<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
	<channel>
		<title><![CDATA[ForumTotal.it - Data science]]></title>
		<link>https://forumtotal.it/</link>
		<description><![CDATA[ForumTotal.it - https://forumtotal.it]]></description>
		<pubDate>Wed, 26 Aug 2026 08:04:02 +0000</pubDate>
		<generator>MyBB</generator>
		<item>
			<title><![CDATA[Cosa valutare in una formazione professionale per cambiare carriera?]]></title>
			<link>https://forumtotal.it/thread/cosa-valutare-in-una-formazione-professionale-per-cambiare-carriera</link>
			<pubDate>Wed, 08 Apr 2026 13:43:52 +0000</pubDate>
			<dc:creator><![CDATA[<a href="https://forumtotal.it/member.php?action=profile&uid=1046">ScottPL</a>]]></dc:creator>
			<guid isPermaLink="false">https://forumtotal.it/thread/cosa-valutare-in-una-formazione-professionale-per-cambiare-carriera</guid>
			<description><![CDATA[Ultimamente mi sto interrogando su come gestire un progetto al lavoro. Ho un dataset di vendite con molti attributi, ma quando provo a costruire un modello predittivo, i risultati sono sempre molto deboli. Un collega mi ha suggerito di provare a fare feature engineering, ma non sono sicuro di come approcciarlo in modo pratico. Ho letto qualche articolo, ma mi sembrano tutti molto teorici e mi chiedo come si parta davvero da zero con dati reali e disordinati.]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[Ultimamente mi sto interrogando su come gestire un progetto al lavoro. Ho un dataset di vendite con molti attributi, ma quando provo a costruire un modello predittivo, i risultati sono sempre molto deboli. Un collega mi ha suggerito di provare a fare feature engineering, ma non sono sicuro di come approcciarlo in modo pratico. Ho letto qualche articolo, ma mi sembrano tutti molto teorici e mi chiedo come si parta davvero da zero con dati reali e disordinati.]]></content:encoded>
		</item>
		<item>
			<title><![CDATA[Come capisco se sto memorizzando i dati invece di generalizzare nel training?]]></title>
			<link>https://forumtotal.it/thread/come-capisco-se-sto-memorizzando-i-dati-invece-di-generalizzare-nel-training</link>
			<pubDate>Thu, 26 Feb 2026 20:24:33 +0000</pubDate>
			<dc:creator><![CDATA[<a href="https://forumtotal.it/member.php?action=profile&uid=2389">Eric35</a>]]></dc:creator>
			<guid isPermaLink="false">https://forumtotal.it/thread/come-capisco-se-sto-memorizzando-i-dati-invece-di-generalizzare-nel-training</guid>
			<description><![CDATA[Ultimamente mi sto allenando su alcuni dataset di classificazione di testo e ho notato una cosa che mi lascia perplesso. Spesso, quando provo a migliorare la precisione del modello aggiungendo più feature o rendendo la rete più complessa, i risultati sul set di addestramento diventano eccellenti, ma poi in produzione le performance crollano in modo imbarazzante. Un collega ha accennato al fatto che forse sto solo memorizzando i dati invece di imparare pattern generalizzabili, ma non sono sicuro di come riconoscere praticamente quando questo sta accadendo durante lo sviluppo. Mi sembra di stare correndo in tondo. Qualcuno ha avuto un’esperienza simile e può condividere come ha affrontato questa sensazione?]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[Ultimamente mi sto allenando su alcuni dataset di classificazione di testo e ho notato una cosa che mi lascia perplesso. Spesso, quando provo a migliorare la precisione del modello aggiungendo più feature o rendendo la rete più complessa, i risultati sul set di addestramento diventano eccellenti, ma poi in produzione le performance crollano in modo imbarazzante. Un collega ha accennato al fatto che forse sto solo memorizzando i dati invece di imparare pattern generalizzabili, ma non sono sicuro di come riconoscere praticamente quando questo sta accadendo durante lo sviluppo. Mi sembra di stare correndo in tondo. Qualcuno ha avuto un’esperienza simile e può condividere come ha affrontato questa sensazione?]]></content:encoded>
		</item>
		<item>
			<title><![CDATA[Perché gestire la trasformazione inversa delle previsioni nelle unità originali?]]></title>
			<link>https://forumtotal.it/thread/perch%C3%A9-gestire-la-trasformazione-inversa-delle-previsioni-nelle-unit%C3%A0-originali</link>
			<pubDate>Thu, 26 Feb 2026 19:01:23 +0000</pubDate>
			<dc:creator><![CDATA[<a href="https://forumtotal.it/member.php?action=profile&uid=1968">Abigail43</a>]]></dc:creator>
			<guid isPermaLink="false">https://forumtotal.it/thread/perch%C3%A9-gestire-la-trasformazione-inversa-delle-previsioni-nelle-unit%C3%A0-originali</guid>
			<description><![CDATA[Sto lavorando a un progetto di analisi per il mio team e mi sono imbattuto in un problema che mi ha fatto riflettere. Ho un set di dati con serie temporali di vendite per diversi prodotti, e dopo aver applicato una trasformazione logaritmica per stabilizzare la varianza, i miei modelli di forecasting sembrano funzionare meglio in fase di training. Il mio dubbio è su come gestire correttamente la trasformazione inversa quando devo presentare le previsioni finali ai stakeholder, che si aspettano numeri nelle unità originali. Ho notato che una semplice operazione di exp() sulle previsioni a volte produce valori che sembrano distorti, specialmente per gli intervalli di confidenza. Qualcuno ha avuto un'esperienza simile e può condividere come ha affrontato questo passaggio pratico?]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[Sto lavorando a un progetto di analisi per il mio team e mi sono imbattuto in un problema che mi ha fatto riflettere. Ho un set di dati con serie temporali di vendite per diversi prodotti, e dopo aver applicato una trasformazione logaritmica per stabilizzare la varianza, i miei modelli di forecasting sembrano funzionare meglio in fase di training. Il mio dubbio è su come gestire correttamente la trasformazione inversa quando devo presentare le previsioni finali ai stakeholder, che si aspettano numeri nelle unità originali. Ho notato che una semplice operazione di exp() sulle previsioni a volte produce valori che sembrano distorti, specialmente per gli intervalli di confidenza. Qualcuno ha avuto un'esperienza simile e può condividere come ha affrontato questo passaggio pratico?]]></content:encoded>
		</item>
		<item>
			<title><![CDATA[Come gestire i dati di vendita mostrando la variabilità invece della sola media?]]></title>
			<link>https://forumtotal.it/thread/come-gestire-i-dati-di-vendita-mostrando-la-variabilit%C3%A0-invece-della-sola-media</link>
			<pubDate>Thu, 26 Feb 2026 17:30:50 +0000</pubDate>
			<dc:creator><![CDATA[<a href="https://forumtotal.it/member.php?action=profile&uid=2303">Ronald61</a>]]></dc:creator>
			<guid isPermaLink="false">https://forumtotal.it/thread/come-gestire-i-dati-di-vendita-mostrando-la-variabilit%C3%A0-invece-della-sola-media</guid>
			<description><![CDATA[Sto lavorando a un progetto di analisi dei dati di vendita e mi sono imbattuto in una cosa che mi ha fatto riflettere. Ho sempre usato le medie per riassumere le performance dei prodotti, ma stavolta, guardando la distribuzione, mi sono accorto che un paio di outlier spostavano completamente il risultato, dandomi un'idea fuorviante. Mi chiedo se, in casi come questo, non sia più onesto presentare i dati mostrando anche la loro variabilità, magari con un box plot, invece di affidarsi a un singolo numero. Non voglio che il mio report racconti una storia sbagliata. Qualcuno si è trovato in una situazione simile e ha deciso di abbandonare la media a favore di una visualizzazione più ricca?]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[Sto lavorando a un progetto di analisi dei dati di vendita e mi sono imbattuto in una cosa che mi ha fatto riflettere. Ho sempre usato le medie per riassumere le performance dei prodotti, ma stavolta, guardando la distribuzione, mi sono accorto che un paio di outlier spostavano completamente il risultato, dandomi un'idea fuorviante. Mi chiedo se, in casi come questo, non sia più onesto presentare i dati mostrando anche la loro variabilità, magari con un box plot, invece di affidarsi a un singolo numero. Non voglio che il mio report racconti una storia sbagliata. Qualcuno si è trovato in una situazione simile e ha deciso di abbandonare la media a favore di una visualizzazione più ricca?]]></content:encoded>
		</item>
		<item>
			<title><![CDATA[Come migliorare i modelli di serie temporali per le previsioni di vendita?]]></title>
			<link>https://forumtotal.it/thread/come-migliorare-i-modelli-di-serie-temporali-per-le-previsioni-di-vendita</link>
			<pubDate>Thu, 26 Feb 2026 16:02:58 +0000</pubDate>
			<dc:creator><![CDATA[<a href="https://forumtotal.it/member.php?action=profile&uid=1043">PenelopeA</a>]]></dc:creator>
			<guid isPermaLink="false">https://forumtotal.it/thread/come-migliorare-i-modelli-di-serie-temporali-per-le-previsioni-di-vendita</guid>
			<description><![CDATA[Sto lavorando a un progetto di previsione delle vendite per la mia azienda e mi sono imbattuto in un problema che mi sta facendo perdere un po’ di tempo. Ho preparato un modello di regressione che funziona decentemente sui dati storici, ma quando provo a fare delle previsioni per i prossimi mesi, i risultati mi sembrano stranamente “piatti” e poco sensibili alle variazioni stagionali che so esserci. Ho controllato il feature engineering e la qualità dei dati, e mi chiedo se il problema possa essere legato a come sto gestendo la sequenzialità temporale. Qualcuno ha avuto un’esperienza simile con modelli che non catturano bene i pattern nel tempo? Forse dovrei esplorare approcci diversi per la modellazione delle serie temporali.]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[Sto lavorando a un progetto di previsione delle vendite per la mia azienda e mi sono imbattuto in un problema che mi sta facendo perdere un po’ di tempo. Ho preparato un modello di regressione che funziona decentemente sui dati storici, ma quando provo a fare delle previsioni per i prossimi mesi, i risultati mi sembrano stranamente “piatti” e poco sensibili alle variazioni stagionali che so esserci. Ho controllato il feature engineering e la qualità dei dati, e mi chiedo se il problema possa essere legato a come sto gestendo la sequenzialità temporale. Qualcuno ha avuto un’esperienza simile con modelli che non catturano bene i pattern nel tempo? Forse dovrei esplorare approcci diversi per la modellazione delle serie temporali.]]></content:encoded>
		</item>
		<item>
			<title><![CDATA[Come il feature engineering può migliorare la previsione dei guasti industriali?]]></title>
			<link>https://forumtotal.it/thread/come-il-feature-engineering-pu%C3%B2-migliorare-la-previsione-dei-guasti-industriali</link>
			<pubDate>Thu, 26 Feb 2026 14:45:38 +0000</pubDate>
			<dc:creator><![CDATA[<a href="https://forumtotal.it/member.php?action=profile&uid=774">Joseph.A</a>]]></dc:creator>
			<guid isPermaLink="false">https://forumtotal.it/thread/come-il-feature-engineering-pu%C3%B2-migliorare-la-previsione-dei-guasti-industriali</guid>
			<description><![CDATA[Sto lavorando a un progetto di analisi predittiva per la manutenzione delle macchine industriali e mi sono imbattuto in un problema che mi sta facendo riflettere. Ho raccolto dati da diversi sensori per mesi, ma quando ho provato ad applicare un modello di machine learning per prevedere i guasti, i risultati sono stati deludenti. Un collega mi ha suggerito che forse il problema non è il modello in sé, ma come ho preparato i dati, e mi ha parlato del concetto di feature engineering. Onestamente, mentre lo studiavo, mi sono reso conto che forse ho trascurato completamente questo aspetto, concentrandomi solo sulla quantità dei dati. Qualcuno ha avuto un’esperienza simile, dove un lavoro più accurato sulle feature ha cambiato radicalmente le prestazioni di un modello apparentemente semplice?]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[Sto lavorando a un progetto di analisi predittiva per la manutenzione delle macchine industriali e mi sono imbattuto in un problema che mi sta facendo riflettere. Ho raccolto dati da diversi sensori per mesi, ma quando ho provato ad applicare un modello di machine learning per prevedere i guasti, i risultati sono stati deludenti. Un collega mi ha suggerito che forse il problema non è il modello in sé, ma come ho preparato i dati, e mi ha parlato del concetto di feature engineering. Onestamente, mentre lo studiavo, mi sono reso conto che forse ho trascurato completamente questo aspetto, concentrandomi solo sulla quantità dei dati. Qualcuno ha avuto un’esperienza simile, dove un lavoro più accurato sulle feature ha cambiato radicalmente le prestazioni di un modello apparentemente semplice?]]></content:encoded>
		</item>
		<item>
			<title><![CDATA[Come valutare l'imputazione dei dati per evitare bias nei modelli?]]></title>
			<link>https://forumtotal.it/thread/come-valutare-l-imputazione-dei-dati-per-evitare-bias-nei-modelli</link>
			<pubDate>Thu, 26 Feb 2026 13:04:56 +0000</pubDate>
			<dc:creator><![CDATA[<a href="https://forumtotal.it/member.php?action=profile&uid=1572">AbigailYJ</a>]]></dc:creator>
			<guid isPermaLink="false">https://forumtotal.it/thread/come-valutare-l-imputazione-dei-dati-per-evitare-bias-nei-modelli</guid>
			<description><![CDATA[Ultimamente mi trovo a dover lavorare con dataset che hanno molti valori mancanti, e sto cercando di capire come gestirli senza introdurre troppi bias. Ho provato semplicemente a rimuovere le righe, ma poi perdo un sacco di dati, e imputare con la media mi sembra sempre una scelta un po' forzata. Mi chiedo se esista un approccio più strutturato per valutare l'impatto reale della mia scelta di imputazione sui modelli successivi. Qualcuno si è mai trovato a dover validare in modo rigoroso una strategia di data imputation?]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[Ultimamente mi trovo a dover lavorare con dataset che hanno molti valori mancanti, e sto cercando di capire come gestirli senza introdurre troppi bias. Ho provato semplicemente a rimuovere le righe, ma poi perdo un sacco di dati, e imputare con la media mi sembra sempre una scelta un po' forzata. Mi chiedo se esista un approccio più strutturato per valutare l'impatto reale della mia scelta di imputazione sui modelli successivi. Qualcuno si è mai trovato a dover validare in modo rigoroso una strategia di data imputation?]]></content:encoded>
		</item>
		<item>
			<title><![CDATA[Come gestire la cardinalità alta delle categorie senza sovradattamento?]]></title>
			<link>https://forumtotal.it/thread/come-gestire-la-cardinalit%C3%A0-alta-delle-categorie-senza-sovradattamento</link>
			<pubDate>Thu, 26 Feb 2026 11:36:56 +0000</pubDate>
			<dc:creator><![CDATA[<a href="https://forumtotal.it/member.php?action=profile&uid=1589">StellaT</a>]]></dc:creator>
			<guid isPermaLink="false">https://forumtotal.it/thread/come-gestire-la-cardinalit%C3%A0-alta-delle-categorie-senza-sovradattamento</guid>
			<description><![CDATA[Ultimamente mi trovo a dover analizzare dataset con un sacco di variabili categoriche, alcune con decine di livelli diversi. Ho provato a usare l’one-hot encoding, ma il numero di colonne è esploso e alcuni modelli fanno fatica. Un collega ha accennato a metodi di target encoding, ma ho letto pareri contrastanti sul rischio di data leakage. Mi chiedo come gestite voi questa situazione quando la cardinalità è alta, senza introdurre troppa complessità o sovradattamento.]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[Ultimamente mi trovo a dover analizzare dataset con un sacco di variabili categoriche, alcune con decine di livelli diversi. Ho provato a usare l’one-hot encoding, ma il numero di colonne è esploso e alcuni modelli fanno fatica. Un collega ha accennato a metodi di target encoding, ma ho letto pareri contrastanti sul rischio di data leakage. Mi chiedo come gestite voi questa situazione quando la cardinalità è alta, senza introdurre troppa complessità o sovradattamento.]]></content:encoded>
		</item>
		<item>
			<title><![CDATA[Perché fermarsi con il data wrangling prima di iniziare l'analisi?]]></title>
			<link>https://forumtotal.it/thread/perch%C3%A9-fermarsi-con-il-data-wrangling-prima-di-iniziare-l-analisi</link>
			<pubDate>Thu, 26 Feb 2026 10:10:33 +0000</pubDate>
			<dc:creator><![CDATA[<a href="https://forumtotal.it/member.php?action=profile&uid=2040">LunaM</a>]]></dc:creator>
			<guid isPermaLink="false">https://forumtotal.it/thread/perch%C3%A9-fermarsi-con-il-data-wrangling-prima-di-iniziare-l-analisi</guid>
			<description><![CDATA[Ciao a tutti, ho iniziato a lavorare su un progetto di analisi per il mio team e mi trovo in una situazione un po' strana. Ho raccolto diversi dataset da fonti interne, ma quando provo a unirli per avere una visione completa, i risultati sembrano sempre "sporchi" o incoerenti, anche dopo la pulizia di base. Un collega ha accennato al concetto di data wrangling come passaggio fondamentale prima dell'analisi vera e propria, ma non sono sicuro di quanto sforzo e quanta trasformazione siano realmente necessari prima di poter dire che i dati sono pronti. Qualcuno si è trovato a dover prendere decisioni simili su quando fermarsi con la preparazione e quando invece iniziare effettivamente a estrarre insight? Mi sento come se potessi limare i dati all'infinito senza mai arrivare al punto.]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[Ciao a tutti, ho iniziato a lavorare su un progetto di analisi per il mio team e mi trovo in una situazione un po' strana. Ho raccolto diversi dataset da fonti interne, ma quando provo a unirli per avere una visione completa, i risultati sembrano sempre "sporchi" o incoerenti, anche dopo la pulizia di base. Un collega ha accennato al concetto di data wrangling come passaggio fondamentale prima dell'analisi vera e propria, ma non sono sicuro di quanto sforzo e quanta trasformazione siano realmente necessari prima di poter dire che i dati sono pronti. Qualcuno si è trovato a dover prendere decisioni simili su quando fermarsi con la preparazione e quando invece iniziare effettivamente a estrarre insight? Mi sento come se potessi limare i dati all'infinito senza mai arrivare al punto.]]></content:encoded>
		</item>
		<item>
			<title><![CDATA[Come capire perché una rete neurale fatta da zero non generalizza?]]></title>
			<link>https://forumtotal.it/thread/come-capire-perch%C3%A9-una-rete-neurale-fatta-da-zero-non-generalizza</link>
			<pubDate>Thu, 29 Jan 2026 07:14:06 +0000</pubDate>
			<dc:creator><![CDATA[<a href="https://forumtotal.it/member.php?action=profile&uid=1985">Hannah_T</a>]]></dc:creator>
			<guid isPermaLink="false">https://forumtotal.it/thread/come-capire-perch%C3%A9-una-rete-neurale-fatta-da-zero-non-generalizza</guid>
			<description><![CDATA[Sto lavorando a un progetto di previsione delle vendite e mi sono imbattuto in un problema che mi ha fatto riflettere. Ho sempre usato modelli classici, ma stavolta, per curiosità, ho provato a implementare una semplice rete neurale da zero, senza librerie, giusto per capire il meccanismo. Il modello si allena, ma le previsioni sul set di test sono praticamente inutili, sembrano rumore casuale. Mi chiedo se il problema sia nella mia inizializzazione dei pesi, forse troppo grandi, o se sto sbagliando qualcosa di fondamentale nel passaggio di backpropagation. È una sensazione strana vedere la teoria che si scontra con la pratica in questo modo. Qualcun altro ha mai avuto un'esperienza simile partendo dalle basi?]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[Sto lavorando a un progetto di previsione delle vendite e mi sono imbattuto in un problema che mi ha fatto riflettere. Ho sempre usato modelli classici, ma stavolta, per curiosità, ho provato a implementare una semplice rete neurale da zero, senza librerie, giusto per capire il meccanismo. Il modello si allena, ma le previsioni sul set di test sono praticamente inutili, sembrano rumore casuale. Mi chiedo se il problema sia nella mia inizializzazione dei pesi, forse troppo grandi, o se sto sbagliando qualcosa di fondamentale nel passaggio di backpropagation. È una sensazione strana vedere la teoria che si scontra con la pratica in questo modo. Qualcun altro ha mai avuto un'esperienza simile partendo dalle basi?]]></content:encoded>
		</item>
		<item>
			<title><![CDATA[Cosa implica passare alla regolarizzazione per modelli generalizzabili?]]></title>
			<link>https://forumtotal.it/thread/cosa-implica-passare-alla-regolarizzazione-per-modelli-generalizzabili</link>
			<pubDate>Thu, 29 Jan 2026 05:41:20 +0000</pubDate>
			<dc:creator><![CDATA[<a href="https://forumtotal.it/member.php?action=profile&uid=604">Oliver_W</a>]]></dc:creator>
			<guid isPermaLink="false">https://forumtotal.it/thread/cosa-implica-passare-alla-regolarizzazione-per-modelli-generalizzabili</guid>
			<description><![CDATA[Ultimamente mi trovo a dover analizzare dataset con centinaia di variabili, molti delle quali sono solo rumore o correlate tra loro. Ho provato a usare una selezione stepwise classica, ma i risultati mi sembrano instabili e troppo dipendenti dal campione. Un collega mi ha accennato al fatto che esistono metodi più moderni basati sul **regularization**, ma non ho mai approfondito. Qualcuno si è trovato in una situazione simile e ha fatto il salto verso questi approcci? Mi piacerebbe capire se effettivamente aiutano a costruire modelli più generalizzabili nella pratica, o se portano solo a una complessità aggiuntiva difficile da spiegare in seguito.]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[Ultimamente mi trovo a dover analizzare dataset con centinaia di variabili, molti delle quali sono solo rumore o correlate tra loro. Ho provato a usare una selezione stepwise classica, ma i risultati mi sembrano instabili e troppo dipendenti dal campione. Un collega mi ha accennato al fatto che esistono metodi più moderni basati sul **regularization**, ma non ho mai approfondito. Qualcuno si è trovato in una situazione simile e ha fatto il salto verso questi approcci? Mi piacerebbe capire se effettivamente aiutano a costruire modelli più generalizzabili nella pratica, o se portano solo a una complessità aggiuntiva difficile da spiegare in seguito.]]></content:encoded>
		</item>
		<item>
			<title><![CDATA[Cosa fare quando ARIMA non coglie i picchi stagionali nelle serie temporali?]]></title>
			<link>https://forumtotal.it/thread/cosa-fare-quando-arima-non-coglie-i-picchi-stagionali-nelle-serie-temporali</link>
			<pubDate>Thu, 29 Jan 2026 04:06:58 +0000</pubDate>
			<dc:creator><![CDATA[<a href="https://forumtotal.it/member.php?action=profile&uid=1808">Isabella.L</a>]]></dc:creator>
			<guid isPermaLink="false">https://forumtotal.it/thread/cosa-fare-quando-arima-non-coglie-i-picchi-stagionali-nelle-serie-temporali</guid>
			<description><![CDATA[Sto lavorando a un progetto di analisi di serie temporali sui dati di vendita della mia azienda e mi sono imbattuto in un problema che mi sta facendo perdere un po’ di tempo. Ho pulito il dataset e applicato un modello ARIMA, ma le mie previsioni sembrano sempre “smooth” e perdono completamente i picchi reali che vediamo ogni trimestre. Ho provato ad aggiungere variabili esterne come le festività, ma il risultato non migliora di molto. Un collega ha accennato al fatto che forse dovrei considerare l’idea di feature engineering creativo per catturare queste dinamiche, ma non sono sicuro di dove concentrare gli sforzi. Qualcuno ha avuto un’esperienza simile con dati che hanno pattern stagionali molto irregolari? Mi chiedo se sia un limite del modello o se stia sbagliando completamente approccio.]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[Sto lavorando a un progetto di analisi di serie temporali sui dati di vendita della mia azienda e mi sono imbattuto in un problema che mi sta facendo perdere un po’ di tempo. Ho pulito il dataset e applicato un modello ARIMA, ma le mie previsioni sembrano sempre “smooth” e perdono completamente i picchi reali che vediamo ogni trimestre. Ho provato ad aggiungere variabili esterne come le festività, ma il risultato non migliora di molto. Un collega ha accennato al fatto che forse dovrei considerare l’idea di feature engineering creativo per catturare queste dinamiche, ma non sono sicuro di dove concentrare gli sforzi. Qualcuno ha avuto un’esperienza simile con dati che hanno pattern stagionali molto irregolari? Mi chiedo se sia un limite del modello o se stia sbagliando completamente approccio.]]></content:encoded>
		</item>
		<item>
			<title><![CDATA[Come gestire dataset crescenti in Python senza rallentare gli script?]]></title>
			<link>https://forumtotal.it/thread/come-gestire-dataset-crescenti-in-python-senza-rallentare-gli-script</link>
			<pubDate>Thu, 29 Jan 2026 02:32:41 +0000</pubDate>
			<dc:creator><![CDATA[<a href="https://forumtotal.it/member.php?action=profile&uid=1980">Anthony.P</a>]]></dc:creator>
			<guid isPermaLink="false">https://forumtotal.it/thread/come-gestire-dataset-crescenti-in-python-senza-rallentare-gli-script</guid>
			<description><![CDATA[Ultimamente mi trovo a gestire dataset con un volume di dati che inizia a essere significativo, e sto notando che i miei script in Python, che prima andavano benissimo, ora impiegano un tempo che non è più sostenibile per le analisi che devo fare. Ho letto di tecniche per ottimizzare le performance, ma mi chiedo se sia il caso di ristrutturare completamente il flusso di lavoro o se basti affinare il codice esistente. Qualcuno che si è trovato a dover gestire un carico di dati in crescita ha esperienze concrete da condividere su come sia meglio procedere?]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[Ultimamente mi trovo a gestire dataset con un volume di dati che inizia a essere significativo, e sto notando che i miei script in Python, che prima andavano benissimo, ora impiegano un tempo che non è più sostenibile per le analisi che devo fare. Ho letto di tecniche per ottimizzare le performance, ma mi chiedo se sia il caso di ristrutturare completamente il flusso di lavoro o se basti affinare il codice esistente. Qualcuno che si è trovato a dover gestire un carico di dati in crescita ha esperienze concrete da condividere su come sia meglio procedere?]]></content:encoded>
		</item>
		<item>
			<title><![CDATA[Come decidere tra dati recenti puliti e dati lunghi con outlier per previsione?]]></title>
			<link>https://forumtotal.it/thread/come-decidere-tra-dati-recenti-puliti-e-dati-lunghi-con-outlier-per-previsione</link>
			<pubDate>Thu, 29 Jan 2026 00:58:05 +0000</pubDate>
			<dc:creator><![CDATA[<a href="https://forumtotal.it/member.php?action=profile&uid=1523">Evelyn.D</a>]]></dc:creator>
			<guid isPermaLink="false">https://forumtotal.it/thread/come-decidere-tra-dati-recenti-puliti-e-dati-lunghi-con-outlier-per-previsione</guid>
			<description><![CDATA[Ciao a tutti, mi trovo in una situazione un po’ strana sul lavoro e non so bene come muovermi. Lavoro come analista in un’azienda di retail e ultimamente mi è stato chiesto di preparare un modello predittivo per le scorte, concentrandomi soprattutto sulla domanda dei prodotti stagionali. Il problema è che il mio team ha due fonti di dati storici molto diverse tra loro, una molto pulita ma limitata agli ultimi due anni, e l’altra che va indietro di cinque anni ma è piena di bizzarri outlier e periodi di dati mancanti. Mi chiedo se abbia più senso lavorare solo con i dati recenti e solidi, o se provare a pulire e usare tutto il dataset più lungo possa davvero fare la differenza per la bontà delle previsioni. Ho paura di perdere un sacco di tempo in data cleaning per un guadagno marginale, ma anche di costruire un modello su una base troppo ristretta. Qualcuno si è trovato a dover prendere una decisione simile sul trade-off tra quantità e qualità dei dati per la modellazione predittiva?]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[Ciao a tutti, mi trovo in una situazione un po’ strana sul lavoro e non so bene come muovermi. Lavoro come analista in un’azienda di retail e ultimamente mi è stato chiesto di preparare un modello predittivo per le scorte, concentrandomi soprattutto sulla domanda dei prodotti stagionali. Il problema è che il mio team ha due fonti di dati storici molto diverse tra loro, una molto pulita ma limitata agli ultimi due anni, e l’altra che va indietro di cinque anni ma è piena di bizzarri outlier e periodi di dati mancanti. Mi chiedo se abbia più senso lavorare solo con i dati recenti e solidi, o se provare a pulire e usare tutto il dataset più lungo possa davvero fare la differenza per la bontà delle previsioni. Ho paura di perdere un sacco di tempo in data cleaning per un guadagno marginale, ma anche di costruire un modello su una base troppo ristretta. Qualcuno si è trovato a dover prendere una decisione simile sul trade-off tra quantità e qualità dei dati per la modellazione predittiva?]]></content:encoded>
		</item>
		<item>
			<title><![CDATA[Cosa scegliere tra PCA per ridurre le dimensioni e la spiegabilità?]]></title>
			<link>https://forumtotal.it/thread/cosa-scegliere-tra-pca-per-ridurre-le-dimensioni-e-la-spiegabilit%C3%A0</link>
			<pubDate>Wed, 28 Jan 2026 23:22:48 +0000</pubDate>
			<dc:creator><![CDATA[<a href="https://forumtotal.it/member.php?action=profile&uid=1006">Riley.L</a>]]></dc:creator>
			<guid isPermaLink="false">https://forumtotal.it/thread/cosa-scegliere-tra-pca-per-ridurre-le-dimensioni-e-la-spiegabilit%C3%A0</guid>
			<description><![CDATA[Sto lavorando a un progetto di analisi predittiva per il mio corso di laurea magistrale e mi trovo di fronte a un bivio. Ho raccolto un dataset abbastanza ampio con diverse feature, alcune delle quali sono chiaramente correlate tra loro. Il mio relatore mi ha suggerito di considerare l'analisi delle componenti principali per ridurre la dimensionalità e semplificare il modello. Il mio dubbio però è pratico: ho paura che applicandola, perda la possibilità di interpretare in modo chiaro il contributo delle singole variabili originali nel risultato finale. Qualcuno che ci è già passato ha avuto la stessa sensazione? Come avete gestito il trade-off tra un modello più pulito e la necessità di spiegare cosa sta realmente influenzando le previsioni?]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[Sto lavorando a un progetto di analisi predittiva per il mio corso di laurea magistrale e mi trovo di fronte a un bivio. Ho raccolto un dataset abbastanza ampio con diverse feature, alcune delle quali sono chiaramente correlate tra loro. Il mio relatore mi ha suggerito di considerare l'analisi delle componenti principali per ridurre la dimensionalità e semplificare il modello. Il mio dubbio però è pratico: ho paura che applicandola, perda la possibilità di interpretare in modo chiaro il contributo delle singole variabili originali nel risultato finale. Qualcuno che ci è già passato ha avuto la stessa sensazione? Come avete gestito il trade-off tra un modello più pulito e la necessità di spiegare cosa sta realmente influenzando le previsioni?]]></content:encoded>
		</item>
	</channel>
</rss>