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BIG DIVE 7 - SI FA IN DUE

Big Dive, il corso di training intensivo per diventare Data Scientist organizzato dal Consorzio TOP-IX in partnership con ISI Foundation, ToDo e Axant, arriva alla 7° edizione e si fa in due: una settimana dedicata a digital e information designer, quattro settimane intensive su Big Data e Data Science.

 

Giunto alla settima edizione, Big Dive rinnova il suo formato abbandonando il percorso di insegnamento lineare a favore di una collezione di workshop e case-study, con l’obiettivo di garantire ai partecipanti una conoscenza completa delle materie #DataScience, #DataEngineering #DataVisualization ed un confronto unico ed impagabile con esperti e professionisti di settore.

Un ricco programma interdisciplinare, con grandi tutor, ospiti internazionali e soprattutto dataset e “problemi reali” da approfondire e sui quali esercitarsi.

#BIGDIVE7 si svolgerà nella sede del Consorzio TOP-IX (via Maria Vittoria 38, Torino), dal 18 giugno al 13 luglio 2018.

Altra grande novità dell’edizione 2018 è BIG DIVE into DATAVIZ: la settimana che precederà l’inizio delle lezioni di BIG DIVE 7 vedrà infatti svolgersi una sessione di formazione dedicata a digital e information designer: una full-immersion di cinque giorni, per apprendere i principi della #DataVisualization e padroneggiare D3.JS, la principale libraria Javascript per realizzare visualizzazioni interattive.

Ai migliori studenti di questo spin-off, verrà offerta la possibilità di partecipare alla parte progettuale di BIG DIVE 7, contribuendo attivamente al progetto finale del corso.

#BDintoVIZ si svolgerà dall’11 giugno al 15 giugno sempre negli spazi di TOP-IX.

 

Info e iscrizioni (early-bird price fino all’8 aprile – chiusura delle iscrizioni il 3 giugno) sul sito ufficiale www.bigdive.eu.

 

 

 

 

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Databeers Venezia #3

Hey Data and Beers lovers! We’re back! We are launching the third Databeers Venezia! We are waiting for you next Thursday November 23 @ Negozio Piave 67, Venezia, starting at 19:30sharp!

It will be a great night on the stage with:

Leonidas Paterakis (@FablabVenezia
from FabLab, Venice

Lorenzo Speranzoni (@inserpio)
from LARUS, Venezia

Fabiana Zollo (@zollofab)
from Università Cà Foscari, Venezia

Please REGISTER as soon as possible so we can provide enough beers (and bagigi) for you all! 

Beers are again VERY KINDLY PROVIDED BY ESTRELLA!

Thanks to LARUS for the technical support and logistics.See you there!

CheersAlice, Fabio, Marco, Nicola, Rocco

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DataBeers Venezia #2

Hey Data Lovers! Following the huge success of the first edition... we’re back! Databeers Venice #2 is live! We’re waiting for you next Friday, May 19th @ Negozio Piave 67, via Piave 67, Venezia, starting at 18:00 sharp!

Five stunning speakers will drive the scene for you:

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Marco De Nadai
Dottorando di Ricerca, Università di Trento
Cosa accomuna Bogotà e Los Angeles? Il crimine raccontato e predetto dalle caratteristiche urbane.

Luca Salmasi
Università di Perugia
Stima degli effetti di trattamento da cartelle cliniche elettroniche: metodi e potenziali impatti.

Emanuele Chiericato
Imprenditore Digitale
Come strutturare una strategia di lead generation per la propria azienda.

Bruno Anastasia e Maurizio Gambuzza
Veneto Lavoro
Navigare i numeri sull’occupazione

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As usual, please REGISTER as soon as possible so we can provide enough beers (and bagigi) for you all! 

Beers are again VERY KINDLY PROVIDED BY ESTRELLA!

Thanks to LARUS for the technical and logistic support.

See you there!

Cheers

Alice, Fabio, Marco, Nicola, Rocco

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Leggi l'intervista al fondatore di Statistica@ning, Duccio Schiavon sul presente e futuro della statistica a questo link: http://bit.ly/2nkAW6l

Per studenti, ricercatori e aziende alla ricerca di supporto statistico per quanto riguarda analisi dei dati, esami universitari, ricerche di mercato, ecc. United statisticians fornisce una piattaforma online che aiuta clienti da tutto il mondo a trovare consulenti statistici, data scientists, società di consulenza statistica e tutor in pochi click

Il mondo sta cambiando rapidamente e l'uso di dati statistici ha preso il sopravvento sulla semplice intuizione.

Che sia una ricerca scientifica o di mercato, l'analisi dei dati è ormai uno strumento indispensabile per ogni professionista.

Dopo mesi di lavoro, tra pochi giorni lanceremo la nuova piattaforma. Vorrei invitarti al lancio, cosi da avere la possibilità di essere uno dei primi ad usare questo potente strumento.

Inoltre, se deciderai di iscriverti al pre-lancio, riceverai degli utili consigli per aumentare il valore dei tuoi servizi di consulenza. Il tutto gratuitamente.


Clicca sul link qua sotto e prendi parte alla community internazionale di statistici per il lancio di United Statisticians!

www.unitedstatisticians.gr8.com

Alcuni link utili:

- www.unitedstatisticians.com (ATTIVO DAL 3/4/2017)

- unitedstatisticians.com/blog(BLOG)

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DataBeers Venezia #1

Finalmente il DataBeers atterra anche a Venezia! Nato nel 2014 a Madrid, l'evento si sta rapidamente diffondendo in tutta Europa (Londra, Barcellona, Dublino...) ed anche in Italia (Torino, Toscana). Il primo evento a Venezia si terrà il prossimo venerdì 17 febbraio presso il Negozio Piave 67 a Mestre. Per il nostro primo appuntamento abbiamo grandi ospiti:

Alessandro Scarpellini
Aesse branding & visual communication | Rimini

Valentino Pediroda
CEO and Founder of ModeFinance, the first fintech Credit Rating Agency in Europe | Trieste

Duccio Schiavon
CEO at Quantitas, Data Visualization | Venezia

Non vediamo l'ora di iniziare!!! Per dissetare tutti abbiamo bisogno di sapere quanti di voi verranno! Potete registrarvi gratuitamente qui. Maggiori informazioni ed aggiornamenti sul nostro account Twitter

Un grazie speciale per l'organizzazione ed il supporto a "Negozio Piave 67" e LARUS.

 

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Nell’ambito dell’evento “Il made in Italy incontra il digitale: ritratto in big data dell’impresa italiana”, tenutosi al Maker Faire 2016, Banca IFIS ha presentato un innovativo web report realizzato da Quantitas, in collaborazione con Fondazione Nord Est, e progettato per rappresentare il grado di penetrazione delle nuove tecnologie in diversi ambiti del made in Italy.

 

Il report è concepito con una grande componente di storytelling: la sua consultazione verticale è accompagnata da transizioni con un effetto di scomposizione e ricomposizione di una miriade di tesserine. Le sequenza di Data Visualization racconta il grado d’innovatività delle aziende operanti prevalentemente nei settori della Moda, dell’Oreficeria e del Sistema Casa.

Riportiamo di seguito una rassegna stampa di tutte le citazioni al web report:

 

 

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Quantitas sarà presente al D-Nest International Inventors Exhibition, la più ampia rassegna per inventori e innovatori in Europa. Quantitas esporrà presso uno spazio riservato a uno dei principali sponsor dell’evento: il VEGA, Parco Tecnologico Scientifico di Venezia. Assieme ad altre startup incubate nel VEGA, avrà modo di presentare le sue ultime soluzioni nel campo dei Big Data, dell’Info Design e della Data Visualization.

Veniteci a trovare, quindi. Quantitas sarà presente venerdì 14 pomeriggio, sabato 15 e domenica 16.

Per maggiori informazioni su logistica e orari si visiti il sito dell’evento: http://dnest-inventors.eu/index.php

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Dal 6 giugno all’8 luglio, il Consorzio TOP-IX, in collaborazione con la Fondazione ISI, ToDo e Axant.it, organizza la QUINTA edizione di BIG DIVE, programma di formazione che in 5 settimane mira a potenziare le competenze tecniche necessarie per immergersi nell’universo dei BIG DATA, estrarre valore e generare impatto sociale ed economico.

 

* * *

 

Accantonato l’hype mediatico, il termine BIG DATA è oggi una prerogativa di innumerevoli servizi e prodotti del settore ICT (e non solo). Nonostante molti player open source, così come i grandi nomi del mercato corporate abbiano sviluppato e rilasciato piattaforme all-in-one, tools e librerie software volte a semplificare e rendere più efficace la gestione delle informazioni, il fattore umano continua a svolgere un ruolo chiave per creare conoscenza a partire dai dati ed abilitare processi decisionali data-driven.

Figure in grado di gestire i dati e la complessità del living web, tanto da un punto di vista tecnologico quanto manageriale, sono quotidianamente richieste all’interno di aziende, start-up e istituzioni governative.

BIG DIVE dal 2012 si propone di rispondere a questa esigenza, formando professionisti in grado di affrontare le sfide legate ai BIG DATA e alla loro analisi.

 

In uno scenario, oggigiorno altamente competitivo (visto il proliferare di corsi e master universitari così come di corsi e bootcamp puntuali), i punti di forza di BIG DIVE risultano gli stessi pilastri su cui è stata concepita l’iniziativa.

 

/ L’approccio “bits-on - hands-on”;

/ Il valore degli insegnanti;

/ Il programma intensivo e multidisciplinare;

/ L’interazione fisica in aula;

/ La prospettiva internazionale;

/ I dataset reali forniti agli studenti per il progetto finale;

/ La rete creata in questi anni, in campo scientifico e aziendale.

 

L’appello a visitare il sito www.bigdive.eu è rivolto ovviamente ad aspiranti data scientist, ma anche hacker, computational designer, dipendenti o fondatori di start-up data-driven, ricercatori, dottori di ricerca o studenti interessati ad approfondire la vera natura della Scienza dei Dati.

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Quantitas allo SMAU di Milano: vieni a trovarci

 

Dopo aver vinto il Premio Lamarck, assegnato alle tre startup più innovative presenti allo SMAU di PADOVA 2015, Quantitas sarà presente allo SMAU di MILANO nei giorni 21, 22 e 23 ottobre, per presentare le sue ultime soluzioni di Visual Survey (web survey+gamification+entertainment) e di Visual Report (data visualization+entertainment).

Venite a trovarci: sarà un'ottima occasione per farvi "giocare" con i nostri nuovi tool web, e magari per trovare il modo d'integrarli nella vostra filiera aziendale di gestione del dato.

Se poi vi interessa ottenere un ingresso gratuito a SMAU offerto da Quantitas, ne potrete trovare ancora qualcuno disponibile scaricandovi il pdf qui in allegato e seguendo le istruzioni per la registrazione:

http://www.smau.it/invitation/milano15/3057291648.pdf

Qui invece il Comunicato Stampa ufficiale sulla partecipazione di Quantitas allo SMAU:

Comunicato%20Stampa%20SMAU.pdf

Un saluto a tutti

Duccio Schiavon

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Ciao a tutti!

Sono qui per segnalarvi un blog appena nato su uno dei miei temi preferiti : Excel.

L'idea è nata da me e da un mio collega che, facendo di necessità virtu', abbiamo quasi imparato a "parlarci" col signor Excel.

Siamo ancora all'inizio ma speriamo di affrontare temi interessanti per molti, condividendo un pò quelle che sono le scoperte fatte sul campo, lavorando.

Vi lascio i link

BLOG: 

http://excellente.info/

Facebook (mettendo like sarete aggiornati in tempo reale quando pubblichiamo nuovi articoli!)

https://www.facebook.com/excellente.info?ref=hl

A presto

Maria Elena 

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Il prossimo 12 giugno si terrà a Roma alla Sala del Carroccio, Piazza del Campidoglio, il workshop 

Data Science: nuovi approcci per affrontare vecchi problemi

Ci sarò anch'io tra i relatori, per cui sarebbe anche un'ottima occasione, per i membri di Statistica@Ning disponibili a partecipare all'evento, per incontrarci e scambiare qualche parola di persona.

Questo il programma:

15:00 Saluto
On.le Marta Leonori
Assessore di ROMA CAPITALE, "Roma Produttiva e Città Metropolitana"
Sapienza - Università di Roma

15:10 Introduzione
Prof. Fabio Grasso
Direttore del Dipartimento di Scienze Statistiche
Sapienza - Università di Roma

15:25 Presentazione
Prof. Luca Giuliano
Sapienza -Università di Roma

15:40 I social media come lente per analizzare i processi sociali
Prof. Davide Bennato
Università di Catania

16:00 Big Data e progettazione delle politiche pubbliche
Prof. Orazio Giancola
Aix Marseille Université

16:20 L’analisi delle reti sociali ai tempi di "Mafia Capitale"
Dott. Daniele Frongia
Consigliere dell'Assemblea Capitolina di ROMA CAPITALE

16:40 Data Visualization e la sua evoluzione futura
Dott. Duccio Schiavon
Presidente di Quantitas srl

17:00 Una nuova figura professionale
Prof. Stefano Leonardi
Corso di Laurea Magistrale in Data Science
Sapienza -Università di Roma

 

Per segnalare la vostra disponibilità a partecipare, visitate l'evento facebook:

https://www.facebook.com/events/946880732031372/

Programma-12giugno-Campidoglio%20-%20con%20saluto%20Leonori.pdf

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Nato il gruppo BAYES E DINTORNI

Per chi è interessato all'argomento, da qualche giorno è disponibile su Statistica@Ning un gruppo tutto nuovo dedicato alla statistica bayesiana.

Questo l'incipit della discussione di benvenuto:

Salve a tutti. Ho proposto un gruppo "bayes e dintorni" che vorrebbe permettere un confonto tra chi utilizza o è interessato alla statistica bayesiana. Per circoscrivere un po' la materia (che potrebbe coprire gli scaffali di parecchie decine di biblioteche compresa quella infinita di Borges) parto dalle mie piccole conoscenze a riguardo. Mi sono occupato in particolare di modelli di previsione e di performance, utilizzando modelli di regressione lineari generalizzati con effetti casuali e fissi descritti da distribuzioni a priori. In particolare in R, ho utilizzato  i pacchetti MCMCglmm e MCMCpack, il secondo per processi gerarchici, che implementano i metodi di montecarlo: sono librerie che richiedono una pazienza infinita per la quantità di dettagli nascosti, ma una volta scoperte possono essere trasportate da un problema all'altro con facilità. A parte i dettagli tecnici legati al mondo di R mi sembra che la diffusione di queste conoscenze sia sempre più essenziale, anche in questo paese dove spesso non si va oltre alla somma e la sottrazione... I modelli bayesiani si fondiano su pardigmi più solidi di quelli classici, dove il campione è tutto e il test di significatività si esaurisce in un prendere o lasciare. Quindi se c'è un interessato lanci un bengala; se ce ne sono due altri due, e se siamo più di cinque facciamo una lobby in parlamento...

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Esperto

Ciao a tutti,

per gli appassionati di statistica testuale, text mining e analisi quanti/qualitativa, venerdì prossimo ci sarà il XIV seminario GIAT.

Ore 15, in aula seminari della Sede di Sociologia del Dipartimento Fisppa, Via Cesarotti 10/12, Padova.

Tre interventi in programma:
- Luca Giuliano - "La parola del leader: profili di linguaggio parlamentare a confronto tra la prima e la seconda repubblica".
- Michele Cortelazzo - "Stiamo entrando linguisticamente nella Terza Repubblica?".
- Stefano Ondelli - "Esempi recenti della retorica populista in Italia: da Forza Italia al Movimento Cinque Stelle".

Locandina allegata qui sotto, per maggiori info visitate www.giat.org !

Paolo

LocandinaQuattordicesimoSeminarioGIAT.pdf

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La realizzazione del Wizard Grafico è stata una bella avventura, che spero proseguirà con aggiornamenti periodici e costanti dei suoi contenuti. Ringrazio per l'occasione chi mi ha coinvolto nel progetto: in particolare Luca Giuliano, che mi ha sempre convinto a tenere duro anche nei momenti di massimo scoraggiamento, e Daniele Frongia, senza il quale non avrei mai iniziato a scrivere questo libro.

Segue l'abstract:

La sempre maggiore disponibilità di dati numerici in tutti i contesti (marketing, ricerca, divulgazione, ecc.) comporta necessariamente l’impiego di grafici che riescano a spiegare al meglio i risultati delle proprie elaborazioni. Gli strumenti devono quindi essere facili da usare, essere intuitivi, e soprattutto fornire un’ampia gamma di soluzioni di rappresentazione per il medesimo risultato numerico-quantitativo. Allo stesso tempo all’utilizzatore è richiesto di compiere lo sforzo di comprendere cosa desidera ottenere, sulla base dei propri dati, e soprattutto come. Questo favorisce l’evoluzione degli strumenti di visualizzazione web-based, ma anche la nascita di nuovi metodi di rappresentazione, attraverso il contributo conoscitivo di tutti gli utilizzatori. Il Wizard Grafico, ispirato a un'idea di Amit Agarwal, rappresenta una sintesi degli strumenti attualmente disponibili e una guida alla loro utilizzazione. L'auspicio è che questi suggerimenti possano stimolare l'inventiva degli analisti e dei ricercatori fino ad indurli ad immaginare quali e quanti altri modi non ancora esistenti vi siano per descrivere i propri dati.  La versione dinamica del volume è stato realizzata con iBooks Author ed è scaricabile gratuitamente da iBookstore al seguente indirizzo:  https://itunes.apple.com/us/book/wizard-grafico/id888331825?ls=1&mt=11. Per la visualizzazione è necessario iPad con iBooks 3.0 o versione più recente e iOS 5.1 o versione più recente, oppure Mac con iBooks 1.0 o versione più recente e OS X 10.9 o versione più recente.

La versione scaricabile in formato pdf è disponibile qui: http://www.dss.uniroma1.it/it/node/6156

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L'impressione generale è sempre che qualcosa non abbia funzionato, che molti di coloro tra i quali diffondono più o meno regolarmente i risultati dei sondaggi elettorali abbiano commesso gravi errori di previsione. Argomento Exit Poll a parte che meriterebbe un capitolo di valutazioni del tutto particolare, tra gli addetti ai lavori (statistici, sondaggisti, comunicatori) così come tra i comuni frequentatori delle pagine dei quotidiani, si sta formando la convinzione più o meno legittima che i risultati effettivi delle elezioni si discostino spesso di non poco dalle previsioni fornite fino ad un attimo prima dai così detti sondaggisti.

Per quanto possibile vorrei proporre qui un breve approfondimento sulla questione. Prima di tutto, è bene sapere che esiste il sito http://www.sondaggipoliticoelettorali.it/ del Dipartimento per l'Informazione e l'Editoria della Presidenza del Consiglio dei Ministri in cui sono raccolti i risultati dei sondaggi elettorali condotti da tutte le società del settore, completi di metodologia, riferimenti sui committenti e tempi di realizzazione. Dopodiché, vorrei chiarire che a proposito di metodologia, molti si stanno dibattendo sulla presunta consistenza/validità dei risultati di alcuni di questi sondaggi. Spesso le critiche provengono dagli stessi analisti, spesso invece vengono rivolte da chi invece non ha alcuna conoscenza adeguata di analisi dei flussi elettorali. Ad ogni modo, per poter commentare con oggettività la materia occorre accettare il fatto che esiste tutta una letteratura scientifica riguardo l'argomento, da cui attingere per poter acquisire le basi necessarie per poter criticare (un esempio). 

L'unica questione tecnica su cui mi soffermerò prima di presentarvi le mie considerazioni riguarda solo un punto: l'ente preposto richiede alle società che conducono sondaggi elettorali di specificare se il campionamento da loro condotto è di tipo probabilistico o meno.

Per i "non statistici", vediamo questo cosa significa:

Wikipedia dice: "In statistica, si parla di campionamento probabilistico, del quale il campionamento casuale è un caso particolare, quando ogni soggetto o oggetto, di cui è composta la popolazione, ha probabilità diversa da zero di essere incluso nel campione.

Questo tipo di campione garantisce la rappresentabilità, mentre, nei campioni non probabilistici non si possono generalizzare i risultati di indagine. Infatti, il campione probabilistico, e quello casuale sono quei campioni i cui risultati possono essere estesi con un certo livello di fiducia (detto anche livello di confidenza) alla popolazione." 

In alternativa a questo tipo di tecnica, le società di rilevazione spesso ricorrono ad una modalità così detta di Campionamento per quote:

Wikipedia: "Il campionamento per quote è un particolare campionamento a scelta ragionata, realizzato con modalità organizzative del campionamento di comodo per il quale si prescinde completamente dalla disponibilità di una lista di appartenenti alla popolazione obiettivo. In altri termini i vincoli imposti al campione sono solo quelli imposti dalle quote (che devono essere aggiornate e statisticamente attendibili). Esempi di caratteri possono essere: Sesso ed età, Zona di residenza, Livello di istruzione, Condizione professionale.
Quindi campione e popolazione devono avere pari quote di persone con un determinato carattere secondo l'idea (presunta e non verificata) che, a parità di composizione strutturale, il campione possa ritenersi rappresentativo della popolazione di riferimento."

Non è mia intenzione approfondire l'argomento per verificare la maggiore correttezza o meno in termini oggettivi di un metodo rispetto ad un altro. Ho desiderato introdurre questo aspetto solo per presentare meglio la questione relativa al confronto tra i soggetti (società) che hanno prodotto previsioni elettorali in occasione delle ultime Europee:

 

 

Nella tabella precedente sono riportati i dati relativi ad alcune delle maggiori società d'indagine. Il metodo d'inclusione da me seguito è stato quello di considerare solo le società che hanno prodotto sondaggi anche per le Elezioni Politiche del 2013 per un chiaro motivo di confrontabilità tra risultati nel tempo. Dopodiché per quanto riguarda le ultime elezioni europee ho considerato solo i sondaggi la cui data ultima di rilevazione cadesse nel mese di maggio 2014, il più vicino possibile quindi alla data delle elezioni (ricordiamo infatti che è proibito diffondere a mezzo stampa i risultati di qualsiasi tipo d'indagine elettorale a partire da due settimane prima delle elezioni). 

Per produrre un'analisi efficace è necessario però, come detto in precedenza, avere un riferimento confrontabile. Per questo, per le stesse società ho raccolto i risultati dei sondaggi riguardanti le elezioni politiche del 2013, restringendo la valutazione ai soli partiti il cui valore di voto sia in qualche modo comparabile in termini di intervalli di variazione:

 

A questo punto mi sono limitato a fare un confronto tra i risultati reali e i risultati previsti da tutte le società d'indagine calcolando il così detto Mean Absolute Error (MAE), che in questa sede potremmo per comodità chiamare Distanza Previsionale. Questa misura non è altro che la media di tutte le differenze in valore assoluto fra le percentuali di voto effettivamente conseguite e quelle previste per gli stessi:

 

Sulla base di esso costruiremo un grafico che meglio rappresenti la "performance" delle diverse società d'indagine (muovi il puntatore sulle bolle per visionare i dati): 

 

Il grafico va letto tenendo conto che minore è il valore della Distanza Previsionale (MAE), maggiore sarà la vicinanza delle previsioni ai dati reali sul voto. Per cui, essendo riportati sugli assi i valori di MAE per le Europee 2014 (asse x) e per le Politiche 2013 (asse y), le società d'indagine che hanno fatto meglio si collocheranno nell'area in basso a sinistra del grafico. Quelle che hanno fatto peggio in entrambe le tornate si collocheranno nell'area in alto a destra del grafico.

Cosa emergerebbe quindi da questa rappresentazione? Beh, direi che le considerazioni da fare sono ordinabili secondo un principio di evidenza:

1) La Distanza Previsionale media calcolata su tutte le società d'indagine è minore per le Europee del 2014 (2,48) rispetto alle Politiche del 2013 (3,51). In soldoni, secondo l'impostazione di questo studio emergerebbe che le previsioni effettuate per le ultime elezioni risultano più accurate rispetto a quelle prodotte per le elezioni di un anno fa.

2) La società SWG risulta essere la società che si è caratterizzata per una minore Distanza Previsionale sia per quanto riguarda le Europee del 2014 (2,12) che per quanto riguarda le Politiche del 2013 (2,53).

3) La società che in entrambe le tornate elettorali produce le previsioni migliori secondo questo studio (SWG) è una delle uniche due società qui considerate ad adottare un campionamento probabilistico.

4) La società che in entrambe le tornate elettorali produce le previsioni migliori secondo questo studio (SWG) è quella che conduce l'indagine su campioni di numerosità più alta: nelle due tornate il numero medio di rispondenti è di 1.750 unità.

Tengo a sottolineare che questo studio non ha la pretesa di avere nessun tipo di validità scientifica. Si tratta solo di una valutazione osservazionale, a cui manca per altro il confronto con uno o più altri valori di MAE che determinino se in entrambe le tornate le società in esame abbiamo commesso o meno errori previsionali significativi. Vale a dire che al momento non sono in grado di stabilire se i due valori medi di Distanza Previsionale (2,48 per le elezioni del 2014 e 3,51 per le elezioni del 2013) siano da considerarsi accettabili o se entrambi vadano valutati elevati se confrontati con una più lunga serie storica di elezioni e di soggetti addetti alla rilevazione.

Il dibattito è aperto. Qualsiasi tipo di contributo è benvenuto. Se desiderate, ho messo a disposizione per il download dati ed elaborazioni a questo indirizzo.

Duccio Schiavon

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Esperto

Proposta folle

Salve.

 

Mi è venuta in mente da pochi minuti una utopia, una idea che si sta trasformando in queste righe in una proposta assolutamente folle, una fantasticheria che però mi ha portato a pensare: chissà se Duccio e gli altri sono d'accordo.

 

Lo organizziamo un meeting? La mia utopia è un incontro di due-tre giorni il più possibile aperto a chiunque, una specie di barcamp, in cui incontrarsi, sedersi assieme a fare analisi dati, portare le proprie esperienze in seminari tematici sulle varie aree, workshop, dibattiti, tavole rotonde, ma anche divulgazione di cultura statistica (il mio sogno sarebbe invitare hans rosling o tim harford ;-) ...)  Di conoscenze (tecniche e non) da scambiarsi ce ne sono a bizzeffe, di cose da discutere anche. Una cosa il più aperta possibile, dal giovane universitario che allogia nel campeggio vicino e che vuole imparare qualcosa, all'azienda di servizi che ha interesse di farsi conoscere o di assumere qualcuno, al piccolo imprenditore in cerca di nuove idee per innovare la propria offerta, o a me che magari potrei avere un problema di analisi dati da risolvere e cerco qualcuno più bravo che mi aiuti ;-)

 

E' vero che in questi anni queste iniziative stanno fiorendo e potrebbe sembrare un po' trita e banale. Ma che io ne sappia, tutte le iniziative sono comunque state collegate ad un particolare software (R, python,...) , o ad una particolare azienda, mentre io penso ad un evento sostanzialmente auto-organizzato e independente, che come tale ritengo potrebbe avere maggiore credibilità e attrattiva

 

Mi rendo conto di fare parte di questa comunità solo marginalmente e che non sono nessuno per proporvelo. Tra l'altro solo raramente, purtroppo, ho avuto la possibilità o la fortuna di partecipare a eventi simili, e nessuno che riguardasse la statistica o l'analisi dati; per cui la mia idea potrebbe essere totalmente strampalata e fuori dalla realtà. Inoltre a organizzarlo ci vorrebbe parecchio tempo, bisognerebbe trovare degli sponsor (e bisognerebbe trovarli buoni), prendere decisioni impegnative e la logistica sarebbe comunque molto onerosa. D'altro canto questa comunità è diventata oramai abbastanza ricca, credo, da potersi proporre come un vero e proprio punto di riferimento italiano per la statistica e per il data science. Il terreno secondo me è fertile, ma in Italia ci sono molti fattori limitanti, e dare un contributo al potenziamento del settore sarebbe una cosa buona per l'intera collettività.

 

Ok, è notte fonda, quindi smetto di sognare ad occhi aperti e per andare a sognare ad occhi chiusi.

 

 

 

 

 

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