Il significato letterale di data mining è estrazione di dati. Si tratta di un insieme di metodologie e tecniche che permettono di estrapolare informazioni utili da grandi quantità di dati. Informazioni che, altrimenti, risulterebbero impliciti.
Cos’è il data mining
Il data mining è il processo di smistamento di grandi set di dati per identificare modelli e stabilire relazioni per risolvere i problemi. E questo attraverso l’analisi dei dati, gli strumenti in quest’ambito consentono cioè alle aziende di prevedere le tendenze future.
Le regole di associazione vengono create analizzando i dati per pattern if / then frequenti. Si utilizzano quindi i criteri di supporto e affidabilità per individuare le relazioni più importanti all’interno dei dati.
Inoltre, il supporto è la frequenza con cui gli elementi vengono visualizzati nel database. Mentre la fiducia è il numero di volte in cui le dichiarazioni sono accurate. Altri parametri includono analisi di sequenza o percorso, classificazione, raggruppamento e previsione.
I parametri di analisi della sequenza o del percorso cercano modelli in cui un evento porta a un altro evento successivo. Una sequenza è un elenco ordinato di set di elementi. Ed è un tipo comune di struttura dati che si trova in molti database.
I parametri di classificazione e raggruppamento
Un parametro di classificazione cerca nuovi modelli e potrebbe comportare un cambiamento nel modo in cui i dati sono organizzati. Gli algoritmi di classificazione prevedono le variabili in base ad altri fattori all’interno del database.
Invece, i parametri di raggruppamento individuano e documentano visivamente gruppi di fatti precedentemente sconosciuti.
D’altra parte, il clustering raggruppa un insieme di oggetti e li aggrega in base a quanto sono simili tra loro.
Esistono diversi modi in cui un utente può implementare il cluster, che differenziano ogni modello di clustering. La promozione dei parametri all’interno del data mining può scoprire modelli nei dati che possono portare a previsioni ragionevoli sul futuro. È un fenomeno noto anche come analisi predittiva.
Strumenti e tecniche
Le tecniche di data mining sono utilizzate in molte aree di ricerca, tra cui matematica, cibernetica, genetica e marketing. Le tecniche di data mining sono un mezzo per guidare l’efficienza e prevedere il comportamento dei clienti. Un’azienda può distinguersi dalla concorrenza attraverso l’uso dell’analisi predittiva.
Il web mining, un tipo di data mining utilizzato nella gestione delle relazioni con i clienti, integra le informazioni raccolte dai metodi e dalle tecniche tradizionali di data mining sul web. Il web mining mira a comprendere il comportamento dei clienti e a valutare l’efficacia di un determinato sito web.
Altre tecniche di data mining includono approcci di rete basati sull’apprendimento multitask per classificare modelli, garantire l’esecuzione parallela e scalabile di algoritmi di data mining, l’estrazione di database di grandi dimensioni, la gestione di tipi di dati relazionali e complessi e apprendimento automatico (machine learning). Il machine learning consente di progettare algoritmi specifici da cui apprendere e prevedere.
I vantaggi generati dall’analisi dei dati
In generale, i vantaggi del data mining derivano dalla capacità di scoprire schemi e relazioni nascosti nei dati che possono essere utilizzati per fare previsioni che hanno un impatto sulle aziende.
I vantaggi specifici di questa tecnica variano a seconda dell’obiettivo e del settore. I reparti di vendita e marketing possono estrarre i dati dei clienti per migliorare i tassi di conversione dei lead o per creare campagne di marketing one-to-one. Le informazioni di data mining sui modelli storici di vendita e sui comportamenti dei clienti possono essere utilizzate per costruire modelli di previsione per vendite future, nuovi prodotti e servizi.
Esempi di data mining
Come si è già accennato settori di applicazione del data mining sono i più disparati. Si va dall’economia e finanza a quello scientifico, dalle tecnologie dell’informazione alla statistica, al marketing eccetera.
Possiamo trarre esempi più specifici di adozione di tali funzionalità nell’ICT guardando senz’altro alla sicurezza. Vi sono tecniche molto efficaci per fraud detection (malware in primis). L’analisi dei dati rende più veloce le procedure di intrusion detection eccetera.
Inoltre, in campo finance esempi di uso riguardano le previsioni degli indici azionari e il rilevamento delle frodi.
Sul fronte medicale questa tecnologia può aiutare per le decisioni in merito ai protocolli di cura, alla selezione di quali protesi scegliere.
Per quanto riguarda il marketing, queste tecnologie supportano nell’analisi dei comportamenti. Così come nel clustering, ovvero nella segmentazione della base dati. Offrono aiuto nel comprendere quali sono gli abbinamenti migliori di prodotto e così via. Per fare un ulteriore esempio, il data mining contribuisce all’analisi dei churner. La churn analysis ha lo scopo di capire quali sono le caratteristiche di un cliente che in futuro potrebbe scegliere la concorrenza.
L’industria manifatturiera utilizza strumenti di data mining per migliorare la sicurezza dei prodotti, identificare problemi di qualità, gestire la catena di approvvigionamento e migliorare le operazioni.
I migliori software di data mining
Un breve elenco di tool software che consentono di accelerare l’introduzione o il consolidamento in azienda delle capacità di data mining.
Alteryx Designer
È lo strumento che combina analisi predittive, data blending (preparando e ripulendo i dati per metterli a fattor comune), analisi spaziali, reporting e app in un singolo workflow.
Knime
Konstanz Information Miner. Si tratta di una piattaforma open source con licenza GPLv3 di analisi dati, reportistica e integrazione. Ha al suo interno componenti per data mining e machine learning.
IBM SPSS Modeler
È l’applicazione software di data mining e di analisi del testo di Big Blue. Viene utilizzata per costruire modelli predittivi e svolgere altre attività analitiche. Ha un’interfaccia visiva che consente agli utenti di sfruttare algoritmi statistici e di data mining senza programmazione.
Oracle Data Mining
Parte opzionale di Oracle Database Enterprise Edition. Contiene numerosi algoritmi di data mining e analisi dei dati per classificazione, previsione, regressione, associazioni, selezione di funzionalità, rilevamento di anomalie eccetera.
RapidMiner Studio
Fornisce un ambiente integrato per la preparazione dei dati, machine e deep learning, text mining e analisi predittiva. Utilizzabile in ambiti aziendali sia in campo di ricerca e formazione.
Qlik Sense
Serve per visualizzare al meglio i dati, questo strumento consente di creare grafici di immediata comprensione, analizzando più fonti di dati mediante funzionalità drag-and-drop.
SAS Visual Data Mining and ML
Genera automaticamente informazioni dettagliate per identificare le variabili più comuni dei vari modelli, sfruttando dati strutturati e non. Offre funzionalità di generazione del linguaggio naturale per dare un riepilogo del progetto scritto in un linguaggio semplice, permettendo di interpretare facilmente i report.
Tibco Data Science
Il tool si caratterizza in quanto si pone l’obiettivo di semplificare la data science e il machine learning in ecosistemi ibridi. Sfrutta TensorFlow, SageMaker, Rekognition, Cognitive Services e altre soluzioni per orchestrare la complessità dell’open source e realizzare soluzioni innovative.
Weka
Acronimo che sta per Waikato Environment for Knowledge Analysis. È un software per l’apprendimento automatico sviluppato nell’università di Waikato in Nuova Zelanda. È open source e viene distribuito con licenza GNU General Public License.
