{"id":20826,"date":"2023-05-31T08:40:44","date_gmt":"2023-05-31T06:40:44","guid":{"rendered":"https:\/\/parm.com\/?p=20826"},"modified":"2026-03-02T16:09:49","modified_gmt":"2026-03-02T15:09:49","slug":"types-of-data-analysis-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/new-site.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 decoding=\"async\" src=\"https:\/\/new-site.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:\/\/new-site.parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Post_Data_analysis_IT.jpg 2500w, https:\/\/new-site.parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Post_Data_analysis_IT-1280x672.jpg 1280w, https:\/\/new-site.parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Post_Data_analysis_IT-980x515.jpg 980w, https:\/\/new-site.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_82_2 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:\/\/new-site.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:\/\/new-site.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:\/\/new-site.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:\/\/new-site.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:\/\/new-site.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:\/\/new-site.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:\/\/new-site.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:\/\/new-site.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 sulle Vendite o dei Dipendenti<\/em><br \/>Un'azienda pu\u00f2 utilizzare i dati sulle vendite degli ultimi cinque anni per identificare tendenze e modelli al fine di determinare quali prodotti si sono venduti meglio in determinati mesi o stagioni. Quindi, questa analisi pu\u00f2 aiutare a identificare modelli stagionali nei dati sulle vendite e comprendere quali fattori influenzano le vendite, come attivit\u00e0 promozionali, fluttuazioni dei prezzi 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 degli eventi o dei problemi passati. Utilizza dati dal passato per comprendere le cause di determinati risultati e quindi trovare soluzioni per problemi attuali o futuri.<br \/>L'analisi diagnostica pu\u00f2 essere eseguita in vari modi. Un modo \u00e8 utilizzare strumenti di analisi dei dati come software per l'intelligenza aziendale per raccogliere e analizzare dati da varie fonti. Un altro modo \u00e8 riunire esperti e professionisti di diverse aree dell'azienda per interpretare e discutere i dati insieme.<\/p>\n<p><em>Esempio: Analisi dei Dati di Produzione o Feedback dei Clienti<\/em><br \/>Un esempio dell'applicazione dell'analisi diagnostica in un'azienda \u00e8 l'analisi dei dati di produzione. Pu\u00f2 essere utilizzata per determinare perch\u00e9 ci sono stati fallimenti nella produzione o problemi di qualit\u00e0, ad esempio. Esaminando i dati, l'azienda pu\u00f2 identificare possibili cause dei problemi, come guasti delle macchine, carenze nel processo di produzione o errori nel controllo di qualit\u00e0. Sulla base di questi risultati, l'azienda pu\u00f2 quindi adottare misure mirate per eliminare le cause dei problemi. Inoltre, l'azienda pu\u00f2 reagire pi\u00f9 rapidamente se dovessero verificarsi 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 basate su tali previsioni. Utilizza dati storici e modelli statistici per calcolare probabilit\u00e0 e identificare tendenze che possono indicare eventi futuri.<br \/>L'analisi predittiva include vari metodi e tecniche come il modellamento statistico, l'apprendimento automatico o il data mining. Tuttavia, richiede anche una <a href=\"https:\/\/new-site.parm.com\/it\/data-quality\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"Qualit\u00e0 dei dati\">pulizia accurata dei dati,<\/a> un'analisi dei dati e una convalida del modello per fare previsioni accurate.<\/p>\n<p><em>Esempio: Analisi dei dati sulle vendite o sui comportamenti<\/em><br \/>Un'azienda online che vende prodotti pu\u00f2 analizzare dati storici sui dati sulle vendite e sui prodotti che sono stati acquistati pi\u00f9 frequentemente per fare previsioni su quali prodotti avranno una grande domanda in futuro. Sulla base di queste previsioni, l'azienda pu\u00f2 regolare il proprio inventario e allineare le proprie strategie di marketing, di conseguenza, per aumentare la probabilit\u00e0 di successo delle 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'analisi prescrittiva mira a fornire raccomandazioni basate su previsioni e analisi. Utilizza dati storici, modelli statistici e algoritmi per prendere decisioni che mirano a raggiungere un obiettivo o un risultato specifico. Pertanto, l'analisi prescrittiva pu\u00f2 aiutare a migliorare l'efficienza e la redditivit\u00e0 e a ottenere vantaggi competitivi a lungo termine.<br \/>A differenza dell'analisi predittiva, che si limita a fare previsioni su eventi futuri, l'analisi prescrittiva va un passo oltre e fornisce raccomandazioni per il corso d'azione ottimale per raggiungere un risultato desiderato.<br \/>Per generare raccomandazioni accurate, l'analisi prescrittiva utilizza varie tecniche e metodi, tra cui algoritmi, apprendimento automatico o modelli di ottimizzazione. Sono necessarie un'attenta analisi dei dati, modellazione e convalida per fare raccomandazioni accurate.<\/p>\n<p><em>Esempio: Miglioramento delle campagne di marketing o della gestione della catena di approvvigionamento<\/em><br \/>Se un'azienda vuole migliorare le sue campagne di marketing, ad esempio, pu\u00f2 utilizzare l'analisi prescrittiva. Analizzando i dati storici e prevedendo eventi futuri, un'azienda pu\u00f2 determinare quale campagna \u00e8 pi\u00f9 probabile che sia di successo in futuro. L'analisi prescrittiva pu\u00f2 quindi fornire una raccomandazione su come implementare questa campagna per raggiungere l'obiettivo 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 utilizzo dell'analisi inferenziale in ambito aziendale \u00e8 l'uso di sondaggi tra i clienti. Se un'azienda vuole misurare la soddisfazione dei clienti con un particolare prodotto o servizio ma non pu\u00f2 sondare tutti i clienti, pu\u00f2 selezionare un campione casuale di clienti e inviare loro un sondaggio. Sulla base delle risposte del campione, l'azienda pu\u00f2 quindi effettuare un'analisi inferenziale per fare previsioni sulla soddisfazione dell'intero database 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 applicato nelle scienze naturali e ingegneristiche per investigare sistemi complessi e ottenere una profonda comprensione dei meccanismi fisici, biologici o chimici sottostanti che possono spiegare i dati osservati. Gli obiettivi principali dell'analisi meccanicistica dei dati sono il controllo preciso dei dati e la misurazione delle variabili per fare previsioni esatte sul comportamento del sistema.<br \/>Un prerequisito fondamentale per l'applicazione dell'analisi meccanicistica dei dati \u00e8 una comprensione approfondita del meccanismo sottostante che deve essere spiegato dai dati. Pertanto, l'analisi meccanicistica dei dati \u00e8 un metodo impegnativo che richiede conoscenze specializzate ed esperienza.<\/p>\n<p><em>Esempio: Reazioni chimiche o sviluppo di nuovi materiali<\/em><br \/>Un esempio di utilizzo dell'analisi meccanicistica dei dati \u00e8 lo studio delle reazioni chimiche nei processi chimici. Qui, possono essere raccolti dati come concentrazioni di diverse sostanze in diversi momenti nel tempo. Applicando l'analisi meccanicistica dei dati, si possono identificare e descrivere i meccanismi delle reazioni chimiche sottostanti.<br \/>Un altro esempio di applicazione dell'analisi meccanicistica dei dati nell'industria \u00e8 lo sviluppo di nuovi materiali. Se un'azienda volesse sviluppare un nuovo materiale per l'uso nell'industria automobilistica, ad esempio, potrebbe eseguire un'analisi meccanicistica per comprendere il comportamento del materiale sotto vari carichi e condizioni. L'azienda identificherebbe prima un meccanismo fisico che pu\u00f2 spiegare il comportamento del materiale, come la risposta del materiale allo stress o alla temperatura. Poi, condurrebbe esperimenti mirati per raccogliere dati sul comportamento del materiale in varie situazioni. Attraverso un'analisi meccanicistica dei dati, l'azienda potrebbe comprendere le variazioni esatte nei dati e riconoscere come queste variazioni influenzano altri dati. Sulla base di questo, potrebbe ottimizzare ulteriormente il materiale per migliorarne le prestazioni, nonch\u00e9 la durabilit\u00e0 e garantire cos\u00ec che il materiale soddisfi i requisiti dell'industria 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 svolge un ruolo importante nel mondo aziendale di oggi. Ci sono vari tipi di analisi dei dati che offrono alle aziende l'opportunit\u00e0 di utilizzare i propri dati in modi diversi. Si possono ottenere informazioni sugli eventi passati, risolvere problemi, fare previsioni o derivare raccomandazioni.<br \/>L'uso di strumenti di business intelligence come myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span> consente alle aziende di effettuare queste analisi in modo semplice e comprensibile per prendere decisioni basate sui dati. I risultati delle analisi vengono presentati visivamente in modi diversi per renderli rapidi e facili da capire. Questo aiuta le aziende a ottenere il miglior utilizzo possibile dei propri dati e a ottimizzare i propri processi aziendali. Attraverso il controllo integrato, le informazioni e le decisioni possono essere immediatamente tradotte in azioni. Ci\u00f2 consente alle aziende di reagire in tempo reale alle fluttuazioni dei dati e di aumentare il loro 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>Weitere Informationen \u00fcber die Business Intelligence Software 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--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--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/new-site.parm.com\/myparm-bi\/\" target=\"_blank\">Mehr Infos<\/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>M\u00f6chten Sie\u200b myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span> in einer Demonstration kennenlernen? Dann vereinbaren Sie gleich einen Termin!<\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_1_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--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/calendly.com\/parmag\/myparm-biact-webdemo\" target=\"_blank\">Termin vereinbaren<\/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-flex-end shariff-widget-align-flex-start\" 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%2Fnew-site.parm.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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Dalle analisi descrittive che esaminano eventi passati alle analisi prescrittive che forniscono raccomandazioni per decisioni future, molti tipi di analisi dei dati possono aiutare le aziende a prendere decisioni migliori. 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