Laureati magistrali in Scienze Statistiche

Belli Chiara, 2018/2019, Le regole dell'affitto perfetto: uno studio sui fattori che vanno ad influenzare i livelli dei prezzi degli affitti su Airbnb. 

Campedelli Fabia, 2019/2020, Dinamiche temporali di diffusione del covid-19: analisi della “prima ondata” nei paesi europei. 

Custodero Angela, 2019/2020, Il fenomeno di airbnb in puglia: analisi dei fattori che influenzano i prezzi e la soddisfazione degli ospiti.  

Danzo Leonardo, 2018/2019, Il fenomeno della volatilità nell’ambito del consumo di energia elettrica - il caso italiano.

De Michieli Clelia, 2019/2020, Open data al servizio del bene pubblico: analisi di un caso pratico a New York. 

Desiro' Gianluca, 2018/2019, Pratiche di economia circolare nelle pmi europee: analisi statistica dei fattori determinanti.

Di Flavia Vanessa, 2018/2019, Combinazione efficiente di gerarchie contemporanee e temporali per la previsione di sistemi di serie storiche.

Di Vincenzo Davide, 2018/2019, Esposizione al rischio di frodi ipotecarie: problematiche e soluzioni statistiche. 

Faehnle Alexander, 2018/2019, Dynamic pricing nel mercato online di smartphone: analisi della competizione sul prezzo con processi var.

Fiorin Lisa, 2018/2019, Feature-based clustering di serie storiche: un'applicazione ai consumi di energia elettrica. 

Gambatesa Roberta, 2019/2020, Airbnb e l'importanza delle parole: analisi di text mining per valutare l'attrattività di un annuncio in tre città italiane. 

Gazzea Daniel, 2017/2018, Previsione della domanda commerciale promozionale nella GDO. 

Gennaro Alberto, 2019/2020, Sviluppo di uno strumento di previsione automatica in Knime: descrizione e confronto con procedure di previsione manuale. 

Irianni Yari, 2019/2020, Sistemi di raccomandazione: analisi tramite i filtri collaborativi e interpretazione nel contesto del Reinforcement Learning. 

Italiano Simone, 2019/2020, Fattori di rischio nello sviluppo di malattie otorinolaringoiatriche: un'analisi multilivello. 

Longhi Lavinia, 2017/2018, Previsione di serie storiche gerarchiche per il demand planning nel settore dell'occhialeria. 

Moressa Ester, 2019/2020, Web mining con finalità di marketing: applicazione di regole associative sequenziali e modelli per reti dirette e pesate. ​​

Pallotti Alessio, 2019/2020, Capacità previsiva di modelli per dati di rete: analisi e confronto su reti di prodotti acquistati su Amazon.

Ragana Andrea, 2019/2020, Trasferimenti diretti di merce tra stores: un’analisi tramite modelli per reti.

Rapisarda Lucia, 2018/2019, Modelli di diffusione per serie in competizione: un’applicazione del modello di lotka-volterra al mercato delle auto elettriche statunitensi .

Speranza Giulia, 2019/2020, Analisi di una rete di prodotti acquistati su Amazon in presenza di dati mancanti. 

Valpiola Martina, 2019/2020, Hedging di prodotti illiquidi sul mercato power: una proposta per la copertura delle esposizioni di Sorgenia s.p.a. 

 

 

 

Inglese