Introduzione ai concetti e alle tecniche di Data Mining

 

Bentornati o benvenuti su Meti Academy , oggi faremo insieme una Introduzione ai concetti e alle tecniche di Data Mining.
Il termine è coniato negli anni ‘90 del secolo scorso. I suoi fondamenti sono tre discipline scientifiche: statistica (lo studio numerico delle relazioni di dati), intelligenza artificiale (intelligenza simile a quella umana visualizzata da software e/o macchine) e machine learning (algoritmi che possono imparare dai dati per fare previsioni). 

Il Data Mining è un processo che le organizzazioni utilizzano per convertire i dati grezzi nelle informazioni utili richieste.
E’ utilizzato per l’estrazione di modelli e conoscenze da grandi quantità di dati. Esso coinvolge gli aspetti del database e della gestione dei dati, la pre-elaborazione dei dati, la complessità, la convalida, l’aggiornamento online e i modelli di post-scoperta.

Il suo compito è eseguire l’analisi automatica di una grande quantità di dati per aiutare un’azienda a diventare più redditizia, efficiente o operativamente più forte.

 

Capire il Data Mining

Il processo di Data Mining è eseguito su un database con set di dati diversi e in seguito memorizzato in un formato strutturato, per poi estrapolare le informazioni nascoste relative al comportamento che gli utenti hanno sul web.

Gli strumenti e le tecniche utilizzati nel processo di Data Mining sono:
– classificazioni (prevedere il caso più probabile)
– l’associazione (identificare le variabili correlate tra loro)
– previsione (prevedere il valore di una variabile con l’altra).

I passaggi coinvolti in questo processo sono 3:
– la preparazione dei dati (esplorazione)
– la scelta di vari modelli di costruzione e convalida
– la fase di distribuzione (generazione dei risultati attesi).

Il Data Mining è utilie per l’E-commerce, Customer Relationship Management, Banking e Health Care.

Il suo vantaggio è garantire che un’azienda raccolga e analizzi dati affidabili, raccogliere dati relativi al problema e sforzarsi di formulare una soluzione. 

 

I campi di applicazione del Data Mining

Oggi, nel mondo degli affari il Data Mining è utilizzato in diversi settori per scopi analitici.

Possiamo ottimizzare il Data Mining analizzando i dati nell’ambito della sanità, telecomunicazioni, produzione, finanza e assicurazioni. È orientato alle applicazioni, aiuta un’organizzazione a risparmiare denaro, ad identificare i modelli di acquisto in un supermercato, a prevedere i tassi di risposta dei clienti. Funziona con tre tipi di dati: metadati (dati su se stessi), dati transazionali e non operativi.

Il Data Mining elimina il tempo e la forza lavoro necessari per ordinare i database di grandi dimensioni. Fornisce una chiara identificazione dei modelli nascosti per superare i rischi negli affari, identifica i valori anomali nei dati. e aiuta a capire il cliente e a migliorare il suo servizio per raggiungere l’obiettivo dell’utente.

Il Data Mining è utilizzato ad esempio dal governo che ne fa uso per rintracciare la frode e dalle aziende per il Cross-Selling.

 

Tipi di dati nel Data Mining

I tipi di dati su cui è possibile eseguire il Data Mining sono: Banche dati relazionali, Magazzini di dati, Database orientati agli oggetti e relazionali, Database transazionali e spaziali, Database eterogenei e legacy, Database multimediale e streaming, Banche dati di testo, Text mining e Web mining.

 

Comprensione commerciale

In questa prima fase è compresa qualsivoglia esigenza e obiettivo di business del cliente.

è stabilito l’obiettivo di Data Mining, e considerato lo scenario attuale dell’azienda e altri fattori come risorse, ipotesi e vincoli. Un piano adeguato deve essere dettagliato e soddisfare gli obiettivi aziendali.

 

Comprensione dei dati

Questa fase controlla l’integrità dei dati che sono stati raccolti dalle risorse per i processi di Data Mining. Tutti i dati provenienti dalle diverse fonti sono organizzati nei diversi database che sono utili per comprendere lo scenario dell’organizzazione.

A volte anche i metadati devono essere controllati per ridurre gli errori nei processi di Data Mining. Varie query sono utilizzate per analizzare i dati corretti in base ai risultati per verificare la qualità dei dati. Il Data Mining aiuta anche a capire se i dati sono completi o meno.

 

Preparazione dei dati

Durante questo processo viene effettuata la pulizia dei dati che sono stati raccolti e per escludere quelli impropri, non utili all’azienda.

 

Trasformazione dei dati

Le operazioni di trasformazione che riguardano l’aggregazione, le generalizzazioni, la normalizzazione e la costruzione di attributi, rendono i dati pronti per il loro processo di modellazione.

 

Valutazione

In questa fase, viene effettuata la corretta valutazione delle scoperte di Data Mining per dare o meno l’opportunità di implementare alcuni processi legati al business. Si fa un confronto tra le varie scoperte. Il piano delle operazioni aziendali consente di valutare la modifica delle informazioni correttamente rilevate e di aggiungerle a quelle correnti.

 

Distribuzione

Adesso, le informazioni che sono state concluse utilizzando i processi di Data Mining vengono trasformate in una forma comprensibile per gli stakeholder esterni. Per questo processo viene creato un piano di implementazione adeguato che include la spedizione, la manutenzione e il monitoraggio delle informazioni trovate.

Data Mining e Social Media

Una delle applicazioni più redditizie è stata quella dei social media. Piattaforme come Facebook, TikTok, Instagram e Twitter raccolgono serie di dati sui singoli utenti per ottimizzare le loro preferenze al fine di inviare annunci di marketing mirati. Questi dati sono utilizzati anche per cercare di influenzare il comportamento degli utenti e modificare le loro preferenze.

Sui social media è diventato un grande punto di confronto, con diversi rapporti investigativi ed esposizioni che mostrano quanto possano essere rischiosi i dati degli utenti. Al centro del problema c’è la sicurezza della privacy, in quanto gli utenti possono accettare i termini e le condizioni dei siti senza rendersi conto di come vengono raccolte le loro informazioni personali o a chi le loro informazioni vengono vendute.

 

Conclusione

In conclusione, l’obiettivo è prendere le informazioni grezze e determinare se esiste coesione o correlazione tra loro. Questo vantaggio consente a un’azienda di creare valore con le informazioni che ha a disposizione. Sebbene i modelli di dati possano essere complessi, allo stesso modo possono anche produrre risultati affascinanti come scoprire tendenze nascoste e suggerire strategie uniche.

Si tratta di prevedere il futuro dell’analisi. Poiché le aziende continuano ad aggiornarsi, devono tenere traccia delle ultime tendenze per essere competitive; nel frattempo, il Data Mining aiuta a ottenere informazioni basate sulla conoscenza. Questa tecnologia può essere utilizzata in molte applicazioni della vita reale ad esempio, come telecomunicazioni, biomedicina, marketing e finanza.