Business Understanding, Data Understanding e Data Preparation

Questo lavoro è stato verificato dal nostro insegnante: 15.02.2026 alle 13:55

Tipologia dell'esercizio: Tema

Aggiunto: 14.02.2026 alle 10:23

Il processo di data science è un viaggio articolato e metodico, che richiede una comprensione approfondita non solo dei dati stessi, ma anche del contesto aziendale entro cui operano. Nel contesto di un progetto di data science, le fasi di Business Understanding, Data Understanding e Data Preparation giocano un ruolo cruciale nel garantire il successo dell'analisi o del modello predisposto. Esaminiamo ciascuna di queste fasi più in dettaglio, fornendo un quadro chiaro del loro significato e importanza.

La fase di Business Understanding è il primo passo essenziale in un progetto di data science. Il suo obiettivo principale è di chiarire gli obiettivi aziendali e tradurli in problemi di data science. Questo richiede una stretta collaborazione tra i data scientist e gli stakeholder aziendali per assicurarsi che le questioni affrontate siano rilevanti e che le soluzioni proposte possano effettivamente guidare decisioni strategiche efficaci. Ad esempio, se un'azienda desidera migliorare la fidelizzazione dei clienti, il data scientist deve comprendere quali metriche o fattori sono percepiti come critici per la ritenzione del cliente dalla prospettiva dell'azienda. Una definizione chiara del problema facilita la scelta degli approcci analitici appropriati e consente una focalizzazione mirata delle risorse disponibili.

Successivamente, la fase di Data Understanding implica una profonda esplorazione dei dati a disposizione. Durante questa fase, i data scientist raccolgono dati pertinenti e iniziano l’analisi preliminare per comprendere le caratteristiche intrinseche del dataset. L'obiettivo principale è identificare i modelli, le incoerenze, i valori mancanti e altre caratteristiche peculiari che potrebbero influenzare le analisi successive. Strumenti comuni utilizzati in questa fase includono visualizzazioni dei dati, statistiche descrittive e l'analisi di correlazione tra variabili. Ad esempio, se un'analisi riguarda i dati di vendita, potrebbe essere cruciale comprendere le stagionalità o tendenze lungo il tempo, comportamenti anomali nei dati, o quali prodotti dominano le entrate. L'identificazione precoce di tali caratteristiche consente decisioni informate su come modellare i dati per massimizzare la loro utilità analitica.

La fase di Data Preparation è uno dei passaggi più laboriosi e critici, che spesso determina il successo finale di un progetto di data science. In questa fase, i dati vengono trasformati e puliti per essere adatti all'analisi vera e propria. Include attività quali la pulizia dei dati da valori anomali, la gestione di dati mancanti, e la trasformazione dei dati in forme che siano utilizzabili dagli algoritmi di analisi. La standardizzazione o normalizzazione delle variabili, il raggruppamento di categorie e la creazione di nuove variabili derivate sono attività comuni in questa fase. Ad esempio, nel campo del marketing, un'azienda potrebbe voler trasformare una variabile categorica come "regione geografica" in variabili dummy per utilizzarle in un modello di regressione. Senza una preparazione adeguata dei dati, i modelli risultanti possono essere inaccurati, inefficaci o addirittura fuorvianti.

Un esempio pratico del ruolo cruciale di queste fasi è dato dall'implementazione di un sistema di raccomandazione da parte di un retailer online. La comprensione del business, in questo caso, implica identificare quali specifici obiettivi di vendita il sistema deve ottimizzare (ad esempio, cross-selling o upselling). Durante la fase di comprensione dei dati, il focus potrebbe essere sulla comprensione dei modelli di acquisto dei clienti e sulla seasonality delle vendite. Infine, la fase di preparazione dei dati coinvolgerebbe il trattamento accurato delle caratteristiche dei prodotti e degli schemi di acquisto per nutrire il modello di apprendimento automatico con dati altamente pertinenti e puliti.

In sintesi, le fasi di Business Understanding, Data Understanding e Data Preparation sono fondamentali per costruire la base del processo di data science. Queste fasi richiedono non solo conoscenze tecniche, ma anche una profonda comprensione delle dinamiche aziendali e delle metodologie di analisi dei dati. Una solida esecuzione di queste fasi garantisce che le analisi o i modelli sviluppati siano di alta qualità, rispondano alle domande giuste e possano fornire valore reale agli stakeholder. Per questo motivo, ogni data scientist o analista dovrebbe riservare tempo e attenzione sufficienti per assicurarsi che queste fasi siano eseguite in modo impeccabile.