Fornire le nozioni fondamentali della statistica multidimensionale per lo studio di fenomeni complessi a livello esplorativo, non probabilistico. Conoscere i processi di riduzione della quantità di informazione, mediante la costruzione sia di indicatori globali di sintesi, sia di tipologie a più dimensioni. Sperimentare su vari esempi di matrici di dati reali le suddette metodologie secondo la logica del data mining.

Lo studente al termine del corso è in grado di elaborare sistemi di dati complessi multidimensionali ricavati da varie tipologie di basi dati. Lo studente sarà capace di scegliere le tecniche di data mining in funzione dell’obiettivo dell’analisi e del tipo o genere di informazioni, ovvero per dati sia quantitativi, sia categoriali (qualitativi codificati), sia testuali (qualitativi non strutturati).