Esempi più comuni di data mining

Parla di estrazione di conoscenza da grandi set di dati, parla di data mining!

Data mining, knowledge discovery o analisi predittiva: tutti questi termini hanno lo stesso significato. Suddivisi in parole più semplici, questi termini si riferiscono a un insieme di tecniche per scoprire modelli in un ampio set di dati. Questi modelli aiutano a creare un modello predittivo per rimanere al passo con i comportamenti futuri nella scienza dei dati.
Oggi, la maggior parte delle organizzazioni, indipendentemente dal proprio dominio, sta cercando di capitalizzare i propri Big Data e utilizza quindi metodi analitici sofisticati. Con la crescita del consumo di Big Data, è aumentata anche la necessità di data mining. Oggi possiamo vedere esempi di data mining ovunque intorno a noi.

Diamo un'occhiata ad alcuni esempi di Data Mining che incontri frequentemente nella tua vita quotidiana:

1. Intelligenza artificiale e apprendimento automatico

Sia l'intelligenza artificiale che l'apprendimento automatico stanno guadagnando molta importanza nel mondo di oggi e il merito va al data mining. In quale altro modo si crea un sistema "artificialmente intelligente" senza alimentarlo con dati e modelli rilevanti? E come si estraggono modelli rilevanti se non tramite Data Mining?
Uno degli esempi più comuni di intelligenza artificiale e machine learning che molto probabilmente incontri ogni giorno sono gli amati sistemi di raccomandazione. È mai successo che dopo aver acquistato un prodotto da Amazon, ti viene mostrato un elenco di prodotti consigliati e finisci per acquistarne uno in un batter d'occhio? Come ha fatto Amazon a raggiungere questo obiettivo? Studiando e analizzando a fondo i tuoi dati e comportamenti passati. Utilizzando le tue tendenze comportamentali, Amazon può classificare i prodotti in base alla probabilità di acquisto del prodotto. Mentre Amazon e altri siti di e-commerce utilizzano l'intelligenza artificiale per mostrare consigli sui prodotti, le piattaforme di streaming di video e musica come Spotify e Netflix usano lo stesso per curare meglio le tue playlist.

Gli esempi sopra menzionati utilizzano l'Intelligenza Artificiale in aggiunta ai dati estratti. Tuttavia, è anche possibile l'utilizzo inverso, ovvero è possibile sviluppare teorie e quindi utilizzare il data mining per rafforzare la propria teoria. Ad esempio, se un'auto a guida autonoma vede una Maruti rossa superare il doppio del limite di velocità, potrebbe sviluppare una teoria secondo cui tutte le Maruti rosse superano la velocità. Questa IA può quindi utilizzare i metodi di data mining per rafforzare o indebolire la teoria.
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2. Fornitori di servizi

I fornitori di servizi utilizzano il data mining per fidelizzare i clienti da molto tempo ormai. L'utilizzo delle tecniche di Business Intelligence e Data Mining consente a questi fornitori di servizi di prevedere il "churn", un termine utilizzato per quando un cliente li lascia per un altro fornitore di servizi.
Oggi, ogni fornitore di servizi dispone di terabyte di dati sui propri clienti. Questi dati includono elementi come le informazioni di fatturazione, le interazioni con il servizio clienti, le visite al sito Web e così via. Utilizzando l'estrazione e l'analisi di questi dati, i fornitori di servizi assegnano un punteggio di probabilità a ciascun cliente. Questo punteggio di probabilità riflette la tua probabilità di cambiare fornitore. Quindi, queste aziende si rivolgono alle persone a rischio più elevato fornendo incentivi e attenzioni personalizzate, per fidelizzare i clienti.
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3. Supermercati e negozi al dettaglio

Il data mining consente ai proprietari dei supermercati di conoscere le tue scelte e preferenze anche meglio di te. Se non ci credi, rimarrai stupito da ciò che Target ha fatto qualche anno fa.
A seguito della cronologia degli acquisti e dei comportamenti di una delle loro clienti, Target ha correttamente concluso di essere incinta. Oh, e lascia che te lo dica – questo era anche prima che la donna stessa lo sapesse. Tale è il potere dei dati, dei modelli e dell'analisi.

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In generale, questi negozi al dettaglio dividono i clienti in quelli che chiamano gruppi "recency, frequency, monetario" (RFM) e gruppi specifici con diverse campagne e strategie. Quindi, un cliente che spende molto ma raramente verrà trattato in modo diverso rispetto a un cliente che spende poco ma spesso. Quest'ultimo tipo può ricevere offerte fedeltà, upsell o cross-sell, mentre al primo potrebbe essere offerto un accordo win-back, solo per esempio.
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4. Scienza, ingegneria e istruzione:

Le aree della scienza e dell'ingegneria hanno subito una massiccia revisione dall'applicazione delle tecniche di data mining. Diamo un'occhiata ad alcuni campi specifici che fanno uso delle tecniche di Data Mining:

• • Il mining di sequenze trova ampio uso nello studio della genetica umana. Aiuta a comprendere la relazione tra le variazioni nella sequenza del DNA e la variabilità nella suscettibilità alle malattie. In poche parole, mira a scoprire come i cambiamenti nel DNA corrispondano al rischio di sviluppare malattie comuni, il che aiuterà in modo significativo a migliorare i metodi di diagnosi, prevenzione e cura di queste malattie.

• • Il data mining viene utilizzato nel campo della ricerca educativa per comprendere i fattori che portano gli studenti a impegnarsi in comportamenti che riducono il loro apprendimento e la loro efficienza.

• Nell'area dell'ingegneria dell'energia elettrica, i metodi di data mining sono stati ampiamente utilizzati per eseguire il monitoraggio delle condizioni su apparecchiature elettriche ad alta tensione. Lo scopo di questo è ottenere informazioni preziose su vari parametri relativi alla sicurezza come lo stato dell'isolamento e simili, per evitare incidenti.

5. Agenzie di prevenzione della criminalità:

L'uso di Data Mining e Analytics non è limitato solo alle applicazioni aziendali o all'istruzione e alla tecnologia, e l'ultimo esempio in questo elenco dimostra lo stesso. Oltre alle organizzazioni aziendali, anche le agenzie di prevenzione della criminalità utilizzano l'analisi dei dati per individuare le tendenze in una miriade di dati. Questi dati includono informazioni, inclusi i dettagli di tutte le principali attività criminali che sono avvenute.
L'estrazione di questi dati e lo studio e la comprensione approfonditi dei modelli e delle tendenze consente a queste agenzie di prevenzione della criminalità di prevedere gli eventi futuri con una precisione molto migliore. Con l'aiuto del Data Mining e dell'analisi, queste agenzie possono scoprire tutto, da dove schierare la massima manodopera di polizia (dove è più probabile che si verifichi il prossimo crimine e quando?), chi cercare a un valico di frontiera (in base al tipo o all'età del veicolo, numero o età degli occupanti, o storia del passaggio di frontiera), anche a quali informazioni prendere sul serio nelle attività antiterrorismo.

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Quello di cui abbiamo discusso sopra sono solo alcuni dei tanti esempi di Data Mining. Se questo articolo ti ha affascinato e desideri saperne di più, ti consigliamo di approfondire concetti come data mining, analisi dei dati, business intelligence e intelligenza artificiale. Ciò amplierà la tua base di conoscenze e ti aiuterà anche a fare una scelta professionale più informata, se stai cercando di saltare le navi a Data.
La Business Intelligence è il presente e il futuro e il Data Mining costituisce la base di tutto in una certa misura. Quindi, assicurati di essere completo con le tue basi se stai cercando una carriera gratificante e appagante!

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