Analisi data-driven per l'adozione di veicoli elettrici

Analisi statistiche e predittive sugli acquirenti di auto elettriche

Laureando
Gamberini Federico
mat. 178147

Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia
Dipartimento di Comunicazione ed Economia

Corso di Laurea Magistrale in Management
e Comunicazione d'Impresa
A.A. 2023/2024
Relatore:
Prof. Cavicchioli Roberto
Analisi

Risultati

Tutte le analisi della tesi, capitolo per capitolo, con grafici interattivi.

  • Analisi statistiche: descrittive, bivariata, regressione logistica e ipotesi di ricerca
  • Analisi esplorative (PCA, MCA, FAMD) e cluster
  • Analisi predittive: machine learning e deep learning
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Strumento

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Stima la probabilità che un cliente scelga un'auto 100% elettrica (BEV) a partire dal suo profilo.

  • Profilo socio-demografico, abitativo e di mobilità
  • Contributo di ogni caratteristica alla predizione (SHAP)
  • Modello LightGBM della tesi, calcolato direttamente nel browser
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