consiste delle seguenti parti:

1. i concetti di base del processo di estrazione della conoscenza: studio e preparazione dei dati, forme dei dati, misure e similarità dei dati;
2. le principali tecniche di datamining (regole associative, classificazione e clustering). Di queste tecniche si studieranno gli aspetti formali e implementativi;
3. alcuni casi di studio nell’ambito del marketing e del supporto alla gestione clienti, del rilevamento di frodi e di studi epidemiologici.
4. l’ultima parte del corso ha l’obiettivo di introdurre gli aspetti di privacy ed etici inerenti all’utilizzo di tecniche inferenza sui dati e dei quali l’analista deve essere a conoscenza

Lezioni:

• Martedì, ore 14-16, aula C1
• Giovedi, ore 11-13, aula D1

Ricevimento:

• Giannotti: mercoledì 15-17, ISTI, Area Ricerca CNR, località San Cataldo, Pisa (prenotazione per e-mail)

• Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar, Introduction to DATA MINING, Addison Wesley, ISBN 0-321-32136-7, 2006
• http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php

• Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar, Introduction to DATA MINING, Addison Wesley, ISBN 0-321-32136-7, 2006
• Jiawei Han, Micheline Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, 2000 http://www.mkp.com/books_catalog/catalog.asp?ISBN=1-55860-489-8
• U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth, R. Uthurusamy (editors). Advances in Knowledge discovery and data mining, MIT Press, 1996.
• Barry Linoff Data Mining Techniques for Marketing Sales and Customer Support, John Wiles & Sons, 2002

• Verifica 2006
• Verifica 2005 (con soluzioni)
• Verifica 2004

• Verifica 5 giugno 2007
• Verifica 26 giugno 2007
• Verifica 24 luglio 2007 / Soluzioni (NOTA: il testo qui riportato potrebbe differire in alcuni dettagli da quello usato nella verifica, in seguito alla correzione di alcuni errori di editing)

• Verifica 3 aprile 2008 / Soluzioni
• Verifica 18 luglio 2008 - parte 1
• Verifica 18 luglio 2008 - parte 2

• Vengono proposti 5 progetti (+1 jolly), descritti nel seguente documento: Progetti 2009.
• I progetti andranno svolti in gruppi preferibilmente di 2 persone, eccezionalmente anche di 1 o 3 persone.
• Ogni gruppo dovrà comunicare ai docenti la propria composizione e il progetto scelto. In particolare, si richiede di indicare più precisamente l'approccio che verrà utilizzato, in termini di definizione degli obiettivi e, in linea di massima, il tipo di analisi e di metodi di mining che verranno utilizzati. In risposta a tale comunicazione verranno inviate le istruzioni per reperire i dataset di lavoro.
• I progetti e le corrispondenti relazioni dovranno in linea di massima seguire le linee guida del modello CRISP-DM, brevemente riassunto nelle seguenti slide: CRISP-DM. Esempio di relazione degli anni precedenti: 1c.relazione_coop_colla.pdf
• La discussione del progetto avverrà in prossimità degli appelli d'esame regolari. I gruppi che intendono presentare il proprio progetto ad un dato appello sono pregati di (i) avvisare i docenti almeno 4-5 giorni prima dell'appello; e (ii) inviare la propria relazione, preferibilmente in formato PDF, almeno 2 giorni prima della'appello. Per entrambe le comunicazioni, scrivere a mirco [dot] nanni [at] isti [dot] cnr [dot] it.
• La presentazione di ogni progetto durerà tra i 20 e i 30 minuti. Al termine delle presentazioni, agli studenti verrà chiesto di fornire copia della presentazione.

• I progetti possono essere svolti con qualunque software, a discrezione degli studenti, purché, ovviamente, provvisti di adeguate funzionalità di data mining.
• Alcuni software di analisi potrebbero avere problemi a reggere la mole dei dati forniti. In tal caso, si consiglia di utilizzare un DBMS (Access, SQL Server, Oracle, MySQL, …) per effettuare una adeguata selezione/sfoltimento dei dati.
• Tra i software di data mining disponibili, si consigliano i seguenti:
  • Weka, scaricabile gratuitamente da questo indirizzo: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/.
  • Rialto, scaricabile da: http://www.exeura.com/products.php?lan=it. La licenza per uso accademico (1 per gruppo) può essere richiesta ad Andrea Mazzoni: andrea [dot] mazzoni [at] isti [dot] cnr [dot] it.

• Data Mining A.A. 2007/08
• Data Mining A.A. 2006/07