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Cognitive Processes and Technologies (Academic Year 2013/2014) - Cognitive Processes and Technologies (exhausted)

Analisi dei dati



Slides

Lesson n. 1: Introduzione al software R
   Introduzione all'ambiente R ed esplorazione del menu
   Operazioni di conversione, arrotondamento, troncamento, date
   Le funzioni ls ed rm
   Help in linea 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 2: Costruzione di un Dataset
   Strutture di dati in R
   Vettori
   Matrici
   Array 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 3: Costruzione e importazione di un Dataset
   Dataframe
   Importazione ed esportazione dati in formato testo
   Importazione dati da Excel e da un database
   Importazione da altri software statistici (SPSS, SAS, Stata) 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 4: Le rappresentazioni grafiche in R
   Principali comandi per realizzare grafici in R
   Grafici per dati qualitativi
   Grafici per dati quantitativi 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 5: Analisi delle componenti principali
   Problema e dati
   Pre-trattamento
   Studio delle unità statistiche e delle variabili
   Interpretazione delle componenti
   Caso di studio 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 6: Introduzione all’analisi automatica di dati testuali e al text mining
   Scenario e origini
   Il Corpus
   Le dimensioni di un corpus
   Il vocabolario 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 7: Le fasi di un processo di TM
   Costruzione del corpus e pre-processing
   Dal dato non strutturato al dato strutturato
   Il sistema di ponderazione 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 8: La Cluster Analysis - Parte I
   Introduzione alla CA
   Operazioni preliminari per la costruzione di una procedura di CA
   La scelta delle misure di prossimità 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 9: La Cluster Analysis - Parte II
   Metodi di formazione dei gruppi
   Alcuni algoritmi di CA
   La validazione dei risultati 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 10: La cluster analysis in R
   Calcolare una matrice di prossimità
   Alcuni algoritmi gerarchici
   Il metodo k-medie
   La validazione dei risultati 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 11: Analisi delle corrispondenze semplici
   Introduzione
   La metrica del chi quadrato
   L'inerzia
   Esempio di AC in R 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 12: Analisi delle corrispondenze multiple
   Introduzione
   Le fasi dell'analisi
   Interpretazione
   Confronto tra ACP e ACM 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 13: Elementi di social network analysis
   La Social Network Analysis (SNA)
   La rappresentazione di dati relazionali
   Peculiarità di alcune strutture di SNA
   Indici di rete 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 14: Elementi di sentiment analyisis
   Introduzione
   Livelli di analisi
   Classificare il sentimento
   Elaborazioni in R 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 15: Aspetti quantitativi di dati linguistici
   Il vocabolario di frequenza
   Legge di Zipf
   Ricchezza lessicale
   Elaborazioni in R 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 16: Confronto fra testi
   Estrazione di informazione
   Il lessico peculiare
   Analisi di specificità
   Prossimità fra testi 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 17: Analisi esplorative di dati testuali in IRAMUTEQ
   Introduzione
   Analisi statistica testuale
   Specificità e analisi delle corrispondenze lessicali
   Classificazione con il metodo di Reinert 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 18: Analisi esplorative di dati multivariati
   Dati
   Matrici
   Analisi esplorativa multidimensionale di dati quantitativi
   Analisi esplorativa multidimensionale di dati qualitativi 		Go to this slide Domenica Fioredistella Iezzi
Lesson n. 19: I modelli di equazioni strutturali - Parte I
   Introduzione ai SEM
   Path Analysis
   Path Analysis con R
   Mediazione 		Go to this slide Stefano Guidi
Lesson n. 20: I modelli di equazioni strutturali - Parte II
   Introduzione
   Identificazione
   Valutazione del modello
   Esempio di CFA a 2 fattori 		Go to this slide Stefano Guidi