- Progetto_Colab/: Contiene il file ipynb del progetto, il dataset utilizzato per le analisi e la relativa documentazione.
- Power_BI/: Contiene lo studio realizzato con Power BI, il dataset utilizzato per le analisi e la relativa documentazione.
- Bonita/: Contiene la documentazione relativa al processo Bonita BPM.
- Streamlit/: Contiene lo studio realizzato con Streamlit, il dataset utilizzato per le analisi e la relativa documentazione.
- APP_IOS/: Contiene il codice sorgente dell'app iOS.
Questo progetto si concentra sull'analisi e sull'interpretazione di un dataset che include informazioni sulla popolazione batterica in relazione alle condizioni ambientali di temperatura e umidità. L'obiettivo principale è predire il numero di maschi adulti all'interno della popolazione batterica, basandosi su fattori ambientali come temperatura e umidità. All' interno del progetto sono state utilizzate tecniche di DL/ML per predirre l' andamento della popolazione batterica.
Questo studio presenta un'analisi pluriennale condotta su un dataset relativo a temperatura, umidità e presenza di maschi adulti, raccolti durante un periodo di due anni. Lo scopo è esplorare le relazioni, le tendenze stagionali e le implicazioni derivanti da questi attributi.
Questo documento descrive il processo di approvazione di un meeting schedulato dal Manager e inviato ai Supervisor, implementato in Bonita BPM. Il processo permette al Manager di schedulare un meeting, prendere visione delle scelte dei Supervisor riguardo gli argomenti della riunione, approvare gli argomenti e inviare il meeting agli Employee.
Questo studio presenta un'analisi condotta su un dataset relativo a temperatura, umidità e presenza di maschi adulti, raccolti durante un periodo di due anni. L'obiettivo è trasformare le informazioni raccolte in un'esperienza visiva e interattiva attraverso una dashboard, che permette agli utenti di esplorare le relazioni tra le variabili nel tempo.
Abbiamo sviluppato un'app iOS personalizzata per rendere accessibili i grafici del dataset direttamente dai dispositivi iPhone. Utilizzando SwiftUI e la libreria Chart, l'app offre una vasta gamma di opzioni di personalizzazione per la visualizzazione dei dati.
Per maggiori dettagli su ciascun progetto, consulta la relativa directory.