ANALISI DATI CON L’A.I.

Introduzione all'analisi dati con l'A.I.:

Introduzione al concetto di analisi dati e alla sua importanza per prendere decisioni informate.

Come l'A.I. può guidare anche chi ha limitate conoscenze statistiche nell'analisi di dati.

Panoramica del processo: ricezione della tabella dati da Excel, scelta delle analisi appropriate, interpretazione dei risultati.

Preparazione dei dati, con pulizia degli stessi

Applicazioni pratiche dell'analisi dati con l'A.I.:

Analisi descrittive:

Spiegazione di cosa sono le analisi descrittive e come aiutano a comprendere meglio i dati (es. media, mediana, moda).

Utilizzo dell'A.I. per calcolare automaticamente queste statistiche e spiegare i risultati.

Analisi di tendenze e correlazioni:

Identificazione di tendenze nei dati attraverso l'A.I. (es. trend lineari).

Come l'A.I. può rilevare correlazioni tra diverse variabili e cosa significa questo per il tuo business.

Analisi predittive:

Introduzione all'uso dell'A.I. per fare previsioni basate sui dati storici.

Esempi di previsioni possibili: vendite future, comportamento dei clienti.

Limiti e vantaggi di ogni analisi:

Discussione sui limiti delle analisi statistiche (es. errori di campionamento, correlazione non implica causalità).

Vantaggi dell'utilizzo dell'A.I. per rendere l'analisi dei dati accessibile e accurata.

Creazione di grafici con l'A.I. e Excel:

Creazione di grafici con l'A.I.:

Come l'A.I. può creare grafici chiari e informativi basati sui risultati dell'analisi.

Tipologie di grafici suggeriti (es. grafici a barre, linee, scatter plot) e quando usarli.

Creazione di grafici in Excel:

Fornitura di formule e passaggi per creare grafici direttamente in Excel.

Spiegazione di come collegare i grafici alle analisi svolte, garantendo coerenza e chiarezza nei risultati.

Conclusioni e prossimi passi:

Riepilogo dei benefici dell'uso dell'A.I. per l'analisi dei dati, anche per chi non ha una formazione statistica.

Risorse aggiuntive per approfondire l'uso di strumenti di A.I. e Excel nell'analisi dei dati.

Consigli su come implementare queste tecniche nei processi decisionali quotidiani.