Il data mining non è un concetto nuovo, né ha accompagnato la rivoluzione digitale. Il concetto esiste da quasi un secolo, anche se è diventato più popolare negli anni '1930. Nel 1936, Alan Turing propose l'idea di una macchina universale in grado di eseguire calcoli utilizzando le tecniche dei computer odierni; che è stato uno dei primi modelli di data mining.
Da allora, abbiamo fatto molta strada. Il data mining e l'apprendimento automatico sono diventati strumenti praticabili nelle aziende che aiutano a migliorare tutto, dalle operazioni di vendita al analisi finanziaria a scopo di investimento. Di conseguenza, i data scientist sono ora più importanti per le aziende di tutto il mondo.
Cos'è il data mining?
In parole povere, è il processo di analisi di grandi quantità di dati per scoprire business intelligence che possono aiutare le aziende a risolvere i problemi, ridurre i rischie cogliere nuove possibilità. Le somiglianze tra la ricerca di informazioni importanti in un vasto database e l'estrazione di minerali su una montagna hanno ispirato il nome di questo sistema. Entrambe le procedure richiedono la raccolta di enormi quantità di dati per scoprire il valore nascosto.
Il data mining fornisce risposte a domande aziendali che in passato richiedevano troppo tempo per rispondere manualmente. Per la maggior parte, aiuta gli utenti a trovare modelli, tendenze e relazioni che altrimenti potrebbero trascurare. Ciò è possibile utilizzando una varietà di strumenti statistici per esaminare i dati in vari modi. Di conseguenza, queste informazioni aiutano a prevedere cosa accadrà in futuro e ad agire per incidere sui risultati aziendali.
L'uso del data mining è importante in settori di attività come vendite e marketing, sviluppo di prodotti, assistenza sanitaria e così via. Se eseguito correttamente, il data mining ti offre un vantaggio competitivo significativo consentendoti di capire di più sui tuoi clienti. Ciò alla fine porta allo sviluppo di strategie di marketing di successo, al miglioramento dei ricavi e a una corretta gestione dei costi.
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Come funziona il data mining
L'esplorazione e l'analisi di enormi quantità di dati per trovare modelli e tendenze rilevanti è l'essenza del data mining. E oltre ai vantaggi di cui sopra, altre aree utili includono; marketing del database, gestione del rischio di credito, rilevamento delle frodi, screening delle e-mail di spam e persino determinazione dell'atteggiamento degli utenti.
Nel frattempo, ci sono quattro passaggi nel processo di data mining. Le organizzazioni iniziano raccogliendo dati e caricandoli nei data warehouse. I dati vengono quindi archiviati e gestiti, in locale o nel cloud.
L'accesso ai dati avviene da analisti di business, team di gestione e specialisti di tecnologia dell'informazione, che poi decidono come organizzarlo. Il software applicativo prende quindi il sopravvento. Ordina i dati in base alle risposte dell'utente, dopodiché presenta i dati in un formato facile da condividere, come un grafico o una tabella, dall'utente finale.
Il processo di data mining
Il data mining prevede una serie di fasi, dalla raccolta dei dati alla visualizzazione, al fine di estrarre informazioni utili da enormi set di dati. Le tecniche di data mining aiutano fondamentalmente a produrre descrizioni e previsioni su un set di dati target. Il processo seguente rivela come ciò sia realizzabile.
# 1. Definire gli obiettivi aziendali:
Questa è spesso la parte più difficile del processo di data mining, anche se molte aziende tendono a trascurare questa fase cruciale.
A questo punto, data scientist e stakeholder aziendali devono collaborare per accertare i problemi aziendali. Questo guiderà le query di dati e i parametri per un progetto specifico. Tuttavia, gli analisti potrebbero dover condurre ulteriori ricerche per comprendere appieno il contesto aziendale.
#2. Preparazione dei dati:
Una volta determinata l'entità del problema, i data scientist saranno in grado di determinare quale raccolta di dati li aiuterà a rispondere più facilmente alle domande aziendali essenziali.
Puliscono letteralmente i dati dopo averli raccolti, rimuovendo qualsiasi rumore come duplicati, numeri mancanti e valori anomali. Nel frattempo, potrebbe essere necessario un passaggio aggiuntivo, a seconda del set di dati. L'obiettivo è ridurre il numero di dimensioni, poiché avere troppe funzionalità può rallentare qualsiasi calcolo successivo. Per garantire un'accuratezza ottimale in qualsiasi modello, i data scientist cercheranno di mantenere i predittori più importanti.
#3. Modellazione e estrazione di modelli:
I data scientist possono esaminare qualsiasi collegamento di dati intrigante, come schemi sequenziali, regole di associazione o correlazioni, a seconda del tipo di ricerca. Ma mentre i modelli ad alta frequenza offrono una gamma più ampia di usi, le variazioni dei dati a volte possono essere più affascinanti, esponendo potenziali aree di frode.
A seconda dei dati disponibili, gli algoritmi di deep learning possono tornare utili quando si classifica una raccolta di dati. Se i dati di input sono etichettati (apprendimento supervisionato), è possibile utilizzare un modello di classificazione o una regressione per classificare i dati, oppure è possibile utilizzare solo la regressione per prevedere la plausibilità di un'attività specifica.
D'altra parte, i singoli punti dati nel set di addestramento vengono confrontati tra loro per scoprire somiglianze sottostanti, quindi assemblati in base a tali caratteristiche se il set di dati non è etichettato (ad esempio apprendimento non supervisionato).
#4. Valutazione dei risultati e implementazione della conoscenza
Dopo che i dati sono stati aggregati, i risultati devono essere esaminati e compresi. Quando si tratta di finalizzare i risultati, dovrebbero essere validi, unici, preziosi e facili da comprendere. Se questo criterio viene soddisfatto, le organizzazioni possono quindi utilizzare queste informazioni per sviluppare nuove strategie che le aiuteranno a raggiungere i propri obiettivi.
Esempio di data mining
Le tecniche di data mining sono ampiamente utilizzate nei negozi di alimentari. I clienti possono ottenere gratuitamente le carte fedeltà da diversi supermercati, che danno loro accesso a sconti speciali non disponibili per i non membri. In altre parole, i negozi possono facilmente tenere traccia di chi sta acquistando cosa, quando lo sta acquistando ea quale prezzo utilizzando le carte. Dopo aver analizzato i dati, i rivenditori possono utilizzarli per offrire ai clienti coupon in base alle loro pratiche di acquisto. Possono anche determinare quando mettere in vendita gli articoli o venderli a prezzo pieno.
Quando una società utilizza solo informazioni selezionate che difficilmente riflettono il gruppo campione totale per stabilire una teoria, il data mining potrebbe essere motivo di preoccupazione.
Tecniche per il Data Mining
Per trasformare enormi quantità di dati in informazioni significative, il data mining utilizza una varietà di algoritmi e metodologie. Ecco alcuni dei più comuni:
# 1. Regole dell'Associazione:
Il termine "regola di associazione" si riferisce a un metodo basato su regole per determinare le associazioni tra variabili in un set di dati.
L'analisi del paniere di mercato, che consente alle organizzazioni di comprendere meglio i collegamenti tra i diversi elementi, utilizza fondamentalmente queste metodologie. Le aziende possono sviluppare strategie di vendita incrociate e motori di raccomandazione più forti comprendendo le abitudini di consumo dei propri clienti.
#2. Reti neurali:
Le reti neurali aiutano a gestire i dati simulando l'interconnessione del cervello umano attraverso strati di nodi. Input, pesi, un bias (o soglia) e un output costituiscono ogni nodo.
Se il valore di uscita raggiunge una certa soglia, il nodo "si attiva" o "si attiva", inviando i dati al livello successivo della rete. Attraverso l'apprendimento supervisionato, le reti neurali apprendono questa funzione di mappatura, quindi la modificano in base alla funzione di perdita utilizzando la discesa del gradiente.
Possiamo essere certi dell'accuratezza del modello per produrre la risposta corretta quando la funzione di costo è pari o prossima a zero.
#3. Albero decisionale:
Questa tecnica di data mining raggruppa o prevede potenziali risultati sulla base di una raccolta di decisioni utilizzando metodi di classificazione o regressione. Utilizza un'immagine ad albero per mostrare i potenziali risultati di queste decisioni, come suggerisce il nome.
#4. K-vicino più vicino (KNN):
Questa è una tecnica non parametrica che classifica i punti dati in base alla loro vicinanza e relazione con altri dati disponibili. Questa tecnica presuppone che i punti dati confrontabili possano essere scoperti vicini. Di conseguenza, tenta di determinare la distanza tra i punti dati, utilizzando Distanza euclidea, quindi assegna una categoria in base alla categoria o alla media più comune.
Applicazioni del Data Mining
I team di business intelligence e analisi dei dati utilizzano sempre più tecniche di data mining per ottenere informazioni dettagliate per le loro organizzazioni e settori. Di seguito sono riportati alcuni esempi di applicazioni di data mining:
Previsioni di vendita
Previsioni di vendita è un modo per utilizzare i collegamenti rivelati dagli algoritmi di data mining.
L'uso di strumenti di data mining per rispondere a un problema aziendale relativo a cosa venderà e quando è noto come previsione delle vendite.
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Walmart, ad esempio, fa ampio uso dei dati raccolti dai suoi data miner. Secondo la ricerca di Walmart, quando c'erano avvisi di tempesta nella zona, le persone avevano maggiori probabilità di acquistare Pop-Tart alla fragola. Le Pop-Tarts alla fragola sono state poi posizionate strategicamente alle casse da Walmart.
Le domande commerciali di Walmart (cosa acquistano i clienti quando si avvicinano gli uragani?) sono state risolte attraverso il data mining aumentando gli acquisti impulsivi alle casse (le persone acquistano più Pop-Tart alla fragola).
Tuttavia, questa è una definizione abbastanza ampia di data mining; cercando di anticipare le azioni di tutti.
Segmentazione del mercato
Segmentazione del mercato è una delle funzionalità più potenti del data mining. Può essere pensato come una forma di raggruppamento.
Una società potrebbe esaminare le informazioni raccolte e iniziare a prendere decisioni commerciali in base a criteri come l'età o il sesso.
Supponiamo di raccogliere informazioni sugli acquisti di iPhone, ad esempio. Quando combiniamo i nostri dati, scopriamo che i minori di 30 anni hanno maggiori probabilità di acquistare un iPhone. Un data scientist potrebbe consigliare al team di marketing di Apple di indirizzare gli annunci a persone di età inferiore ai 30 anni.
Stiamo costruendo modelli di previsione qui poiché sappiamo cosa vogliamo vendere e stiamo cercando di capire a chi dovremmo commercializzare.
Questo è solo un esempio; puoi essere molto più specifico. Potremmo dividere ulteriormente il nostro mercato in base a sesso, razza e punteggio di credito. Quindi potremmo scoprire che il mercato di riferimento per gli iPhone sono le donne bianche sotto i 30 anni con rating creditizi eccezionali.
Le possibilità di segmentazione sono illimitate e dipendono esclusivamente dai dati che hai.
Istruzione
Le istituzioni educative hanno iniziato a raccogliere dati per comprendere meglio la loro popolazione studentesca e le impostazioni che promuovono il successo. Fondamentalmente, man mano che più corsi si spostano su piattaforme online, gli istruttori possono monitorare e valutare le prestazioni utilizzando una varietà di dimensioni e metriche, come sequenze di tasti, profili degli studenti, classi, università e tempo trascorso.
Ottimizzazione delle operazioni
Il process mining fa uso di tecniche di data mining per ridurre i costi delle attività operative, consentendo alle aziende di operare in modo più efficiente. Questo aiuta gli imprenditori nell'identificazione di costosi colli di bottiglia e nel miglioramento del processo decisionale.
Cosa intendi per data mining?
Il data mining è un concetto utilizzato dalla maggior parte delle aziende per trasformare i dati grezzi in informazioni significative. Le aziende fondamentalmente imparano di più sui loro clienti impiegando software per cercare le tendenze in enormi batch di dati. Ciò consente loro di progettare campagne di marketing di maggior successo, migliorare le vendite e ridurre i costi. Per il data mining sono necessari un'efficace raccolta dei dati, immagazzinamento ed elaborazione del computer.
A cosa serve il data mining?
L'uso del data mining è importante in settori di attività come vendite e marketing, sviluppo di prodotti, assistenza sanitaria e così via. Se eseguito correttamente, il data mining ti offre un vantaggio competitivo significativo consentendoti di capire di più sui tuoi clienti. Ciò alla fine porta allo sviluppo di strategie di marketing di successo, al miglioramento dei ricavi e a una corretta gestione dei costi.
Che cos'è il data mining e come funziona?
Le organizzazioni iniziano raccogliendo dati e caricandoli nei data warehouse. I dati vengono quindi archiviati e gestiti, in locale o nel cloud. Ai dati accedono analisti aziendali, team di gestione e specialisti di tecnologia dell'informazione, che poi decidono come organizzarli. Il software applicativo prende quindi il sopravvento. Ordina i dati in base alle risposte dell'utente, dopodiché presenta i dati in un formato facile da condividere, come un grafico o una tabella, dall'utente finale.
Quali sono i 3 tipi di data mining?
Alcuni tipi di data mining sono:
- Raggruppamento.
- Predizione.
- Classificazione.
Quali sono i 7 passaggi del data mining?
- Pulizia dei dati.
- Integrazione dei dati.
- Riduzione dei dati
- Trasformazione dei dati.
- Estrazione dei dati.
- Valutazione dei modelli
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