TDA
Innoviamo l’analisi dei dati attraverso la loro forma, con un approccio rigoroso, interpretabile e orientato al valore.
La Topological Data Analysis è un approccio che permette di capire la struttura profonda dei dati, anche quando sono complessi, ad alta dimensionalità o molto rumorosi. Osservando le relazioni e le forme che emergono nel dataset come: gruppi naturali, connessioni, percorsi ricorrenti, comportamenti anomali. Il risultato è una lettura chiara, robusta e affidabile che aiuta a prendere decisioni basate su informazioni che i metodi tradizionali spesso non riescono a evidenziare.
Che cos’è è la TDA?
Una lettura più chiara dei dati complessi: La TDA mette in evidenza strutture, gruppi e connessioni che nei dati complessi non emergono con i metodi tradizionali. Permette di capire “come è fatto” il dataset e quali aree meritano attenzione.
Maggiore affidabilità degli insight: Individua i pattern che rimangono stabili e significativi, distinguendoli da ciò che è rumore o variazione casuale. Questo aiuta a prendere decisioni basate su informazioni più solide.
Scoperta di sottogruppi e comportamenti nascosti: In molti casi reali, la TDA ha permesso di identificare sottocategorie di clienti, pazienti, processi o prodotti che non erano rilevabili con analisi più tradizionali.
Supporto concreto ai modelli predittivi: Trasforma la struttura dei dati in caratteristiche utili ai modelli di machine learning, migliorando classificazione, segmentazione e rilevamento di anomalie.
Quali benefici apporta?
Alcune applicazioni pratiche
Sanità e ricerca scientifica
Permette di identificare sottogruppi clinici, traiettorie dei pazienti e pattern nascosti in dati complessi come genomica, imaging, sensori e dataset longitudinali.
Marketing e analisi dei clienti
Supporta la scoperta di segmenti naturali, comportamenti ricorrenti e segnali di churn difficili da rilevare con i metodi tradizionali, migliorando targeting, personalizzazione e strategie data‑driven.
Immagini, segnali e dati tecnici
Estrae caratteristiche robuste da immagini, segnali temporali o dati rumorosi, migliorando rilevamento difetti, classificazione e modelli predittivi.