Tecniche di data mining: tipi di dati, metodi, applicazioni

Le aziende in questi giorni stanno raccogliendo dati a un ritmo molto sorprendente. Le fonti di questo enorme flusso di dati sono molteplici. Potrebbe provenire da transazioni con carta di credito, dati dei clienti pubblicamente disponibili, dati di banche e istituti finanziari, nonché dati che gli utenti devono fornire solo per utilizzare e scaricare un'applicazione sui loro laptop, telefoni cellulari, tablet e desktop.

Non è facile archiviare così enormi quantità di dati. Pertanto, molti server di database relazionali vengono continuamente creati per questo scopo. Sono inoltre in fase di sviluppo protocolli transazionali online o sistemi OLTP per archiviare tutto ciò in diversi server di database. I sistemi OLTP svolgono un ruolo fondamentale nell'aiutare le aziende a funzionare senza intoppi.

Sono questi sistemi che sono responsabili della memorizzazione dei dati che escono dalle transazioni più piccole nel database. Pertanto, i dati relativi alla vendita, all'acquisto, alla gestione del capitale umano e ad altre transazioni vengono archiviati nei server di database dai sistemi OLTP.

Ora, i massimi dirigenti hanno bisogno di accedere a fatti basati sui dati su cui basare le loro decisioni. È qui che entrano in gioco l'elaborazione analitica online o i sistemi OLAP. I data warehouse e altri sistemi OLAP vengono costruiti sempre di più proprio per questa esigenza o per i massimi dirigenti. Non abbiamo solo bisogno dei dati, ma anche dell'analisi ad essi associata per prendere decisioni migliori e più redditizie. I sistemi OLTP e OLAP funzionano in tandem.

I sistemi OLTP memorizzano tutte le enormi quantità di dati che generiamo quotidianamente. Questi dati vengono quindi inviati ai sistemi OLAP per la creazione di analisi basate sui dati. Se non lo sai già, allora ti diciamo che i dati giocano un ruolo molto importante nella crescita di un'azienda. Può aiutare a prendere decisioni basate sulla conoscenza che possono portare un'azienda al livello successivo di crescita. L'esame dei dati non dovrebbe mai avvenire in modo superficiale.

Non serve allo scopo. Abbiamo bisogno di analizzare i dati per arricchirci con le conoscenze che ci aiuteranno a fare le chiamate giuste per il successo della nostra attività. Tutti i dati di cui siamo stati inondati in questi giorni non servono a nulla se non ne stiamo imparando nulla. I dati a nostra disposizione sono così enormi che è umanamente impossibile per noi elaborarli e dargli un senso. Il data mining o la knowledge discovery è ciò di cui abbiamo bisogno per risolvere questo problema. Scopri altre applicazioni del data mining nel mondo reale.

Che cos'è il data mining?

Il data mining è il processo che aiuta a estrarre informazioni da un determinato set di dati per identificare tendenze, modelli e dati utili. L'obiettivo dell'utilizzo del data mining è prendere decisioni supportate dai dati da enormi set di dati.

Il data mining funziona in combinazione con l'analisi predittiva, una branca della scienza statistica che utilizza algoritmi complessi progettati per funzionare con un gruppo speciale di problemi. L'analisi predittiva identifica innanzitutto i modelli in enormi quantità di dati, che il data mining generalizza per previsioni e previsioni. Il data mining ha uno scopo unico, che è quello di riconoscere i modelli nei set di dati per un insieme di problemi che appartengono a un dominio specifico.

Lo fa utilizzando un sofisticato algoritmo per addestrare un modello per un problema specifico. Quando conosci il dominio del problema che stai affrontando, puoi persino utilizzare l'apprendimento automatico per modellare un sistema in grado di identificare i modelli in un set di dati. Quando si mette in funzione l'apprendimento automatico, si automatizza il sistema di risoluzione dei problemi nel suo insieme e non è necessario elaborare una programmazione speciale per risolvere tutti i problemi che si incontrano.

Possiamo anche definire il data mining come una tecnica di indagine di modelli di dati che appartengono a particolari prospettive. Questo ci aiuta a classificare quei dati in informazioni utili. Queste informazioni utili vengono quindi accumulate e assemblate per essere archiviate in server di database, come i data warehouse, o utilizzate negli algoritmi e nell'analisi di data mining per aiutare nel processo decisionale. Inoltre, può essere utilizzato per generare entrate e ridurre i costi, tra gli altri scopi.

Il data mining è il processo di ricerca di grandi insiemi di dati per cercare modelli e tendenze che non possono essere trovati utilizzando semplici tecniche di analisi. Fa uso di complessi algoritmi matematici per studiare i dati e quindi valutare la possibilità che eventi accadano in futuro sulla base dei risultati. Viene anche indicato come knowledge discovery of data o KDD.

Il data mining viene utilizzato dalle aziende per estrarre informazioni specifiche da grandi volumi di dati per trovare soluzioni ai propri problemi aziendali. Ha la capacità di trasformare i dati grezzi in informazioni che possono aiutare le aziende a crescere prendendo decisioni migliori. Il data mining ha diversi tipi, tra cui pictorial data mining, text mining, social media mining, web mining e audio e video mining, tra gli altri.

Leggi: Data Mining vs Machine Learning

Processo di data mining

Prima che possa verificarsi l'effettivo data mining , ci sono diversi processi coinvolti nell'implementazione del data mining . Ecco come:

Passaggio 1: ricerca aziendale: prima di iniziare, è necessario avere una comprensione completa degli obiettivi dell'azienda, delle risorse disponibili e degli scenari attuali in linea con i suoi requisiti. Ciò aiuterebbe a creare un piano dettagliato di data mining che raggiunga efficacemente gli obiettivi delle organizzazioni.

Passaggio 2: controlli della qualità dei dati : poiché i dati vengono raccolti da varie fonti, devono essere controllati e abbinati per garantire l'assenza di colli di bottiglia nel processo di integrazione dei dati. La garanzia della qualità aiuta a individuare eventuali anomalie sottostanti nei dati, come l'interpolazione dei dati mancante, mantenendo i dati in perfetta forma prima che vengano sottoposti a mining.

Passaggio 3: pulizia dei dati: si ritiene che il 90% del tempo venga impiegato nella selezione, pulizia, formattazione e anonimizzazione dei dati prima dell'estrazione.

Passaggio 4: trasformazione dei dati – Composto da cinque sottofasi, qui i processi coinvolti rendono i dati pronti in set di dati finali. Implica:

• Smoothing dei dati: qui, il rumore viene rimosso dai dati.
• Riepilogo dati: in questo processo viene applicata l'aggregazione dei set di dati.
• Generalizzazione dei dati: qui, i dati vengono generalizzati sostituendo tutti i dati di basso livello con concettualizzazioni di livello superiore.
• Normalizzazione dei dati: qui, i dati sono definiti in intervalli prestabiliti.
• Costruzione degli attributi dei dati: i set di dati devono trovarsi nel set di attributi prima del data mining .

Passaggio 5: modellazione dei dati: per una migliore identificazione dei modelli di dati, nel set di dati vengono implementati diversi modelli matematici, basati su diverse condizioni. Impara la scienza dei dati per comprendere e utilizzare la potenza del data mining.

Tipi di dati che possono essere estratti

1. Dati archiviati nel database

Un database è anche chiamato sistema di gestione del database o DBMS. Ogni DBMS memorizza i dati che sono correlati tra loro in un modo o nell'altro. Ha anche una serie di programmi software che vengono utilizzati per gestire i dati e fornire un facile accesso ad essi. Questi programmi software servono a molti scopi, inclusa la definizione della struttura per il database, la garanzia che le informazioni archiviate rimangano protette e coerenti e la gestione di diversi tipi di accesso ai dati, come condiviso, distribuito e simultaneo.

Un database relazionale dispone di tabelle con nomi e attributi diversi e possono archiviare righe o record di insiemi di dati di grandi dimensioni. Ogni record archiviato in una tabella ha una chiave univoca. Il modello entità-relazione viene creato per fornire una rappresentazione di un database relazionale che presenta le entità e le relazioni che esistono tra di esse.

2. Magazzino dati

Un data warehouse è una singola posizione di archiviazione dei dati che raccoglie i dati da più origini e quindi li archivia sotto forma di un piano unificato. Quando i dati vengono archiviati in un data warehouse, vengono sottoposti a pulizia, integrazione, caricamento e aggiornamento. I dati archiviati in un data warehouse sono organizzati in più parti. Se desideri informazioni sui dati che sono stati archiviati 6 o 12 mesi fa, le riceverai sotto forma di riepilogo.

3. Dati transazionali

Il database transazionale archivia i record acquisiti come transazioni. Queste transazioni includono la prenotazione del volo, l'acquisto del cliente, il clic su un sito Web e altri. Ogni record di transazione ha un ID univoco. Elenca anche tutti gli elementi che ne hanno fatto una transazione.

4. Altri tipi di dati

Abbiamo anche molti altri tipi di dati noti per la loro struttura, i significati semantici e la versatilità. Sono usati in molte applicazioni. Ecco alcuni di questi tipi di dati: flussi di dati, dati di progettazione ingegneristica, dati di sequenza, dati di grafici, dati spaziali, dati multimediali e altro ancora.

Tecniche di data mining

1. Associazione

È una delle tecniche di data mining più utilizzate tra tutte le altre. In questa tecnica, una transazione e la relazione tra i suoi elementi vengono utilizzati per identificare un modello. Questo è il motivo per cui questa tecnica viene anche definita tecnica di relazione. Viene utilizzato per condurre l'analisi del paniere di mercato, che viene eseguita per scoprire tutti quei prodotti che i clienti acquistano insieme su base regolare.

Questa tecnica è molto utile per i rivenditori che possono utilizzarla per studiare le abitudini di acquisto di diversi clienti. I rivenditori possono studiare i dati di vendita del passato e quindi cercare i prodotti che i clienti acquistano insieme. Quindi possono mettere quei prodotti in stretta vicinanza l'uno all'altro nei loro negozi al dettaglio per aiutare i clienti a risparmiare tempo e aumentare le vendite.

2. Raggruppamento

Questa tecnica crea cluster di oggetti significativi che condividono le stesse caratteristiche. Le persone spesso lo confondono con la classificazione, ma se capiscono correttamente come funzionano entrambe queste tecniche, non avranno alcun problema. A differenza della classificazione che inserisce gli oggetti in classi predefinite, il clustering inserisce gli oggetti in classi che sono definite da esso.

Facciamo un esempio. Una biblioteca è piena di libri su argomenti diversi. Ora la sfida è organizzare quei libri in modo che i lettori non abbiano problemi a trovare libri su un argomento particolare. Possiamo usare il raggruppamento per tenere i libri con somiglianze in uno scaffale e quindi dare a quegli scaffali un nome significativo. I lettori che cercano libri su un argomento particolare possono andare direttamente a quello scaffale. Non sarà loro richiesto di vagare per l'intera biblioteca per trovare il loro libro.

3. Classificazione

Questa tecnica trova le sue origini nell'apprendimento automatico. Classifica gli elementi o le variabili in un set di dati in gruppi o classi predefiniti. Utilizza la programmazione lineare, le statistiche, gli alberi decisionali e la rete neurale artificiale nel data mining, tra le altre tecniche. La classificazione viene utilizzata per sviluppare software che può essere modellato in modo tale da diventare in grado di classificare gli elementi in un set di dati in classi diverse.

Ad esempio, possiamo usarlo per classificare tutti i candidati che hanno partecipato a un colloquio in due gruppi: il primo gruppo è l'elenco dei candidati selezionati e il secondo è l'elenco dei candidati rifiutati. Il software di data mining può essere utilizzato per eseguire questo lavoro di classificazione.

4. Previsione

Questa tecnica prevede la relazione che esiste tra variabili indipendenti e dipendenti, nonché variabili indipendenti da sole. Può essere utilizzato per prevedere il profitto futuro a seconda della vendita. Assumiamo che profitto e vendita siano rispettivamente variabili dipendenti e indipendenti. Ora, sulla base di ciò che dicono i dati sulle vendite passate, possiamo fare una previsione dei profitti del futuro utilizzando una curva di regressione.

5. Modelli sequenziali

Questa tecnica mira a utilizzare i dati delle transazioni e quindi a identificare tendenze, modelli ed eventi simili in esso per un periodo di tempo. I dati storici sulle vendite possono essere utilizzati per scoprire gli articoli che gli acquirenti hanno acquistato insieme in diversi periodi dell'anno. Le aziende possono dare un senso a queste informazioni consigliando ai clienti di acquistare quei prodotti nei momenti in cui i dati storici non suggeriscono che lo farebbero. Le aziende possono utilizzare offerte e sconti redditizi per portare avanti questa raccomandazione.

Applicazioni di data mining

Di seguito sono riportate alcune utili applicazioni di data mining che consentono di saperne di più su di esse.

1. Sanità

Il data mining ha il potenziale per trasformare completamente il sistema sanitario. Può essere utilizzato per identificare le migliori pratiche basate su dati e analisi, che possono aiutare le strutture sanitarie a ridurre i costi e migliorare i risultati dei pazienti. Il data mining, insieme all'apprendimento automatico, alle statistiche, alla visualizzazione dei dati e ad altre tecniche possono essere utilizzati per fare la differenza. Può tornare utile durante la previsione di pazienti di diverse categorie. Ciò aiuterà i pazienti a ricevere la terapia intensiva quando e dove lo desiderano. Il data mining può anche aiutare gli assicuratori sanitari a identificare le attività fraudolente.

2. Istruzione

L'uso del data mining nell'istruzione è ancora nella sua fase nascente. Mira a sviluppare tecniche in grado di utilizzare i dati provenienti dagli ambienti educativi per l'esplorazione della conoscenza. Gli scopi che queste tecniche dovrebbero servire includono lo studio dell'impatto del supporto educativo sugli studenti, il supporto ai bisogni futuri degli studenti e la promozione della scienza dell'apprendimento tra gli altri. Le istituzioni educative possono utilizzare queste tecniche non solo per prevedere come andranno gli studenti agli esami, ma anche per prendere decisioni accurate. Con questa conoscenza, queste istituzioni possono concentrarsi maggiormente sulla loro pedagogia didattica.

3. Analisi del paniere di mercato

Questa è una tecnica di modellazione che utilizza l'ipotesi come base. L'ipotesi dice che se acquisti determinati prodotti, è molto probabile che acquisterai anche prodotti che non appartengono a quel gruppo da cui acquisti abitualmente. I rivenditori possono utilizzare questa tecnica per comprendere le abitudini di acquisto dei propri clienti. I rivenditori possono utilizzare queste informazioni per apportare modifiche al layout del loro negozio e per rendere lo shopping molto più semplice e meno dispendioso in termini di tempo per i clienti.

4. Gestione delle relazioni con i clienti (CRM)

Il CRM implica l'acquisizione e il mantenimento dei clienti, il miglioramento della fidelizzazione e l'adozione di strategie incentrate sul cliente. Ogni azienda ha bisogno dei dati dei clienti per analizzarli e utilizzare i risultati in modo da poter costruire una relazione duratura con i propri clienti. Il data mining può aiutarli a farlo.

5. Ingegneria di produzione

Un'azienda manifatturiera fa molto affidamento sui dati o sulle informazioni a sua disposizione. Il data mining può aiutare queste aziende a identificare modelli nei processi che sono troppo complessi per essere compresi dalla mente umana. Possono identificare le relazioni esistenti tra i diversi elementi di progettazione a livello di sistema, comprese le esigenze di dati dei clienti, l'architettura e il portafoglio di prodotti.

Il data mining può anche rivelarsi utile per prevedere il tempo complessivo necessario per lo sviluppo del prodotto, i costi coinvolti nel processo e le aspettative che le aziende possono avere dal prodotto finale.

6. Finanza e banche

Il sistema bancario è stato testimone della generazione di enormi quantità di dati dal momento della digitalizzazione. I banchieri possono utilizzare le tecniche di data mining per risolvere i problemi finanziari e di cottura che le aziende devono affrontare scoprendo correlazioni e tendenze nei costi di mercato e nelle informazioni aziendali. Questo lavoro è troppo difficile senza il data mining poiché il volume di dati con cui hanno a che fare è troppo grande. I manager dei settori bancario e finanziario possono utilizzare queste informazioni per acquisire, mantenere e mantenere un cliente.

Ulteriori informazioni: Associazione Rule Mining

7. Rilevamento delle frodi

Le attività fraudolente costano alle aziende miliardi di dollari ogni anno. I metodi solitamente utilizzati per rilevare le frodi sono troppo complessi e richiedono molto tempo. Il data mining offre una semplice alternativa. Ogni sistema ideale di rilevamento delle frodi deve proteggere i dati degli utenti in tutte le circostanze. Viene supervisionato un metodo per raccogliere i dati, quindi questi dati vengono classificati in dati fraudolenti o non fraudolenti. Questi dati vengono utilizzati nella formazione di un modello che identifica ogni documento come fraudolento o non fraudolento.

8. Modelli di monitoraggio

Conosciuta come una delle tecniche fondamentali di data mining , generalmente comprende il monitoraggio dei modelli di dati per trarre conclusioni aziendali. Per un'organizzazione, potrebbe significare qualsiasi cosa, dall'identificare l'aumento delle vendite o sfruttare i dati demografici più recenti.

9. Classificazione

Per derivare metadati rilevanti, la tecnica di classificazione nel data mining aiuta a differenziare i dati in classi separate:

• In base al tipo di origini dati, estratte

A seconda del tipo di dati gestiti come dati testuali, dati multimediali, dati spaziali, dati di serie temporali, ecc.

• Sulla base della struttura dei dati coinvolta

Qualsiasi set di dati basato sul database orientato agli oggetti, database relazionale, ecc.

• Basato su funzionalità di data mining

Qui i set di dati sono differenziati in base all'approccio adottato come Machine Learning, Algoritmi, Statistiche, Database o data warehouse, ecc.

• Basato sull'interazione dell'utente nel data mining

I set di dati vengono utilizzati per differenziare in base a sistemi basati su query, sistemi autonomi.

10. Associazione

Altrimenti noto come tecnica di relazione, i dati vengono identificati in base alla relazione tra i valori nella stessa transazione. È particolarmente utile per le organizzazioni che cercano di individuare le tendenze negli acquisti o nelle preferenze dei prodotti. Poiché è correlato al comportamento di acquisto dei clienti, un'organizzazione può scomporre i modelli di dati in base alla cronologia degli acquisti degli acquirenti.

11. Rilevamento di anomalie

Se viene identificato un elemento di dati che non corrisponde a un comportamento precedente, si tratta di un valore anomalo o di un'eccezione. Questo metodo approfondisce il processo di creazione di tali eccezioni e lo supporta con informazioni critiche.

In genere, le anomalie possono essere distanti nella sua origine, ma comporta anche la possibilità di scoprire un'area di interesse. Pertanto, le aziende utilizzano spesso questo metodo per tracciare l'intrusione nel sistema, il rilevamento degli errori e il controllo dello stato generale del sistema. Gli esperti preferiscono l'emissione di anomalie dai set di dati per aumentare le possibilità di correttezza.

12. Raggruppamento

Proprio come sembra, questa tecnica prevede la raccolta di oggetti dati identici negli stessi cluster. Sulla base delle differenze, i gruppi spesso consistono nell'utilizzo di metriche per facilitare la massima associazione dei dati. Tali processi possono essere utili per profilare i clienti in base al loro reddito, frequenza di acquisto, ecc.

Scopri: Differenza tra Data Science e Data Mining

13. Regressione

Un processo di data mining che aiuta a prevedere il comportamento e il rendimento dei clienti, viene utilizzato dalle aziende per comprendere la correlazione e l'indipendenza delle variabili in un ambiente. Per lo sviluppo del prodotto, tale analisi può aiutare a comprendere l'influenza di fattori come le richieste del mercato, la concorrenza, ecc.

14. Previsione

Come implicito nel suo nome, questa avvincente tecnica di data mining aiuta le aziende a far corrispondere i modelli basati su record di dati attuali e storici per l'analisi predittiva del futuro. Mentre alcuni degli approcci coinvolgono aspetti di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, alcuni possono essere condotti tramite semplici algoritmi.

Le organizzazioni possono spesso prevedere i profitti, ricavare valori di regressione e altro ancora con tali tecniche di data mining .

15. Pattern sequenziali

Viene utilizzato per identificare modelli sorprendenti, tendenze nei dati delle transazioni disponibili in un determinato momento. Per scoprire gli articoli che i clienti preferiscono acquistare in diversi periodi dell'anno, le aziende offrono offerte su tali prodotti.

Leggi : Idee per progetti di data mining

16. Alberi decisionali

Una delle tecniche di data mining più comunemente utilizzate ; qui, una semplice condizione è il punto cruciale del metodo. Poiché tali termini hanno risposte multiple, ciascuna delle soluzioni si dirama ulteriormente in più stati fino a raggiungere la conclusione. Ulteriori informazioni sugli alberi decisionali.

17. Visualizzazione

Nessun dato è utile senza visualizzare nel modo giusto poiché è in continua evoluzione. I diversi colori e oggetti possono rivelare tendenze, modelli e approfondimenti preziosi nei vasti set di dati. Pertanto, le aziende spesso si rivolgono a dashboard di visualizzazione dei dati che automatizzano il processo di generazione dei modelli numerici.

18. Reti neurali

Rappresenta la connessione di un particolare modello di machine learning a una tecnica di apprendimento basata sull'intelligenza artificiale. Poiché si ispira al sistema neurale multistrato che si trova nell'anatomia umana, rappresenta il funzionamento preciso dei modelli di apprendimento automatico. Può essere sempre più complesso e quindi deve essere affrontato con estrema attenzione.

19. Archiviazione dati

Sebbene significhi archiviazione dei dati, simboleggia l'archiviazione dei dati sotto forma di cloud warehouse. Le aziende utilizzano spesso un metodo di data mining così preciso per avere un'analisi dei dati in tempo reale più approfondita. Maggiori informazioni sul data warehousing.

Strumenti di data mining

Tutta l'inferenza di intelligenza artificiale e machine learning deve averti fatto pensare che per l'implementazione del data mining non avresti bisogno di niente di meno. Ciò potrebbe non essere del tutto vero, poiché, con l'aiuto dei database più semplici, puoi svolgere il lavoro con la stessa precisione.

Inoltre, leggi le applicazioni di data mining più utili.

Conclusione

Il data mining riunisce diversi metodi di una varietà di discipline, tra cui visualizzazione dei dati, apprendimento automatico, gestione di database, statistiche e altro. Queste tecniche possono essere fatte per lavorare insieme per affrontare problemi complessi. In genere, i software oi sistemi di data mining utilizzano uno o più di questi metodi per gestire diversi requisiti di dati, tipi di dati, aree applicative e attività di mining.

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