Esplorazione
Contesto e obiettivoDefinizione del problema, della decisione da supportare, degli utenti coinvolti e dell’output atteso.
Data & Analytics
Patrones Lab è un laboratorio di analisi dei dati applicata a fenomeni reali e quotidiani.
Raccoglie progetti indipendenti basati su dati pubblici, con attenzione all’individuazione di pattern, alla spiegazione dei comportamenti e alla comunicazione di evidenze contestualizzate.
L’obiettivo è formulare domande migliori, costruire dataset affidabili, sviluppare analisi riproducibili e trasformare i risultati in output visuali chiari.
Sono Malcolm Di Pietro Cagliari, attuario e professionista Data & Analytics. Il mio percorso unisce Business Intelligence, reporting aziendale, modellazione dei dati e analisi predittiva, con esperienza in settori come banca, assicurazioni e trasporto aereo.
Mi occupo di collegare le esigenze di business a soluzioni basate sui dati: definire KPI, strutturare le informazioni, creare dashboard e sviluppare modelli che aiutino a comprendere meglio i fenomeni e a prendere decisioni più informate.
Selezione di progetti basati sui dati pubblici, con metodologia documentata e output visuali. Usa i filtri per esplorare per disciplina, strumento o tipo di risultato.
Analisi del traffico aereo in Spagna con dati pubblici AENA, con focus su volumi, pattern per aeroporto e differenze tra categorie di traffico.
Analisi esplorativa di Airbnb a Londra per confrontare prezzi, tipologie di alloggio, disponibilità, soggiorni minimi e differenze tra quartieri.
Analisi delle corse taxi registrate a Chicago per studiare durata, domanda, distribuzione geospaziale e pattern operativi.
Classificazione supervisionata degli annunci relativamente costosi o economici all’interno di ciascuna tipologia di alloggio.
Dashboard interattiva in Looker Studio per esplorare corse taxi a Chicago, indicatori operativi, pattern orari e percorsi pickup-dropoff.
Modello di regressione logistica che stima la probabilità che ogni tiro diventi gol con dati pubblici StatsBomb, validazione per partita e applicazione al Mondiale Qatar 2022.
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Modello probabilistico di Expected Threat nel calcio basato su dati pubblici StatsBomb. Stima la probabilità di gol nelle successive 5 azioni.
✅ pubblicato
Clustering non supervisionato con K-means applicato al rilevamento di frodi su transazioni con carta di credito.
✅ pubblicato
Modello supervisionato di regressione logistica per il rilevamento di frodi su transazioni con carta di credito.
✅ pubblicato
Clustering non supervisionato con DBSCAN per individuare possibili pattern anomali nelle transazioni con carta di credito.
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Analisi delle statistiche del Mondiale 2022 con dati pubblici StatsBomb, orientata a sintetizzare le prestazioni individuali e confrontare i giocatori con radar dei percentili.
Analisi geospaziale delle corse taxi a Chicago, orientata a individuare le zone di maggiore attività, i percorsi urbani e la concentrazione territoriale della domanda.

Dashboard interattiva in Power BI su Spotify Charts per analizzare stream, classifiche, tendenze temporali e distribuzione territoriale della musica.
✅ pubblicato
Report interattivo in Power BI per analizzare la spesa verso i fornitori, l’andamento mensile, la distribuzione per categoria, il risparmio e la distribuzione geografica.
Simulazione di un milione di scenari del Mondiale 2026 basata sui rating Elo per stimare le probabilità di raggiungere le semifinali, disputare la finale e diventare campione.
Modello di classificazione per stimare i danni economici negli eventi meteorologici, confrontando una regressione logistica con una rete neurale.
Analisi geospaziale dei prezzi Airbnb a Londra mediante distanza dal centro, quartieri e metriche di prossimità geografica.

Simulazione di un milione di scenari della LaLiga 2026/27 basata sui rating Elo per stimare le probabilità dei principali esiti del campionato.

Un modello dei gol basato sulla distribuzione di Poisson stimerà la forza offensiva e difensiva di ogni squadra e sarà combinato con una simulazione Monte Carlo per stimare le probabilità del torneo.
Per opportunità professionali, collaborazioni in ambito analitico o progetti di BI, machine learning e dashboard.
Scrivimi e ti risponderò appena possibile.