--- title: I Data Analyst presentano il modello reputazionale delle Eni Station description: Oggi pomeriggio i giovani Data Analyst della seconda edizione di Business Data Analysis Master, presentano i project work di gruppo, definiti con l’intento di d image: /hubfs/blog-images/tag-innovation-school-88-min.jpg#keepProtocol --- [Data](https://blog.talentgarden.com/it/blog/tag/data) 2 min di lettura # I Data Analyst presentano il modello reputazionale delle Eni Station Scritto da ![Talent Garden](https://blog.talentgarden.com/hubfs/logo-tag-blog.png) [Talent Garden](https://blog.talentgarden.com/it/blog/data/modello-reputazionale-eni-station#) ![](https://blog.talentgarden.com/hubfs/blog-images/tag-innovation-school-88-min.jpg) Condividi su ![](https://blog.talentgarden.com/hubfs/blog-images/tag-innovation-school-88-min.jpg) Non ti va di leggere? Prova ad ascoltare l'articolo in modalità audio 🎧 **Oggi pomeriggio i giovani Data Analyst della seconda edizione di Business Data Analysis Master**, presentano i project work di gruppo, definiti con l’intento di delineare lavori capaci di dare origine a output concreti e che rispondano ai reali bisogni di business di **Eni**, partner del Master Part Time. Al tal fine sono state massimizzate le sinergie con l’**Eni Data Science Lab** (che ha l’obiettivo di monitorare real-time le conversazioni sul web, analizzare i big data e elaborare insight specifici per la misurazione della comunicazione), in particolare nell’ambito della sperimentazione di algoritmi e di data visualization. Curiosi e impazienti di conoscere nello specifico i progetti elaborati con ***tecniche di Data Analysis e Machine Learning nell’ambito della Corporate Reputation****,* *abbiamo chiacchierato con gli studenti ***Lorenzo Chiesura**, **Lorenzo Costa**, **Michele Petrone**, **Davide Basilicata**, **Alessandro Greppi **e **Riccardo Arrigoni **autori del progetto ***Modello reputazionale delle Eni Station sul territorio Italiano*** **T**: Qual è stato l'obiettivo del progetto? * Il progetto è stato sviluppato per **creare una metodologia di valutazione delle esperienze di acquisto dei consumatori di carburante presso i distributori Eni** attraverso meccanismi di machine learning e di sentiment analysis. Nella prima fase ci siamo concentrati sulla costruzione di due database alimentati da una fonte pubblica, Google Maps.* **T**: In cosa differiscono i due database? *Il primo database si basa su rating e commenti dei consumatori presso distributori di benzina di marchi generici, mentre il secondo è composto esclusivamente da commenti di benzinai Eni. Con il primo DB, attraverso l’addestramento supervisionato, **abbiamo creato un tool di classificazione capace di distinguere l’ambito trattato da ciascuna recensione distinguendo prezzi, personale, servizio standard e servizi extra**.* **T**: E cosa è emerso? *Incrociando le quattro categorie con le valutazioni degli utenti raggruppate in tre macro categorie ovvero recensioni positive (4 e 5 stelle), neutre (3 stelle) e negative (1 e 2 stelle), è apparso un quadro geografico di dove l’esperienza nelle Eni station è stata positiva e in che ambito (es. rating: 4 stelle, commento: “Personale gentile e cortese” à positivo, personale). Inoltre sugli stessi commenti abbiamo svolto una sentiment analysis così da avere un quadro maggiormente dettagliato della situazione con anche una valutazione di intensità del commento lasciato. **Sono così emersi preziosi insights per il managment di Eni che può arricchire il suo panorama informativo con un’ulteriore dimensione di analisi**.* Articolo aggiornato il: **09 agosto 2023** ![Talent Garden](https://blog.talentgarden.com/hubfs/logo-tag-blog.png) Scritto da Talent Garden, Digital Skills Academy ### Subscribe to our newsletter Subscribe to the newsletter to stay up-to-date on the latest digital industry news and trends ### Continua a leggere ![Power BI](https://blog.talentgarden.com/hubfs/AI-Generated%20Media/Images/A%20sleek%20modern%20office%20workspace%20is%20depicted%20bathed%20in%20natural%20light%20streaming%20through%20large%20windows%20The%20room%20features%20a%20minimalist%20design%20with%20a%20large%20wooden%20desk%20at%20the%20center%20topped%20with%20dual%20monitors%20displaying%20vibrant%20data%20visualizations%20A%20comfor-1.png) 7 min di lettura ### Power BI vs Google Data Studio: pro, contro e costi reali In quest’articolo vedrai un confronto aggiornato al 2026 tra Power BI e Looker Studio, basato su casi d’uso reali, ... Talent Garden 25/09/2025 ![Analista davanti a dashboard digitali in ambiente hi-tech](https://blog.talentgarden.com/hubfs/AI-Generated%20Media/Images/A%20futuristic%20digital%20workspace%20divided%20in%20two%20on%20one%20side%20glowing%20dashboards%20and%20holographic%20charts%20floating%20in%20the%20air%20Business%20Intelligence%20on%20the%20other%20a%20darkmode%20coding%20environment%20with%20data%20streams%20neural%20networks%20and%20a%20person%20analyzing%20data%20wit-1.jpeg) 3 min di lettura ### Business intelligence vs data analysis: differenze e opportunità Oggi più che mai, le decisioni strategiche aziendali si basano sui dati. Termini come Business Intelligence (BI) e Data ... 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Talent Garden è la Digital Skills Academy che ti forma su HR, Digital Marketing, UX Design o Data Analysis, e poi lancia la tua carriera. [ Scopri i Master ](https://talentgarden.org/it/innovation-school/) ```json { "@context" : "https://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "Talent Garden", "url" : "https://blog.talentgarden.com/it/blog/author/talent-garden" }, "datePublished" : "2017-06-09T13:03:08.000Z", "headline" : "I Data Analyst presentano il modello reputazionale delle Eni Station", "image" : [ "/hubfs/blog-images/tag-innovation-school-88-min.jpg" ], "mainEntityOfPage" : { "@id" : "https://blog.talentgarden.com/it/blog/data/modello-reputazionale-eni-station", "@type" : "WebPage" }, "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "url" : "https://blog.talentgarden.com/hubfs/cmyk_Talent_Garden-Mar-07-2022-09-15-47-73-AM.png" }, "name" : "Talent Garden S.p.A." } } ```