Le aziende ora hanno a disposizione più dati di quanti ne abbiano mai avuti prima. Tuttavia, a causa dell'enorme volume di dati, dare un senso agli enormi volumi di dati strutturati e non strutturati per attuare le riforme può essere incredibilmente difficile. Questa difficoltà, se non affrontata in modo efficace, può ridurre il valore o la validità di tutti i dati. Il data mining è il processo attraverso il quale le aziende cercano modelli nei dati per ottenere informazioni pertinenti alle loro esigenze. In altre parole, entrambi business intelligence e la scienza dei dati, senza dubbio, lo richiedono. Fondamentalmente, le organizzazioni possono utilizzare una varietà di tecniche di data mining per trasformare i dati grezzi in informazioni utili. Questi spaziano dall'intelligenza artificiale all'avanguardia ai fondamenti della preparazione dei dati, tutti elementi fondamentali per ottenere il massimo dagli investimenti sui dati.
Quindi, in questo post, faremo un tuffo in profondità in tutto ciò che dovresti sapere sulle tecniche e sui processi di data mining. Ma solo per essere sicuro di sapere in cosa ti stai cacciando, dai un'occhiata al nostro post definizione, importanza, applicazione e best practices del data mining per conoscere le basi.
Ora facciamo girare la palla...
Tecniche e passaggi per il data mining
Di seguito è riportato un elenco completo delle tecniche o dei passaggi di data mining di cui ogni azienda avrebbe bisogno prima o poi durante il processo di data mining.
# 1. Pulizia e preparazione dei dati
La pulizia e la preparazione dei dati è un passaggio importante nel processo di data mining. Per essere utili in varie procedure analitiche, i dati grezzi devono essere ripuliti e strutturati. Diverse parti della modellazione dei dati, trasformazione, migrazione dei dati, ETL, ELT, integrazione dei dati e aggregazione sono spesso aspetti della pulizia e preparazione dei dati. In genere, è un passaggio fondamentale per determinare l'uso ottimale dei dati. Ciò significa anche comprenderne le caratteristiche e gli attributi di base.
L'importanza della pulizia e della preparazione dei dati per un'azienda è evidente. I dati sono privi di significato per un'organizzazione o inaffidabili a causa della loro qualità se questa prima fase viene saltata. Le aziende dovrebbero essere in grado di fidarsi dei propri dati, dei risultati delle analisi e delle azioni intraprese a seguito di tali risultati.
#2. Modelli di tracciamento
Il riconoscimento dei modelli è una tecnica di base di data mining. Implica il rilevamento e il monitoraggio di tendenze o modelli nei dati al fine di trarre conclusioni plausibili sui risultati aziendali.
Quando un'azienda nota uno schema nei dati di vendita, ad esempio, c'è una base per agire. Deve capitalizzare le informazioni. Inoltre, se un'azienda scopre che un determinato prodotto vende meglio di altri per un determinato gruppo demografico, può utilizzare queste informazioni per sviluppare prodotti o servizi simili o semplicemente immagazzinare meglio il prodotto originale per questo gruppo.
#3. Classificazione
Le numerose qualità legate ai diversi tipi di dati vengono spesso analizzate utilizzando diverse tecniche di data mining di classificazione.
Le organizzazioni possono classificare o classificare i dati collegati dopo aver identificato le caratteristiche principali dei vari tipi di dati. Questo è essenziale per riconoscere le informazioni di identificazione personale che le aziende potrebbero voler proteggere o oscurare dai documenti, ad esempio.
#4. Associazione
Il termine "associazione" si riferisce a una tecnica di data mining che ha molto in comune con la statistica. Mostra che determinati dati (o eventi guidati dai dati) sono collegati ad altri dati o eventi guidati dai dati. In altre parole, è paragonabile al concetto di machine learning di co-occorrenza, in cui l'esistenza di un evento guidato dai dati indica la possibilità di un altro.
Inoltre, correlazione è un termine statistico analogo al concetto di associazione. Ciò indica che l'analisi dei dati rivela un collegamento tra due occorrenze di dati, come il fatto che l'acquisto di hamburger è comunemente accompagnato dall'acquisto di patatine fritte.
#5. Rilevamento valori anomali
Eventuali irregolarità nei set di dati vengono rilevate tramite il rilevamento dei valori anomali. Quando le aziende scoprono anomalie nei loro dati, diventa più facile capire perché si verificano e pianificare eventi futuri per raggiungere gli obiettivi aziendali. Ad esempio, se c'è un aumento nell'uso dei sistemi transazionali per le carte di credito in una determinata ora del giorno, le aziende possono utilizzare queste informazioni per ottimizzare le vendite per il resto della giornata, elaborando il motivo.
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#6. Raggruppamento
Il clustering è una strategia di analisi che utilizza metodi visivi per comprendere i dati. La grafica viene utilizzata dai metodi di clustering per dimostrare dove si trova la distribuzione dei dati in relazione a determinate metriche. Tuttavia, per rappresentare questa distribuzione dei dati, le tecniche di clustering utilizzano spesso colori diversi.
Nel frattempo, l'analisi dei cluster funziona al meglio con le tecniche dei grafici. Gli utenti possono osservare visivamente come funziona la distribuzione dei dati e rilevare le tendenze rilevanti per i loro obiettivi di business utilizzando grafici e clustering in particolare.
#7. Regressione
Le tecniche di regressione sono utili per determinare la natura della relazione di un set di dati tra le variabili. In alcuni casi, le associazioni potrebbero essere causali, mentre in altri potrebbero essere solo correlazioni. La regressione è una semplice tecnica white box per determinare come sono correlate le variabili. E quando si tratta di applicare le tecniche di regressione, previsione e la modellazione dei dati è in cima alla lista.
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#8. Predizione
La previsione è una delle quattro discipline dell'analisi ed è un aspetto particolarmente importante del data mining. Analisi predittiva funziona estendendo le tendenze osservate nei dati attuali o storici nel futuro. Di conseguenza, fornisce alle aziende informazioni su quali tendenze emergeranno nei loro dati in futuro.
L'uso dell'analisi predittiva può essere fatto in vari modi. Gli aspetti dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale sono parte integrante di alcuni di quelli più avanzati. L'analisi predittiva, d'altra parte, non deve quasi mai fare affidamento su queste tecniche; funziona con algoritmi più semplici.
#9. Schemi sequenziali
Questa tecnica di data mining si concentra sulla scoperta di una serie di eventi che si verificano in un ordine predeterminato. È molto utile per l'estrazione di dati transazionali. Questo metodo, ad esempio, può rivelare i segmenti di abbigliamento che è più probabile che gli acquirenti acquisiscano dopo aver effettuato un primo acquisto, come un paio di scarpe.
Comprendere i modelli sequenziali può aiutare le aziende a consigliare prodotti aggiuntivi ai clienti al fine di aumentare le vendite.
# 10. Alberi decisionali
Gli alberi decisionali sono una forma di modello di previsione che consente alle aziende di raccogliere dati in modo efficace. Sebbene un albero decisionale sia tecnicamente un tipo di apprendimento automatico, per la sua semplicità viene più comunemente indicato come una versione a scatola bianca.
Gli utenti possono facilmente vedere come gli input di dati influiscono sugli output utilizzando un albero decisionale. Ad esempio, una foresta casuale è un modello di analisi predittiva creato combinando più modelli di albero decisionale. I modelli complicati di foreste casuali sono considerati tecniche di apprendimento automatico "scatola nera". Questo perché i loro output non sono sempre semplici da interpretare in base ai loro input. Tuttavia, nella maggior parte dei casi, questo tipo fondamentale di modellazione dell'insieme è più accurato del semplice affidamento sugli alberi decisionali.
# 11. Tecniche statistiche
Le tecniche statistiche sono al centro della maggior parte delle analisi di data mining. I vari modelli di analisi si basano su idee statistiche che producono numeri numerici che potrebbero aiutare a raggiungere determinati obiettivi aziendali.
Nei sistemi di riconoscimento delle immagini, le reti neurali, ad esempio, utilizzano statistiche sofisticate basate su pesi e metriche diverse per identificare se un'immagine è un cane o un gatto.
Inoltre, i modelli statistici sono uno dei due campi primari dell'intelligenza artificiale.
Alcune tecniche statistiche hanno modelli statici, mentre altre che utilizzano l'apprendimento automatico migliorano nel tempo.
# 12. Visualizzazione
Un altro aspetto importante del data mining è la visualizzazione dei dati. Forniscono agli utenti l'accesso ai dati in base alle esperienze sensoriali che possono essere viste.
Le odierne visualizzazioni dei dati sono dinamiche, utili per lo streaming di dati in tempo reale e si distinguono per una varietà di colori che rivelano varie tendenze e modelli di dati.
Inoltre, i dashboard sono un potente strumento per scoprire informazioni dettagliate sul data mining utilizzando le visualizzazioni dei dati. Quindi, invece di fare affidamento esclusivamente sui risultati numerici dei modelli statistici, le organizzazioni possono creare dashboard basati su una varietà di metriche e utilizzare le visualizzazioni per evidenziare visivamente i modelli nei dati.
# 13. Reti neurali
Una rete neurale è un tipo di modello di apprendimento automatico che compare spesso nell'intelligenza artificiale e nel deep learning. Le reti neurali sono uno dei modelli di machine learning più accurati utilizzati oggi. I loro nomi sono il risultato del fatto che hanno diversi strati che rispecchiano il modo in cui i neuroni funzionano nel cervello umano.
Sebbene una rete neurale possa essere uno strumento utile nel data mining, le organizzazioni dovrebbero prestare attenzione quando la utilizzano. Questo perché alcuni di questi modelli di rete neurale sono piuttosto complessi, il che rende difficile capire come una rete neurale sia arrivata a un risultato in primo luogo.
# 14. Data Warehouse
La fase di data warehousing del processo di data mining è cruciale. Il data warehousing implica l'archiviazione di dati strutturati in sistemi di gestione di database relazionali in modo che possano essere sottoposti ad analisi per business intelligence, reportistica e dashboard di base.
In tempi recenti, i data warehouse nel cloud e i data warehouse in repository di dati semistrutturati e non strutturati, come Hadoop, sono prontamente disponibili.
Mentre un tempo i data warehouse venivano utilizzati per archiviare e analizzare i dati storici, molti approcci moderni possono ora fornire analisi dei dati approfondite e in tempo reale.
# 15. Elaborazione della memoria a lungo termine
La capacità di interpretare i dati per lunghi periodi di tempo viene definita elaborazione della memoria a lungo termine. È qui che tornano utili i dati storici dei data warehouse.
Fondamentalmente, quando un'azienda può eseguire analisi per un lungo periodo di tempo, può individuare modelli che altrimenti potrebbero essere difficili da notare. Ad esempio, un'azienda può scoprire sottili indicazioni per ridurre l'abbandono finanziario analizzando l'attrito su un periodo di diversi anni.
#16. Intelligenza artificiale e apprendimento automatico
L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale (AI) sono due delle tecnologie di data mining più all'avanguardia. Quando si lavora con grandi quantità di dati, forme avanzate di machine learning, come il deep learning, forniscono previsioni estremamente accurate. Di conseguenza, sono preziosi nelle applicazioni di intelligenza artificiale come la visione artificiale, il riconoscimento vocale e l'analisi avanzata del testo che applica l'elaborazione del linguaggio naturale.
Questi approcci di data mining funzionano bene con dati semistrutturati e non strutturati per estrarre valore.
Il futuro del cloud e del data mining
L'espansione del data mining è stata accelerata dalla tecnologia del cloud computing. Le tecnologie cloud sono perfettamente adattate per le enormi quantità di dati semistrutturati e non strutturati di oggi ad alta velocità con cui la maggior parte delle aziende deve fare i conti. Le risorse elastiche del cloud possono scalare rapidamente per soddisfare queste enormi richieste di dati. Di conseguenza, poiché il cloud può conservare più dati in una varietà di forme, sono necessarie più tecnologie di data mining per trasformare quei dati in informazioni dettagliate. Come servizi cloud sono disponibili anche tecniche avanzate di data mining come AI e machine learning.
Ma i futuri progressi nel cloud computing aumenteranno senza dubbio la domanda di strumenti di data mining più potenti. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico diventeranno molto più diffusi nei prossimi cinque anni di quanto non lo siano ora.
Data mining: al via
Il data mining può essere avviato accedendo alle tecnologie pertinenti. E poiché il data mining inizia subito dopo l'acquisizione dei dati, è fondamentale trovare soluzioni di preparazione dei dati che supportino le varie strutture di dati richieste per l'analisi del data mining. Le aziende vorranno anche classificare i dati al fine di utilizzare le suddette strategie per investigarli. Il moderno data warehousing, così come numerosi algoritmi predittivi e di machine learning/AI, sono utili in quest'area.
L'utilizzo di un unico strumento, tuttavia, per tutti questi distinti processi di data mining può aiutare le organizzazioni. Le aziende possono migliorare la qualità dei dati e i controlli di governance dei dati richiesti per dati attendibili disponendo di un'unica sede per eseguire questi vari processi di data mining.
Quali sono le cinque 5 tecniche di data mining?
Le principali tecniche di data mining includono quanto segue;
- Analisi di classificazione.
- Apprendimento delle regole di associazione
- Rilevamento di anomalie o valori anomali
- Analisi di clustering
- Analisi Di Regressione
Quali sono le quattro tecniche di data mining
Esistono in realtà più di quattro tecniche nel mondo del data mining, ma alcune di esse includono;
- Regressione (predittiva)
- Scoperta delle regole di associazione (descrittiva)
- Classificazione (predittiva)
- Raggruppamento (descrittivo
Quali sono i 3 tipi di data mining?
I tipi di data mining sono:
- il clustering
- Predizione
- Classificazione
Quali sono le migliori tecniche di data mining?
Nei modelli di machine learning basati sull'Intelligenza Artificiale, le reti neurali sono anche una delle tecniche di data mining (AI) più utilizzate. Simile ai neuroni nel cervello, si sforza di rilevare le relazioni tra i dati. Molti livelli di una rete neurale collaborano per fornire risultati estremamente accurati dall'analisi dei dati.
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