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  • 14:55, 13 gen 2023 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Software libero in chiesa/Campi personalizzati (Nuova pagina: {{Software libero in chiesa}} ChurchCRM consente di creare tutti i campi personalizzati che si vuole per le famiglie, per le persone e per i gruppi.<br> Per le '''famiglie''' bisogna selezionare dal menù in alto : <br><br> Persone -->Admin --> Campi personalizzati famiglie <br> Per le '''persone''' bisogna selezionare dal menù in alto : <br> Persone -->Admin --> Campi personalizzati persone <br><br> e poi selezionare il tipo di campo (testo, si/no, lista ecc), digitare il no...)
  • 05:02, 8 gen 2023 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su azioni, criptovalute, derivati (Nuova pagina: {{Applicazioni pratiche di machine learning}} ==Installazione librerie== In un notebook Jupyter scaricare le seguenti librerie tramite: <syntaxhighlight lang="Python"> pip install pandas pip install yfinance pip install prophet </syntaxhighlight> ==Caricamento librerie== <syntaxhighlight lang="Python"> import pandas as pd import yfinance as yf from prophet import Prophet </syntaxhighlight> ==Parte 1: Dati== Collegarsi con Yahoo Finance da qui : https://it.finance.yahoo.co...)
  • 05:37, 27 dic 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Software libero in chiesa/Dati e Report (Nuova pagina: {{Software libero in chiesa}} Dal menu in alto, selezionando Dati/Report --> Menu Query è possibile eseguire le seguenti Query: Ricerca Avanzata: Cerca in qualsiasi punto della stringa: Nome, Città, Stato, Zip, Telefono di casa, Email o Email di lavoro. Compleanni: Compleanni delle Persone in un determinato mese CustomSearch: Trova persone con un valore di campo personalizzato Famiglie da sondare: Persone in famiglie che vanno bene per f...)
  • 05:35, 27 dic 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Software libero in chiesa/Deposito (Nuova pagina: {{Software libero in chiesa}} ChurchCRM ha una funzione finanziaria per tenere traccia di impegni e donazioni.<br> Il software tiene traccia delle seguenti informazioni:<br> * '''Impegno:''' Promessa di sostegno, prevedendo di donare un importo totale specifico.<br> * '''Distinta di versamento:''' Stampa un gruppo di donazioni su un modulo di deposito bancario standard per la banca.<br> * '''Pagamento:''' Il pagamento di una donazione in contanti, assegno, carta di credito...)
  • 05:35, 27 dic 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Software libero in chiesa/Eventi (Nuova pagina: {{Software libero in chiesa}} ChurchCRM permette di creare '''eventi''' che appariranno nel calendario della tua chiesa. Gli eventi possono essere '''ricorrenti''' (come una funzione religiosa settimanale) o '''unici''' (come una giornata di sensibilizzazione della comunità). Per stabilire la ricorrenza o la non ricorrenza di un evento occorre definire un tipo di evento. == Creazione di un tipo di evento== I tipi di evento si comportano come modelli che definiscono i paramet...)
  • 17:44, 26 dic 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Software libero in chiesa/Gruppi (Nuova pagina: {{Software libero in chiesa}} Un '''gruppo''' è un insieme di persone che occupano ruoli al suo interno . I gruppi possono essere usati per rappresentare costrutti organizzativi, educativi e sociali all'interno della chiesa.<br> Ad esempio, un gruppo potrebbe essere "Studio biblico del venerdì sera" oppure Cantori della Messa, Coro parrocchiale, Gruppo anziani, Caritas - Centro di ascolto, Caritas - Banco alimentare, Accoglienza in Chiesa, Musicisti, Volontari - visita agli...)
  • 17:42, 26 dic 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Software libero in chiesa/Famiglie (Nuova pagina: {{Software libero in chiesa}} Una '''Famiglia''' è un gruppo di records Persona. I records delle persone sono raggruppati in Famiglie per rappresentare l'idea di Famiglia all'interno della Chiesa e condividere informazioni comuni a tutti i membri della famiglia, ad esempio indirizzo, numero di telefono, e-mail, ecc. ==Aggiungere una nuova famiglia== 1. Dal menu in alto, seleziona Persone --> Nuova famiglia.<br> 2. Compilare il modulo, tenendo presente che si possono inserire...)
  • 07:39, 26 dic 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Software libero in chiesa/Persone (Nuova pagina: {{Software libero in chiesa}} Una '''Persona''' rappresenta un singolo individuo. Le persone possono essere raggruppate in Famiglie, possono appartenere a Gruppi, possono avere Proprietà, Ruoli, classificazioni, Volontariato e possono essere resi Utenti dell'applicazione.<br> ==Tradurre in italiano proprietà,ruoli e classificazioni == Innanzitutto occorre tradurre in italiano proprietà,ruoli e classificazioni di una persona generica:<br> Per la '''classificazioni''' dal...)
  • 17:11, 24 dic 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Software libero in chiesa/Installazione (Nuova pagina: {{Software libero in chiesa}} Per installare ChurchCRM sul proprio PC, procedere nel seguente modo:<br><br> 1) '''Scaricare XAMPP''' da qui : e installarlo ad esempio nella cartella Documenti, mentre su Ubuntu si installerà nella cartella /opt <br> 2) '''Avviare XAMPP''' su Windows cliccando su xampp-control nella sua cartella di installazione e premendo i pulsanti Start relativamente ad Apache e MySql, mentre su Ubuntu digitare nel terminale: sudo /opt/lampp/lampp start <b...)
  • 09:03, 23 dic 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Categoria:Software libero in chiesa (Nuova pagina: {{categoria libro}})
  • 09:02, 23 dic 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Software libero in chiesa (Nuova pagina: {{Software libero in chiesa}} In questo libro verrano illustrati software open source, scaricabili da Github, utili per gestire una chiesa o parrocchia. In particolare verranno analizzate le funzionalità del programma '''ChurchCRM''', rilasciato con licenza MIT e installabile sia in un '''hosting web''' munito di '''apache, php, mysql, phpmyadmin''' (ad esempio sul gratuito Altervista) o semplicemente sul proprio PC come applicazione standalone tramite XAMPP. ChurchCRM consen...)
  • 09:01, 23 dic 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Template:Software libero in chiesa (Nuova pagina: {{Sommario V |titolo=Software libero in chiesa |contenuto= *{{modulo|Software libero in chiesa}} *'''ChurchCRM''' **{{modulo|Software libero in chiesa/Installazione}} **{{modulo|Software libero in chiesa/Persone}} **{{modulo|Software libero in chiesa/Famiglie}} **{{modulo|Software libero in chiesa/Gruppi}} **{{modulo|Software libero in chiesa/Eventi}} **{{modulo|Software libero in chiesa/Deposito}} **{{modulo|Software libero in chiesa/Raccolta fondi}} **{{modulo|Software libe...)
  • 15:42, 19 dic 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Esempi di statistica descrittiva e inferenziale/Eventi avversi vaccini Covid (Nuova pagina: {{Esempi di statistica descrittiva e inferenziale}} Dopo avere scaricato il dataset VAERS del 2021 da qui : https://vaers.hhs.gov/data.html e il dataset delle vaccinazioni da qui : https://github.com/owid/covid-19-data/blob/master/public/data/vaccinations/vaccinations.csv è possibile analizzare gli eventi avversi ai vaccini anti covid negli Stati Uniti, segnalati dall'1/1/2021 al 31/12/2021, utilizzando il linguaggio di programmazione Python su Colab in modo da utilizzare l...)
  • 14:31, 29 nov 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei fiori (Nuova pagina: {{Applicazioni pratiche di deep learning}} Il modello swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-flower-classifier che si trova su Hagging Face qui : https://huggingface.co/gianlab/swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-flower-classifier è stato ottenuto addestrandolo su Google Colab dopo avere importato le foto dei fiori da qui : https://www.kaggle.com/datasets/l3llff/flowers . Il modello è individuare la specie di un fiore con un'accuratezza del 93,39% . Le possibili speci...)
  • 12:03, 18 nov 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di deep learning/Conversazione AI (Nuova pagina: {{Applicazioni pratiche di deep learning}} ==CONVERSAZIONE CON UN'INTELLIGENZA ARTIFICIALE== 1) Creare su Colab un nuovo file e installare la libreria transformers : <syntaxhighlight lang="Python"> !pip install transformers </syntaxhighlight> Importare il modello conversazionale: <syntaxhighlight lang="Python"> from transformers import pipeline, Conversation converse = pipeline("conversational") </syntaxhighlight> Iniziare la conversazione : <syntaxhighlight lang="Pytho...)
  • 15:15, 16 nov 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di deep learning/Da voce a testo (Nuova pagina: {{Applicazioni pratiche di deep learning}} Se si vuole convertire un file audio in testo si possono utilizzare modelli di deep learning per la maggiorparte delle lingue esistenti. Per la lingua italiana si può utilizzare il modello jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-italian che si trova su Hagging Face qui : https://huggingface.co/jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-italian , per la lingua inglese si può utilizzare il modello di Facebook facebook/wav2vec2-base-960h che...)
  • 05:34, 5 nov 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di deep learning/Raccomandazione prodotti (Nuova pagina: {{Applicazioni pratiche di deep learning}} ==Caricamento librerie== <syntaxhighlight lang="Python"> import pandas as pd import gensim </syntaxhighlight> ==Parte 1 : Dati == Il dataset scaricabile da qui https://www.kaggle.com/datasets/knightbearr/sales-product-data contiene ordini di acquisto Amazon con le seguenti variabili : *'''Order.ID''': - Un ID ordine è il sistema numerico che Amazon utilizza esclusivamente per tenere traccia degli ordini. Ogni ordine riceve il p...)
  • 15:13, 3 nov 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in Jupyter (Nuova pagina: {{Applicazioni pratiche di machine learning}} Per realizzare reports di analisi dei dati e modelli di machine learning con Python utilizzando le librerie Pandas, Scikit-learn, Numpy, Matplotlip si può installare sul proprio PC Jupyter che funziona tramite browser. Non appena installato e avviato Jupyter si possono creare e visualizzare files con estenzione .ipynb che sono gestibili secondo le modalità descritte nella seguente schermata del programma: File:Schermata Jupyte...)
  • 15:49, 2 nov 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di machine learning/Concessione sussidi (Nuova pagina: {{Applicazioni pratiche di machine learning}} ==Caricamento librerie== <syntaxhighlight lang="rsplus"> library(dplyr) library(ggplot2) library(caret) library(h2o) </syntaxhighlight> ==Parte 1: Dati== Nel dataset scaricabile da qui : https://www.kaggle.com/datasets/vardhansiramdasu/income sono contenute 13 variabili sul reddito di 31978 persone. Dati accurati sul reddito sono tra i più difficili da ottenere in tutto il mondo. Nella pianificazione dell'esborso di sussidi e ne...)
  • 14:11, 22 ott 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi polmonite (Nuova pagina: {{Applicazioni pratiche di deep learning}} Il modello autotrain-chest-xray-demo-1677859324 che si trova su Hagging Face qui : https://huggingface.co/juliensimon/autotrain-chest-xray-demo-1677859324 è stato ottenuto tramite Autotrain, funzionalità di Hugging Face per il deep learning , in cui fornendo semplicemente le cartelle delle foto di radiografie di polmoni sani e malati, prelevate da kaggle, è stato addestrato in automatico un modello previsionale che nel caso speci...)
  • 14:54, 24 ago 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Esempi di statistica descrittiva e inferenziale/Previsione incendi (Nuova pagina: Da più di un decennio la NASA attraverso il '''Fire Information for Resource Management System''' (FIRMS) fornisce opendata disponibili a chiunque sugli incendi nel mondo utilizzando i sensori ''Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer'' (MODIS) e ''Visible Infrared Imaging Radiometer Suite'' (VIIRS) a bordo dei satelliti di osservazione Terra e Aqua entro 3 ore dall'osservazione. I dati sugli incendi attivi nelle ultime 24,48 ore o settima...)
  • 14:54, 29 lug 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di deep learning/Profilazione delle persone (Nuova pagina: {{Applicazioni pratiche di deep learning}} ==Scenario 1: Identificazione degli oppositori politici == Supponiamo di trovarci in un regime totalitario fascista e di volere identificare gli oppositori politici, si può procedere in tal modo : ===Prima modalità=== * 1) Fare lo '''scraping''' o raschiamento dei social quali Facebook, Instagram, Twitter ecc. utilizzando uno dei numerosi pacchetti che si trovano in rete , prelevando non solo informazioni sensibili fornite dagli ut...)
  • 17:25, 13 lug 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di deep learning/Creare un notebook Colab (Nuova pagina: {{Applicazioni pratiche di deep learning}} Per creare un nuovo notebook o blocco note colab bisogna collegarsi con https://colab.research.google.com/ e cliccare su File --> Nuovo blocco note, quindi creare o caselle di testo contenenti lo stile di formattazione RMarkDown , oppure caselle di codice nel linguaggio di programmazione Python . Nel caso in cui si volessero utilizzare GPU o TPU per esempio per addestrare un modello di deep learning bisogna cliccare su : Runtime -->...)
  • 16:19, 9 lug 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di deep learning/Segmentazione delle immagini (Nuova pagina: {{Applicazioni pratiche di deep learning}} Nell'elaborazione di immagini digitali e nella visione artificiale , la segmentazione dell'immagine è il processo di partizione di un'immagine digitale in più segmenti di immagine , noti anche come regioni dell'immagine o oggetti immagine ( set di pixel ). In pratica attraverso il deep learning è possibile identificare le varie parti di un'immagine . Alcune delle applicazioni pratiche della segmentazione delle immagini sono: *Imagi...)
  • 11:41, 4 lug 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei tweets (Nuova pagina: {{Applicazioni pratiche di deep learning}} Mentre col sentiment analysis dato un testo si può stabilire la sua polarità cioè se si tratta di un'opinione positiva o negativa, è possibile classificare un testo in base a più categorie. Nel caso specifico dal sito Zindi si preleva un dataset contenente 5287 tweets contenuti nella variabile text e classificati con la variabile target che vale 1 se il tweet riguarda il Covid, altrimenti vale 0. Si prelevano dal dataset 1000 twe...)
  • 09:44, 2 lug 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di deep learning/Identificazione tumori della pelle (Nuova pagina: {{Applicazioni pratiche di deep learning}} Il modello swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-skin-cancer che si trova su Hagging Face qui : https://huggingface.co/gianlab/swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-skin-cancer è stato ottenuto addestrandolo in 1,5 ore su Google Colab dopo avere importato le foto dei tumori della pelle da qui : https://www.kaggle.com/datasets/kmader/skin-cancer-mnist-ham10000 e utilizzando il tutorial per la classificazione delle immagini qui : h...)
  • 14:13, 1 lug 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento recensioni positive Amazon (Nuova pagina: {{Applicazioni pratiche di deep learning}} ==Caricamento librerie:== <syntaxhighlight lang="Python"> !pip install -q datasets transformers </syntaxhighlight> == Parte 1: Dati == Per identificare le tendenze dei clienti di Amazon nel marketing è utile fare il sentiment analysis o analisi del sentimento utilizzando le recenzioni dei prodotti e valutare quante e quali sono positive e/o negative . Hugging Face possiede il dataset amazon_polarity contenente 35 milioni di recensi...)
  • 08:51, 30 giu 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di deep learning/Elaborazione del linguaggio naturale (Nuova pagina: {{Applicazioni pratiche di deep learning}} L'elaborazione del linguaggio naturale ( PNL ) è un sottocampo della linguistica , dell'informatica e dell'intelligenza artificiale che si occupa delle interazioni tra computer e linguaggio umano, in particolare come programmare i computer per elaborare e analizzare grandi quantità di dati del linguaggio naturale . Di seguito si analizzano alcuni esempi in italiano che si possono provare in un documento di Google Colab. '''Caricame...)
  • 12:49, 29 giu 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento malattie ortaggi (Nuova pagina: Il modello swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-plantdisease che si trova su Hagging Face qui : https://huggingface.co/gianlab/swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-plantdisease è stato ottenuto addestrandolo in 3 ore su Google Colab dopo avere importato le foto delle foglie malate degli ortaggi da qui : https://www.kaggle.com/datasets/emmarex/plantdisease e utilizzando il tutorial per la classificazione delle immagini qui : https://colab.research.google.com/github/huggi...)
  • 06:39, 29 giu 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Categoria:Applicazioni pratiche di deep learning (Nuova pagina: {{categoria libro}})
  • 06:31, 29 giu 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Template:Applicazioni pratiche di deep learning (Nuova pagina: {{Sommario V |titolo=Applicazioni pratiche di deep learning |contenuto= *{{modulo|Applicazioni pratiche di deep learning}} **{{modulo|Applicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento malattie ortaggi}} **{{modulo|Applicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento recenzioni positive Amazon}} **{{modulo|Applicazioni pratiche di deep learning/Elaborazione del linguaggio naturale}} **{{modulo|Applicazioni pratiche di deep learning/Identificazione tumori su radiografie}}...)
  • 06:30, 29 giu 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni pratiche di deep learning (Nuova pagina: Il deep learing fa parte di una famiglia più ampia di metodi di machine learning basati su reti neurali artificiali . Architetture di deep learning come reti neurali profonde , reti di credenze profonde , apprendimento per rinforzo profondo , reti neurali ricorrenti e reti neurali convoluzionali sono state applicate a campi tra cui visione artificiale , riconoscimento vocale , elaborazione del linguaggio naturale , traduzione automatica , bioinformatica , progettazione di fa...)
  • 08:24, 19 feb 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Categoria:Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express (Nuova pagina: Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express)
  • 09:25, 15 feb 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express/Creare il Front-end React-Bootstrap (Nuova pagina: {{Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express}} Ora realizzeremo il Front end in React-Bootstrap che si connette al web server Node Express e tramite Rest API agisce sul database MongoDB con operazioni GET, POST, PUT, DELETE sugli items di un magazzino: thumbs|500px|sinistra * 1) Nella dir Documenti aprire un terminale e digitare : <syntaxhighlight lang="Bash"> npx create-react-app items-app </syntaxhighlight> * 2) Nella dir items...)
  • 09:19, 15 feb 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express/PostMan per fare GET,POST,PUT,DELETE sul database (Nuova pagina: {{Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express}} * 1) Scaricare e installare il programma Postman da qui : https://www.postman.com/downloads/ * 2) Avviare il server MongoDB , aprire un terminale nella dir mongo_database e digitare: <syntaxhighlight lang="Bash"> mongod --dbpath = data_items --bind_ip 127.0.0.1 </syntaxhighlight> * 3) Avviare il web server Node Express , aprendo un terminale nella dir ItemsServer e digitare: <syntaxhighlight lang="Bash"> npm star...)
  • 09:09, 15 feb 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express/Creare un web server Node Express (Nuova pagina: {{Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express}} == Installare Node.Js ed Express Generator == * 1) Node.Js è un framework Javascript che consente anche di scrivere codice lato server e quindi in particolare consente di realizzare un web server Express . npm (abbreviazione di Node Package Manager[2]) è il gestore di pacchetti predefinito per l'ambiente di runtime JavaScript Node.js. Consiste in un client da linea di comando, chiamato anch'esso npm, e un database o...)
  • 00:52, 15 feb 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express/Creare un database MongoDB (Nuova pagina: * 1) Installare sul proprio PC MongoDB Community Edition da qui : https://docs.mongodb.com/manual/administration/install-community/ * 2) Creare una dir chiamata mongo_database sul proprio pc e una sotto cartella chiamata data_items * 3) Aprire un terminale nella cartella mongo_database e digitare: <syntaxhighlight lang="Bash"> mongod --dbpath = data_items --bind_ip 127.0.0.1 </syntaxhighlight> in questo modo il MongoDB server si avvia all'indirizzo 127.0.0.1 nella porta 270...)
  • 00:44, 15 feb 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express (Nuova pagina: {{Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express}} Nella three tier architecture di una web application vi è un presentation layer che raprresenta il cosiddetto Front-end dell’applicazione realizzato in Javascript,Css, Html o negli attuali framework javascript: React, Angular,Vue ecc. e framework CSS : Bootstrap, ecc. Il presentation layer si connette con il business logic layer o web server realizzato in Java, Ruby, Phyton, Php ecc o con Node Express e i relativ...)
  • 00:38, 15 feb 2022 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Template:Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express (Nuova pagina: {{Sommario V |titolo=Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express |contenuto= :'''{{modulo|Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express/Copertina}}''' * {{modulo|Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express/Creare un database MongoDB}} * {{modulo|Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express/Creare un web server Node Express}} * {{modulo|Applicazioni Web in React, Bootstrap, MongoDB, Express/PostMan per fare GET,POST,PUT,DELETE sul datab...)
  • 13:01, 25 ott 2021 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Esempi di Business Analytics/Serie storiche (Nuova pagina: {{Esempi di Business Analytics}} ==Caricamento librerie== <syntaxhighlight lang="rsplus"> library(dplyr) library(ggplot2) library(forecast) library(reshape2) </syntaxhighlight> ==Parte 1: Dati== Il file train.csv scaricabile da qui : https://www.kaggle.com/c/store-sales-time-series-forecasting contiene serie storiche delle seguenti variabili : *'''store_nbr''' identifica il negozio in cui vengono venduti i prodotti. *'''family''' identifica il tipo di prodotto venduto. *'''s...)
  • 06:39, 23 ott 2021 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Esempi di Business Analytics/Marketing clienti (Nuova pagina: {{Esempi di Business Analytics}} ==Caricamento librerie== <syntaxhighlight lang="rsplus"> library(dplyr) library(ggplot2) library(factoextra) </syntaxhighlight> ==Parte 1: Dati== Si tratta di un dataset transnazionale scaricabile da qui : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/online+retail che contiene tutte le transazioni avvenute tra il 01/12/2010 e il 09/12/2011 per una vendita al dettaglio online non registrata, con sede nel Regno Unito. L'azienda vende principalmente r...)
  • 13:37, 19 ott 2021 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Esempi di Business Analytics/Manutenzione predittiva (Nuova pagina: {{Esempi di Business Analytics}} ==Caricamento librerie== <syntaxhighlight lang="rsplus"> library(survival) library(dplyr) </syntaxhighlight> ==Parte 1: Dati== Reliability è un insieme di datasets contenuto nel package survival di R per la manutenzione predittiva. Il dataset capacitor contiene dati di 8 condensatori in vetro da un esperimento fattoriale sulla loro vita in funzione della tensione e della temperatura di esercizio. Il test ad ogni combinazione è stato termi...)
  • 06:11, 17 ott 2021 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Esempi di Business Analytics/Scorte di magazzino (Nuova pagina: {{Esempi di Business Analytics}} ==Caricamento librerie== <syntaxhighlight lang="rsplus"> library(dplyr) library(ggplot2) </syntaxhighlight> ==Parte 1: Dati== Si tratta di un dataset transnazionale scaricabile da qui : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/online+retail che contiene tutte le transazioni avvenute tra il 01/12/2010 e il 09/12/2011 per una vendita al dettaglio online non registrata, con sede nel Regno Unito. L'azienda vende principalmente regali unici per tutt...)
  • 14:18, 16 ott 2021 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Esempi di Business Analytics/Gruppi di clienti (Nuova pagina: {{Esempi di Business Analytics}} ==Caricamento librerie== <syntaxhighlight lang="rsplus"> library(dplyr) library(ggplot2) library(factoextra) </syntaxhighlight> ==Parte 1: Dati== Il dataset WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv scaricabile da qui: https://community.ibm.com/accelerators/catalog/content/Customer-churn contiene 7032 osservazioni relative ai clienti di una società di telecomunicazioni . In particolare le 21 variabili del dataset sono : *customerID: ID cliente...)
  • 05:17, 16 ott 2021 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Esempi di Business Analytics/Clienti fedeli (Nuova pagina: ==Caricamento librerie== <syntaxhighlight lang="rsplus"> library(dplyr) library(ggplot2) library(caret) </syntaxhighlight> ==Parte 1: Dati== Il dataset WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv scaricabile da qui: https://community.ibm.com/accelerators/catalog/content/Customer-churn contiene 7032 osservazioni relative ai clienti di una società di telecomunicazioni . In particolare le 21 variabili del dataset sono : *customerID: ID cliente *gender: genere (femmina, maschio) *S...)
  • 04:51, 16 ott 2021 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Template:Esempi di Business Analytics (Nuova pagina: {{Sommario V |titolo={{subst:PAGENAME}} |contenuto={{subst:Void| <!-- ***** INSERISCI QUI SOTTO I NOMI DEI MODULI DEL LIBRO, COPIANDO LE RIGHE PREESISTENTI. ***** ***** Non dovresti aver bisogno di modificare nessun'altra parte del template, neanche togliendo questo testo. ***** --> }} :'''{{modulo|{{subst:PAGENAME}}/Copertina}}''' * {{modulo|{{subst:PAGENAME}}/Scorte di magazzino}} * {{modulo|{{subst:PAGENAME}}/Gruppi di clienti}} * {{modulo|{{subst:P...)
  • 04:43, 16 ott 2021 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Esempi di Business Analytics (Nuova pagina: In questo libro verranno pubblicati esempi di Business Analytics nel linguaggio di programmazione R tramite l'IDE RStudio. L''''Analisi aziendale''' o Business analytics si occupa della comprensione delle prestazioni aziendali sulla base di dati e metodi statistici. Business Intelligence (BI) e Business analytics (BA) sono molto simili. La BI prevede il processo di raccolta dei dati da tutte le fonti e la relativa preparazione per la BA. La BI è il primo passo che le aziend...)
  • 15:00, 6 apr 2021 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Esempi di statistica descrittiva e inferenziale/Ricerca di esopianeti (Nuova pagina: {{Esempi di statistica descrittiva e inferenziale}} == Caricamento librerie == <syntaxhighlight lang="rsplus"> library(dplyr) library(ggplot2) library(scales) </syntaxhighlight>...)
  • 14:13, 2 apr 2021 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Esempi di statistica descrittiva e inferenziale/Genoma del Covid-19 (Nuova pagina: {{Esempi di statistica descrittiva e inferenziale}} == Installazione librerie== <syntaxhighlight lang="rsplus"> install.packages("BiocManager") BiocManager::install("Biostrings")...)
  • 18:52, 27 mar 2021 Lovepeacejoy404 discussione contributi ha creato la pagina Esempi di statistica descrittiva e inferenziale/Analisi del proprio genoma (Nuova pagina: {{Esempi di statistica descrittiva e inferenziale}} ==Caricamento librerie== <syntaxhighlight lang="rsplus"> library(dplyr) library(ggplot2) library(stringr) </syntaxhighlight>...)
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