Metodologia di Clustering Temporale per la Domanda Predittiva

1. Preparazione e Normalizzazione dei Dati Temporali

Fase iniziale critica: estrazione di timestamp in UTC con metadati precisi (data, ora, fuso italiano), correzione di duplicati e timestamp errati. Si normalizzano i dati in UTC per evitare distorsioni da fusi orari regionali. Ogni ticket viene arricchito con attributi temporali: giorno della settimana, ora (0–6, 6–12, 12–18, 18–24), e indicatore di eventi stagionali (festività nazionali e regionali). Per esempio, il 25 dicembre 2023 è mappato come “24–festività nazionali” con “ora picco tra 14–22”. Questo arricchimento consente una segmentazione granulare per identificare non solo cicli, ma anche anomalie legate a contesti locali.

2. Feature Engineering Temporale Avanzato

Per ogni cluster temporale si costruiscono vettori di feature scalati:
– Media oraria di richieste per fascia (0–6, 6–12, ecc.)
– Deviazione standard della durata di risoluzione per cluster
– Flag di stagionalità (es. “evento locale”, “periodo post-crisi”)
– Trend settimanale calcolato su 4 settimane precedenti
– Indicatore di ritardo operativo stimato (2–4h di latenza media)

Queste features, normalizzate con Z-score, alimentano il modello di clustering, permettendo di catturare sia variazioni cicliche sia eventi imprevisti con impatto spaziale ristretto.

3. Scelta e Implementazione dell’Algoritmo di Clustering

Per dati multivariati e sequenze temporali complesse, si privilegia il clustering gerarchico agglomerativo con linkage Ward, che preserva la struttura temporale e rileva cluster di densità variabile. In alternativa, K-Means con DTW (Dynamic Time Warping) consente di confrontare sequenze anche con ritardi o distorsioni temporali, ideale per identificare picchi anomali. Per esempio, un cluster “pre-lunedì 8–10” con deviazione alta nella durata media e forte stagionalità festiva sarà riconosciuto in modo robusto. Per la validazione, si usano silhouette score >0.6, gap statistic per il numero ottimale di cluster (k=5–7 suggerito), e analisi di autocorrelazione per verificare coerenza temporale.

4. Integrazione Operativa con Dashboard e Alert Automatici

I cluster predetti vengono integrati in piattaforme di monitoring in tempo reale come Grafana o Power BI, visualizzati in dashboard dedicate con timeline interattive. Ogni cluster genera alert automatici quando la probabilità predetta supera l’85%, con soglie personalizzate per tipologia (es. “alta criticità” per picchi festivi). Un esempio pratico: il cluster “punta Natale 24h” attiva un alert 72h prima del picco, con regole di escalation automatica verso il Tier 2. Il feedback operativo quotidiano aggiorna i cluster con nuovi dati e corregge i trigger in base alle performance reali, garantendo apprendimento continuo.

5. Errori Frequenti e Troubleshooting

*Attenzione: un cluster sovradimensionato a brevi anomalie genera falsi allarmi. Validare sempre con dati fuori campione e monitorare la stabilità nel tempo. Ignorare il ritardo operativo medio (2–4h) porta a falsi negativi. La personalizzazione per tipologia di ticket (es. tecnico vs commerciale) evita sovrapposizioni inutili.*

1. Checklist di implementazione:
   • Estrazione e normalizzazione timestamp in UTC
   • Feature vectorizzate per ogni cluster con scalatura Z-score
   • Validazione con silhouette score >0.6 e gap statistic
   • Integrazione dashboard con alert >85% probabilità picco
   • Feedback loop settimanale con team Tier 2

6. Ottimizzazione Avanzata e Caso Studio Operativo

Tabelle e Confronto Metodologico

Takeaway Critici e Consigli Operativi

3 Takeaway essenziali:
1. Il clustering temporale trasforma dati grezzi in cluster operativi riconoscibili, con pattern stagionali e locali da non sottovalutare.
2. Validare con dati fuori campione e