6 Metodi di trasformazione dei dati nel data mining

I dati sono attualmente uno degli ingredienti più importanti per il successo di qualsiasi organizzazione moderna. Con la scienza dei dati classificata tra i campi più interessanti in cui lavorare, le aziende stanno assumendo data scientist per dare un senso ai propri dati aziendali. Questi professionisti dei dati utilizzano un processo chiamato data mining per scoprire le informazioni nascoste dai database dell'azienda.

Tuttavia, poiché la maggior parte di questi dati non è strutturata, potrebbe essere difficile da capire. Deve essere convertito in un formato più facile da analizzare. Per questo, i tecnici utilizzano strumenti di trasformazione dei dati.

In questo articolo impareremo i diversi metodi di trasformazione dei dati nel data mining. Ma prima, vediamo cosa significa data mining.

Che cos'è il data mining?

Il data mining è il metodo di analisi dei dati per determinare modelli, correlazioni e anomalie nei set di dati. Questi set di dati sono costituiti da dati provenienti da database dei dipendenti, informazioni finanziarie, elenchi di fornitori, database di clienti, traffico di rete e account dei clienti. Utilizzando le statistiche, l'apprendimento automatico (ML) e l'intelligenza artificiale (AI), è possibile esplorare enormi set di dati manualmente o automaticamente.

Il data mining aiuta le aziende a sviluppare strategie di business migliori, migliorare le relazioni con i clienti, ridurre i costi e aumentare i ricavi.

Nel processo di data mining, viene prima determinato l'obiettivo aziendale da raggiungere utilizzando i dati. I dati vengono quindi raccolti da varie fonti e caricati nei data warehouse, che è un repository di dati analitici. Inoltre, i dati vengono ripuliti: i dati mancanti vengono aggiunti e i dati duplicati vengono rimossi. Strumenti sofisticati e modelli matematici vengono utilizzati per trovare modelli all'interno dei dati.

I risultati vengono confrontati con gli obiettivi aziendali per vedere se possono essere utilizzati per le operazioni aziendali. Sulla base del confronto, i dati vengono distribuiti all'interno dell'azienda. Viene quindi presentato utilizzando grafici o tabelle di facile comprensione.

Applicazioni del Data Mining

Il data mining è utilizzato in diversi settori:

• Le aziende multimediali utilizzano il data mining per comprendere il comportamento dei consumatori e lanciare campagne appropriate.
• Le società finanziarie lo utilizzano per comprendere i rischi di mercato, rilevare le frodi finanziarie e ottenere i migliori rendimenti dagli investimenti.
• Nelle aziende di vendita al dettaglio, il data mining viene utilizzato per comprendere le richieste dei clienti, il loro comportamento, prevedere le vendite e lanciare campagne pubblicitarie più mirate attraverso modelli di dati.
• Le industrie manifatturiere utilizzano strumenti di data mining per gestire la propria catena di approvvigionamento, migliorare la garanzia della qualità e utilizzare i dati delle macchine per prevedere i difetti dei macchinari che aiutano nella manutenzione.
• Il data mining viene utilizzato per aggiornare i sistemi di sicurezza, rilevare intrusioni e malware. Il software di data mining può essere utilizzato per analizzare le e-mail e filtrare lo spam dai tuoi account di posta elettronica.

Trasformazione dei dati nel data mining: i processi

La trasformazione dei dati nel data mining viene eseguita per combinare dati non strutturati con dati strutturati per analizzarli in seguito. È anche importante quando i dati vengono trasferiti a un nuovo data warehouse su cloud . Quando i dati sono omogenei e ben strutturati, è più facile analizzare e cercare modelli.

Ad esempio, un'azienda ha acquisito un'altra azienda e ora deve consolidare tutti i dati aziendali. La società più piccola potrebbe utilizzare un database diverso rispetto alla società madre. Inoltre, i dati in questi database possono avere ID, chiavi e valori univoci. Tutto questo deve essere formattato in modo che tutti i record siano simili e possano essere valutati.

Questo è il motivo per cui vengono applicati i metodi di trasformazione dei dati. E sono descritti di seguito:

Levigatura dei dati

Questo metodo viene utilizzato per rimuovere il rumore da un set di dati. Il rumore è indicato come i dati distorti e privi di significato all'interno di un set di dati. Smoothing utilizza algoritmi per evidenziare le caratteristiche speciali nei dati. Dopo aver rimosso il rumore, il processo può rilevare qualsiasi piccola modifica ai dati per rilevare modelli speciali.

Qualsiasi modifica o tendenza dei dati può essere identificata con questo metodo.

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Aggregazione dei dati

L'aggregazione è il processo di raccolta dei dati da una varietà di fonti e di archiviazione in un unico formato. Qui, i dati vengono raccolti, archiviati, analizzati e presentati in un rapporto o in un formato di riepilogo. Aiuta a raccogliere più informazioni su un particolare cluster di dati. Il metodo aiuta a raccogliere grandi quantità di dati.

Questo è un passaggio cruciale poiché l'accuratezza e la quantità di dati sono importanti per un'analisi corretta. Le aziende raccolgono dati sui visitatori del proprio sito web. Questo dà loro un'idea dei dati demografici dei clienti e delle metriche comportamentali. Questi dati aggregati li aiutano a progettare messaggi, offerte e sconti personalizzati.

Discretizzazione

Questo è un processo di conversione di dati continui in un insieme di intervalli di dati. I valori di attributo continui sono sostituiti da etichette di intervallo di piccole dimensioni. Questo rende i dati più facili da studiare e analizzare. Se un attributo continuo viene gestito da un'attività di data mining, i suoi valori discreti possono essere sostituiti da attributi di qualità costante. Ciò migliora l'efficienza del compito.

Questo metodo è anche chiamato meccanismo di riduzione dei dati in quanto trasforma un set di dati di grandi dimensioni in un set di dati categoriali. La discretizzazione utilizza anche algoritmi basati sull'albero decisionale per produrre risultati brevi, compatti e accurati quando si utilizzano valori discreti.

Generalizzazione

In questo processo, gli attributi di dati di basso livello vengono trasformati in attributi di dati di alto livello utilizzando gerarchie di concetti. Questa conversione da un livello inferiore a un livello concettuale superiore è utile per avere un quadro più chiaro dei dati. Ad esempio, i dati sull'età possono essere sotto forma di (20, 30) in un set di dati. Si trasforma in un livello concettuale superiore in un valore categoriale (giovane, vecchio).

La generalizzazione dei dati può essere suddivisa in due approcci: processo del cubo di dati (OLAP) e approccio di induzione orientato agli attributi (AOI) .

Costruzione di attributi

Nel metodo di costruzione degli attributi, vengono creati nuovi attributi da un insieme esistente di attributi. Ad esempio, in un set di dati di informazioni sui dipendenti, gli attributi possono essere il nome del dipendente, l'ID dipendente e l'indirizzo. Questi attributi possono essere utilizzati per costruire un altro set di dati che contiene informazioni sui dipendenti che si sono uniti solo nell'anno 2019.

Questo metodo di ricostruzione rende il mining più efficiente e aiuta a creare rapidamente nuovi set di dati.

Normalizzazione

Chiamata anche pre-elaborazione dei dati, questa è una delle tecniche cruciali per la trasformazione dei dati nel data mining. Qui, i dati vengono trasformati in modo che rientrino in un determinato intervallo. Quando gli attributi si trovano su intervalli o scale differenti, la modellazione e il mining dei dati possono essere difficili. La normalizzazione aiuta ad applicare algoritmi di data mining e ad estrarre i dati più velocemente.

I metodi di normalizzazione popolari sono:

• Normalizzazione min-max
• Ridimensionamento decimale
• Normalizzazione del punteggio Z

Avvolgendo

Le tecniche di trasformazione dei dati nel data mining sono importanti per lo sviluppo di un set di dati utilizzabile e l'esecuzione di operazioni, come ricerche, aggiunta di timestamp e inclusione di informazioni di geolocalizzazione. Le aziende utilizzano script di codice scritti in Python o SQL o strumenti ETL (extract, transform, load ) basati su cloud per la trasformazione dei dati.

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