Data Processing su Larga Scala
Pipeline di pulizia, aggregazione e normalizzazione di dataset provenienti da celle di rete mobile anonimizzate.
Tesi di Laurea Triennale2025Università degli Studi di Bergamo
Caratterizzazione Socio-Demografica tramite Dati di Rete Mobile
Analisi data-driven su larga scala dei flussi di mobilità e delle dinamiche territoriali nelle aree interne: il caso studio della Valtellina.
- Python
- Pandas
- Scikit-learn
- Data Science
- Analisi Geostatistica
01
Obiettivo & Sfida Ingegneristica
La sfida
Le aree interne vivono dinamiche demografiche che le statistiche tradizionali faticano a cogliere. I dati anonimizzati delle celle di rete mobile permettono di osservare presenze e spostamenti sul territorio con un dettaglio molto più fine.
L'obiettivo
Caratterizzare dal punto di vista socio-demografico la Valtellina, trasformando il traffico telefonico grezzo in indicatori territoriali utili alla pianificazione locale.
02
Pilastri Architetturali
Analisi Territoriale delle Aree Interne
Individuazione di pattern di mobilità, stagionalità e dinamiche demografiche nel territorio della Valtellina.
Supporto alle Decisioni
Estrazione di indicatori sintetici e visualizzazioni per interpretare i fenomeni socio-demografici a partire dal traffico telefonico.
03
Schema / Visual Preview
Presenze per cella · Andamento stagionaleFig. 1