Riassunto analitico
L’elaborato descrive il lavoro svolto durante il tirocinio curricolare presso una banca del territorio, nella quale sono stati portati avanti, in parallelo, due progetti riguardanti l'applicazione di modelli regressivi su un insieme di serie temporali. In particolare, il primo caso di studio ha riguardato l'applicazione di modelli statistici per la previsione del numero di reclami in azienda, basato sulla sola conoscenza dei reclami passati. Il secondo caso di studio, invece, ha riguardato la previsione del numero dei fermi per le procedure aziendali, espresso attraverso un indice di sintesi dei disservizi. Per quest'ultimo, sono state adottate varie tecniche di machine learning, dagli approcci di regressione lineare fino ad arrivare ai metodi d'insieme. Elemento comune tra i due progetti è stato il dover trattare non una, ma bensì un insieme di serie storiche, ciascuna relativa ad un arco temporale piuttosto breve. La mancanza di ulteriori informazioni e l'eterogeneità delle procedure, rispettivamente per il primo e il secondo progetto, ha comportato la necessità di svolgere un'attenta attività di analisi, realizzata principalmente a campione, per via della numerosità delle serie temporali. Successivamente si è proceduto con l'applicare una serie di modelli allo scopo di individuare, per ciascuna, l'algoritmo che restituisse le predizioni migliori. Complessivamente i risultati sono stati soddisfacenti. Le previsioni afferenti i reclami risultano discrete, influenzate, sul lungo periodo, dall'andamento passato degli stessi. Il forecasting sull'indice di disservizio, per quanto riguarda la metrica di valutazione utilizzata, ha prodotto dei buoni risultati su gran parte delle procedure analizzate.
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