Cos'è il data mining?

Il data mining è l'esplorazione e l'analisi dei dati al fine di scoprire modelli o regole significative. È classificato come disciplina all'interno del campo della scienza dei dati. Le tecniche di data mining servono a realizzare modelli di machine learning (ML) che consentono applicazioni di intelligenza artificiale (IA). Un esempio di data mining all'interno dell'intelligenza artificiale include gli algoritmi dei motori di ricerca e i sistemi di raccomandazione.

Come funziona il data mining

Il data mining aiuta a rispondere a quelle domande che non possono essere gestite dalle query di base e dalle tecniche di reportistica. Il data mining è caratterizzato da diversi identificatori chiave che sono esplorati più in dettaglio di seguito:

Riconoscimento automatico degli schemi

I modelli di data mining sono la base del data mining e il riconoscimento automatico si riferisce a come questi modelli vengono eseguiti. I modelli di dati utilizzano algoritmi consolidati per estrarre i dati su cui sono costruiti. Tuttavia, la maggior parte dei modelli può essere generalizzata a nuovi dati. Lo scoring è il processo di applicazione di qualsiasi modello a nuovi dati e di valutazione dell'adeguatezza dell'adattamento.

Previsione dei risultati più probabili

Diverse forme di data mining sono di natura predittiva. Un esempio di questo potrebbe essere un modello che predice il reddito individuale basato sull'istruzione e sui dati demografici. Ciascuna delle previsioni fatte è accompagnata da una certa probabilità per indicare la possibilità che ciascuna di esse si avveri.

In altri casi, il data mining predittivo può portare alla generazione di regole. Queste sono determinate condizioni che implicano un risultato specifico. Un esempio di una regola potrebbe essere quella che specifica che se una persona ha una laurea e vive in una particolare zona della città, è probabile che il suo reddito sia superiore alla media della regione. Tali regole hanno un supporto associato: la percentuale di popolazione di un'area che soddisfa questa regola.

Mettere sotto i riflettori i raggruppamenti naturali

Ci sono anche forme di data mining che mostrano raggruppamenti naturali all'interno di grandi dati. Un particolare modello può concentrarsi su un segmento di popolazione all'interno di una specifica fascia di reddito, che a sua volta detiene un buon record di guida e affitta auto per le vacanze ogni anno. Queste informazioni possono essere utili alle agenzie di noleggio e alle compagnie di assicurazione.

Tipi di data mining

Esistono diversi tipi di data mining, tra cui i seguenti

Regressioni lineari

Con la regressione lineare, un'azienda può prevedere i valori di una variabile continua con l'aiuto di uno o più input indipendenti. Questo metodo è spesso usato nel settore immobiliare per prevedere i valori delle case in base a variabili come la metratura, l'anno di costruzione e la posizione del codice postale.

Regressioni logistiche

In questa variante, uno o più input indipendenti sono usati per prevedere la probabilità di una variabile categorica. Lo si vede utilizzato nei sistemi bancari che lo usano per prevedere le probabilità che un richiedente di un prestito sia inadempiente in base al suo punteggio di credito, reddito, sesso, età e una serie di altri fattori personali.

Serie temporali

Si tratta di strumenti di previsione in cui i modelli fanno uso del tempo come variabile indipendente fondamentale. I negozianti spesso fanno uso di questo modello per essere in grado di prevedere la domanda di prodotti e lavorare di conseguenza sul loro inventario.

Alberi di classificazione o regressione

Gli alberi di classificazione o di regressione sono tecniche di modellazione predittiva in cui il valore delle variabili target sia categoriche che continue può essere previsto. Il modello crea serie di regole binarie basate su questi dati previsti per classificare e raggruppare la maggior parte delle variabili target che sono simili sotto nuove teste di osservazione. Con queste regole, i nuovi gruppi creati diventano il valore previsto delle nuove osservazioni.

Reti neurali

Le reti neurali sono progettate per lavorare in modo simile al funzionamento del cervello. Proprio come gli stimoli causano l'accensione dei neuroni nel cervello che consentono l'azione, le reti neurali usano input con un requisito di soglia. Questi input "spareranno" o "non spareranno" al suo nodo in base alla grandezza. Questi segnali di accensione o non accensione si combinano con altre risposte simili che possono essere nascoste nei livelli multipli della rete. Il processo continua a ripetersi fino alla creazione di un output. Il vantaggio è un output quasi istantaneo e questa tecnologia è ampiamente utilizzata nelle auto a guida autonoma per l'efficienza.

K-Nearest Neighbors

Si tratta di una tecnica che si basa su osservazioni passate per categorizzare quelle nuove. Piuttosto che da modelli, il K-nearest neighbors è guidato dai dati. Qui, non ci sono ipotesi sottostanti fatte sui dati. Non ci sono nemmeno processi complessi utilizzati per interpretare gli input dei dati. Le nuove osservazioni sono classificate identificando i K-neighbors più vicini e assegnando il valore di maggioranza.

Apprendimento non supervisionato

Qui i modelli sottostanti sono osservati sulla base di dati che provengono dall'esame di compiti non supervisionati. Diversi sistemi di raccomandazione usano l'apprendimento non supervisionato per tracciare i modelli generali degli utenti e dare loro raccomandazioni personalizzate per una migliore interazione con il cliente. Alcuni modelli analitici usati nel data mining non supervisionato includono:

• Raggruppamento
• Analisi di associazione
• Analisi delle componenti principali
• Approcci supervisionati e non supervisionati nella pratica

Perché il data mining è importante e dove si usa?

Il volume di dati prodotto ogni anno è straordinariamente enorme. E quella che è già una cifra gargantuesca, raddoppia ogni due anni. L'universo digitale è composto da circa il 90% di dati non strutturati, ma questo non significa che più alto è il volume di informazioni, migliore è la conoscenza. Il data mining mira a cambiare tutto ciò, e con esso, le aziende possono:

• Vagliare molte informazioni ripetitive in modo organizzato.
• Estrarre le informazioni rilevanti e utilizzarle al meglio per ottenere risultati migliori.
• Accelerare il ritmo di un processo decisionale ben informato.

Il data mining svolge un ruolo centrale nell'analisi dei dati in un'ampia varietà di settori. Ecco uno sguardo su come alcuni di essi lo stanno usando.

L'industria delle comunicazioni

Il settore delle comunicazioni, del marketing o altro, è altamente competitivo e ha a che fare con un cliente che viene tirato in diverse direzioni. L'utilizzo di metodi di data mining per capire e setacciare grandi quantità di dati aiuta questo settore a creare campagne mirate che assicurano un maggior numero di vendite e interazioni col cliente vincenti.

Il settore assicurativo

Questo settore ha spesso a che fare con problemi di conformità, una vasta gamma di frodi, la valutazione e la gestione dei rischi e la fidelizzazione dei clienti in un mercato competitivo. Con il data mining, le compagnie assicurative sono in una posizione migliore per prezzare bene i prodotti e creare opzioni migliori per i clienti esistenti, incoraggiando allo stesso tempo i nuovi ad iscriversi.

Il settore dell'educazione

Le visualizzazioni basate sui dati dei progressi di uno studente permettono agli educatori di fornirgli un'attenzione meglio personalizzata dove necessario. Le strategie d'intervento possono essere costruite in anticipo per gruppi di studenti che potrebbero averne bisogno.

L'industria manifatturiera

Un'interruzione nella linea di produzione o un calo di qualità può provocare enormi perdite per qualsiasi industria manifatturiera. Con il data mining, le aziende saranno in grado di pianificare meglio le loro catene di approvvigionamento. Questo significa che il rilevamento precoce di possibili guasti può essere individuato e affrontato, i controlli di qualità possono essere più intensi e le linee di produzione affrontano interruzioni minime.

Il settore bancario

Il settore bancario fa molto affidamento sul data mining e sugli algoritmi automatizzati che aiutano a dare un senso ai miliardi di transazioni che avvengono nel sistema finanziario. Con questo, le organizzazioni finanziarie otterranno una visione a volo d'uccello dei rischi di mercato, individueranno più rapidamente le frodi, gestiranno la conformità con i requisiti normativi e si assicureranno di ottenere ritorni ottimali sui loro investimenti di marketing.

Il settore del commercio al dettaglio

Con il numero astronomico di transazioni di vendita al dettaglio che avvengono, ci sono molti dati che il settore può utilizzare per una migliore comprensione del consumatore. Il data mining aiuta nello sviluppo per migliorare le relazioni con i clienti, ottimizzare le loro campagne di marketing e prevedere le vendite.

Il processo di data mining

Come delineato di seguito, il processo di data mining consta di quattro passaggi fondamentali.

Definizione del problema

Il primo passo in qualsiasi progetto di data mining è comprendere gli obiettivi e i requisiti. Questo deve essere specificato dal punto di vista aziendale e dovrebbe avere anche un piano di implementazione di base. Se il problema dell'azienda è riuscire a vendere di più, il problema del data mining sarà "che tipo di cliente è probabile che faccia acquisti del prodotto?" L'implementazione inizia con la creazione di un modello basato su dati come le relazioni e gli attributi dei clienti precedenti, compresi i dati demografici, le dimensioni della famiglia, l'età, le residenze e altro.

Raccolta e preparazione dei dati

La seconda fase riguarda la raccolta dei dati e l'esplorazione. Un esame dei dati raccolti darà un'idea di quanto sia preciso l'adattamento per fare da punto di partenza per affrontare il proprio problema aziendale. In questa fase, si può decidere di eliminare alcuni parametri dei dati o di introdurne di nuovi. Qui, i problemi di qualità dei dati possono essere affrontati e analizzati per cercare eventuali pattern nei dati.

La fase di preparazione dei dati copre compiti come la selezione di tabelle, casi e attributi. Include anche la pulizia e la trasformazione dei dati, la rimozione dei duplicati, la standardizzazione dei titoli di input e altri controlli dei dati.

Costruzione e valutazione di modelli

Nella terza fase, vengono scelte e applicate varie tecniche di modellazione e i parametri vengono calibrati ai livelli ottimali. In questa fase iniziale della costruzione del modello, è meglio lavorare con un set di dati più piccolo e ben studiato. Valutare di nuovo, a questo punto, come il modello affronta il problema del business è una buona idea. Qualsiasi forma di miglioramento può essere aggiunta in questa fase.

Implementazione del modello

Nella fase finale di implementazione, intuizioni e informazioni utilizzabili possono essere derivate dai dati raccolti. Questa conoscenza può quindi essere distribuita in un ambiente di destinazione. La distribuzione può includere l'applicazione del modello a qualsiasi nuovo dato, l'estrazione dei dettagli del modello, l'integrazione dei modelli nelle applicazioni e altro ancora.

Sfide del data mining

Senza dubbio, il data mining è un processo potente, ma ha la sua parte di sfide, soprattutto perché ha a che fare con quantità crescenti di big data complessi. La raccolta e l'analisi di tutti questi dati continua a diventare sempre più complicata. Ecco uno sguardo ad alcune delle sfide più significative associate al data mining:

Big Data

Ci sono quattro sfide principali quando si tratta di big data:

• Volume: grandi volumi di dati comportano sfide di archiviazione. Inoltre, setacciare tali grandi quantità di dati comporta il problema di trovare i dati corretti. L'elaborazione è più lenta quando gli strumenti di data mining trattano un tale volume.
• Varietà: in un dato momento, una grande varietà di dati viene raccolta e immagazzinata. Gli strumenti di data mining devono essere in grado di gestire i molti tipi di formati di dati, il che può essere una sfida.
• Velocità: la velocità con cui i dati possono essere raccolti al giorno d'oggi è molto più alta di una volta, il che può potenzialmente porre dei problemi.
• Veridicità: l'accuratezza di questi grandi volumi di dati può essere una sfida, specialmente considerando i fattori di volume, varietà e velocità dei dati. La sfida principale in questo caso è bilanciare la quantità di dati con la qualità dei dati.

Modelli eccessivamente adattabili

Questi sono complessi e fanno uso di un numero eccessivo di variabili indipendenti per arrivare a una previsione. Il rischio di sovradattamento aumenta con l'aumentare del volume e della varietà. Il risultato è che il modello comincia a mostrare gli errori naturali in un campione invece di mostrare le tendenze sottostanti. Abbassare il numero di variabili si traduce in un modello irrilevante, mentre aggiungerne troppe limita il modello. La sfida è trovare la giusta moderazione delle variabili usate e il loro equilibrio nell'accuratezza predittiva.

Costo di scala

Con l'aumento del volume e della velocità, le aziende hanno bisogno di lavorare sul potenziamento dei modelli per utilizzare tutti i benefici del data mining. Per questo, le aziende devono investire in una serie di potenza di calcolo pesante, server e software. Per le aziende potrebbe non essere sempre una facile allocazione di budget.

Privacy e sicurezza

Le esigenze di archiviazione sono in costante aumento e le aziende si sono rivolte al cloud per le loro esigenze. Ma da qui deriva la necessità di misure di sicurezza di alto livello per i dati. Quando si intraprendono misure per la privacy e la sicurezza dei dati, deve entrare in vigore una serie di norme e regolamenti interni. Richiede un cambiamento nel modo di lavorare e questa per molti è una ripida curva di apprendimento.

I dati rilevanti sono fondamentali per il funzionamento di qualsiasi azienda in questi tempi competitivi. Il data mining aiuta le organizzazioni a elaborare meglio le strategie. Il data mining è la chiave per aiutare le aziende a guadagnare quel vantaggio. Farlo bene è ciò che conta di più.