Playing with data analytics

Manjali, Nimisha (2019) Playing with data analytics. Bachelor thesis, Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana.

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Abstract

Al giorno d’oggi l’analisi dei dati è una componente cruciale per comprendere patterns, predire comportamenti e scoprire errori in catene di montaggio complesse. Può essere anche un tool di profiling. Nel caso di database grezzi con tante tabelle piene di dati, le informazioni sono difficili da estrarre e sembrano nascoste, ma in verità se i dati si possono organizzare in maniera leggibile a noi umani, è molto più facile analizzare i pattern che sembrano nascosti. Lo scopo di questo progetto è quello di acquisire conoscenze in data analytics e poterle usare per riorganizzare i dati in diversi data frame, estrarre features importanti, controllare le differenze in sotto-gruppi e così riuscire a mostrare i dati e le analisi in maniera più user friendly possibile. AutoPlay è un progetto di ricerca multidisciplinare che mira ad anticipare la diagnosi di ASD (Autism Spectrum Disorder). L’idea è quella di analizzare i comportamenti ludici, grazie a kit di giocattoli con dei sensori integrati, e raccogliere informazioni che non si potrebbero notare con una vista pediatrica. All'incirca hanno partecipato 15 bambini in due asili nidi distinti. Il presente progetto è collegato all'analisi dei video. In questo progetto l’analisi dei dati è fatta in un database che contiene informazioni (attività ludiche) relazionate ai bambini (tra i 9-15 mesi) nei due asili. Il nostro compito è quello di sfruttare i dati raccolti durante le attività ludiche e trasformarle in informazioni cliniche e sociali. L'obiettivo finale è quello di anticipare la diagnosi di ASD, disturbi nello sviluppo neurologico e fragilità sociali, tutto questo usando i dati raccolti dall’analisi.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Corso:	UNSPECIFIED
Supervisors:	Faraci, Francesca and Papandrea, Michela
Subjects:	Informatica
Divisions:	Dipartimento tecnologie innovative > Bachelor in Ingegneria informatica
URI:	http://tesi.supsi.ch/id/eprint/3087

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