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Nell'ambito di un progetto di Big Data analytics per un noto provider, sono stati realizzati dei modelli di machine learning basati sulle reti neurali al fine di prevedere gli errori delle chiamate. Per raggiungere gli obiettivi prefissati si è scelto di seguire la metodologia CRISP-DM attraverso la quale è stato possibile individuare le esigenze del cliente, analizzare lo stato dell'arte del progetto, analizzare le basi di dati e successivamente proporre un prodotto al cliente. Il CRISP ha portato valore aggiunto in quanto, per lap rima volta, c'è stato un approccio analitico che permettesse di capire ed analizzare i dati a disposizione. Dopo un'attenta analisi sono state individuate le tecnologie che potessero essere innovative e dopo una serie di test ed analisi si è riuscito a realizzare dei modelli capaci di prevedere gli andamenti futuri degli errori con il minor errore possibile.