I dati sono fondamentali nel mondo moderno. Tutto ora è basato sui dati e ogni settore richiede dati per innovare e crescere.
Le aziende utilizzano tonnellate di dati per comprendere le tendenze del settore, i clienti e come stanno andando, il che le aiuta a migliorare i loro processi e ottenere risultati migliori.
Tuttavia, è un compito arduo estrarre un sacco di informazioni da un volume inimmaginabile di dati non strutturati e strutturati e implementarli per la crescita dell’organizzazione.
È qui che entra in gioco il data mining, che consente alle organizzazioni di estrarre informazioni preziose. A loro volta, queste informazioni sono fondamentali per la business intelligence e per rilevare modelli, prevedere possibili risultati, contrastare i problemi e identificare nuove opportunità.
Per rendere possibile tutto ciò, sono disponibili molte tecniche di data mining per estrarre informazioni, alcune delle quali sono più importanti di altre.
In questo articolo, parlerò di cos’è il data mining, come viene eseguito e delle principali tecniche di data mining che puoi implementare nella tua azienda.
Sommario:
Cos’è il data mining?
Il data mining è una tecnica in cui i computer estraggono e organizzano un’enorme quantità di dati e identificano modelli e relazioni che le organizzazioni possono utilizzare per la business intelligence.
È anche noto come scoperta della conoscenza nei dati perché aiuta a scoprire tutte le relazioni tra dati e informazioni preziose da un pool di dati non strutturati e strutturati. Questa tecnica utilizza algoritmi per estrarre tutte le informazioni e i modelli sottostanti che possono aiutare a risolvere i problemi aziendali.
Il data mining funge da parte cruciale dell’analisi dei dati, ma si basa su un immagazzinamento efficace, un’adeguata elaborazione del computer e un’accurata raccolta dei dati. Esistono molte tecniche di data mining disponibili nel settore, ma la loro analisi si riduce a due aspetti principali:
- Uso del data mining per descrivere il set di dati analizzato
- Uso di tecniche insieme ad algoritmi di apprendimento automatico per prevedere i risultati
Le organizzazioni, siano esse piccole, medie o grandi, traggono vantaggio dal data mining in quanto fornisce loro dati preziosi. Possono ulteriormente elaborare e analizzare questi dati per effettuare osservazioni significative, prevedere risultati futuri, migliorare il processo decisionale e identificare nuove opportunità, comportamento degli utenti, frodi e problemi di sicurezza.
Evoluzione del data mining
Il data mining può sembrare una nuova tecnologia, ma rimarrai sorpreso di sapere che è una tecnologia vecchia di generazione che affonda le sue radici nel 1760. L’idea del data mining è stata implementata per la prima volta dal teorema di Bayer, ma non poteva essere utilizzata a causa della mancanza di strumenti.
È diventato più potente ed efficace con l’avvento delle moderne tecnologie e dei potenti computer poiché i data scientist sono stati in grado di utilizzarli su dati sempre più numerosi.
È stato durante il periodo degli anni ’90 e 2000 che il data mining ha iniziato a guadagnare slancio tra le aziende e questa popolarità ha anche facilitato la scoperta di nuove tecniche di mining.
Tuttavia, l’articolo di Moneyball su una squadra di baseball professionista che utilizza l’analisi dei dati per creare il roster della squadra ha portato il data mining alla ribalta nel settore.
Inizialmente, il data mining riguardava l’estrazione di informazioni da dati tabulari. Ma con la crescente domanda di maggiori approfondimenti e l’evoluzione della tecnologia, anche il text mining, l’image mining e il graph mining sono entrati a far parte del sistema di data mining.
Al giorno d’oggi, il data mining è applicato in molti campi. Nelle organizzazioni, svolge un ruolo fondamentale nel processo decisionale e nell’analisi di mercato.
Vantaggi del data mining
L’adozione diffusa del data mining è principalmente attribuita alla sua varietà di vantaggi per le persone e le organizzazioni. Alcuni di loro sono:
Marketing e vendite migliorati
Il data mining è stato determinante per incrementare il marketing e le vendite delle imprese. Consente alle organizzazioni di comprendere le esigenze dei clienti, prevedere il comportamento dei clienti e creare un modello che le aiuti a vendere prodotti redditizi. Inoltre è utile per trovare nuovi lead e migliorare il grafico delle vendite.
Ottenere informazioni finanziarie accurate e aggiornate
Le finanze e gli istituti bancari sfruttano il data mining per estrarre informazioni critiche accurate e aggiornate. Che si tratti di rapporti di credito o informazioni sui prestiti, questa tecnologia ha aiutato le banche a semplificare la propria attività in modo efficace.
Migliore servizio clienti
L’implementazione del data mining nelle aziende può migliorare significativamente il servizio clienti. Le aziende possono utilizzare questa tecnologia per scoprire problemi importanti nel proprio servizio clienti, risolverli e continuare a fornire soluzioni rapide ai clienti.
Conveniente
Il data mining aiuta le organizzazioni a semplificare le proprie operazioni aziendali risparmiando denaro in molte aree. Abilitando l’efficienza operativa, le aziende possono creare soluzioni convenienti per identificare le esigenze dei clienti e le prossime tendenze del mercato. Questo li aiuta a crescere di più mantenendo i costi sotto controllo.
Gestione del rischio
Il data mining può aiutare nella gestione efficace del rischio, consentendo alle aziende di evitare molti problemi. Dall’identificazione di frodi e scappatoie nei sistemi al rilevamento di minacce online, il data mining può aiutare le aziende a migliorare i loro sforzi di sicurezza informatica.
Maggiore fedeltà al marchio
Ottenendo informazioni dal data mining, le organizzazioni possono indirizzare efficacemente la propria base di clienti e creare migliori relazioni con i clienti. I moderni team di marketing utilizzano tecniche diverse per ottenere informazioni preziose sulle esigenze dei propri clienti, aumentando così la fedeltà al marchio.
Processo decisionale migliore
Al giorno d’oggi i team di diverse organizzazioni utilizzano le informazioni del data mining per prendere decisioni finali sulle loro mosse future. Ottenendo informazioni sull’andamento del mercato e sui pensieri dei consumatori, possono decidere cosa fare e cosa evitare.
Prevedi le tendenze future
Con le tecniche di data mining, le aziende possono acquisire informazioni utili. Questo aiuta gli analisti aziendali a comprendere le tendenze future e la direzione del mercato. Sulla base di ciò, possono apportare modifiche alle strategie aziendali esistenti.
Applicazioni del data mining
Il data mining è utilizzato in diversi settori ed è diventato uno strumento vitale per le aziende moderne. Ecco alcune delle aree in cui viene applicato:
Marketing
Uno dei principali domini in cui viene utilizzato il data mining è il marketing. Le aziende hanno beneficiato molto di questa tecnica applicandola ai loro sforzi di marketing. Il data mining li aiuta a ottenere informazioni dettagliate sul mercato, sui clienti, sulle tendenze e sui concorrenti.
Utilizzando le informazioni estratte, le aziende non solo possono rivolgersi in modo efficace ai clienti giusti, ma anche comprenderne le esigenze, prevedere il futuro, prendere decisioni migliori e stare al passo con la concorrenza.
Assistenza sanitaria
Il data mining ha portato una rivoluzione nel settore sanitario consentendo ai professionisti medici di ottenere informazioni cruciali difficili da trovare. Utilizzando diverse tecniche di data mining, le aziende farmaceutiche possono comprendere i requisiti dei farmaci e anche trovare farmaci migliori.
Bancario
Il data mining è ampiamente utilizzato nel settore bancario per comprendere il comportamento dei clienti, creare modelli di rischio finanziario, rilevare frodi, raccogliere informazioni sul credito, ecc. I servizi finanziari lo utilizzano per analizzare il rischio di mercato e identificare potenziali clienti di carte di credito.
Vedere al dettaglio
Ottenendo le informazioni necessarie sui mercati e sul comportamento di acquisto dei clienti, le aziende di vendita al dettaglio possono trarre grandi vantaggi dal data mining. Ad esempio, l’analisi delle tendenze del mercato aiuta i negozi di moda a rifornire facilmente i vestiti richiesti dai consumatori.
Produzione
Il settore manifatturiero ha tratto vantaggio dal data mining sin dal suo arrivo perché li ha aiutati a rilevare problemi, migliorare i tempi di attività e garantire la sicurezza operativa. Li aiuta anche a modificare la loro velocità di produzione in base alla domanda del mercato.
Divertimento
I servizi di streaming di intrattenimento sono utenti attivi di strumenti di data mining per comprendere le preferenze e le scelte degli spettatori. Possono estrarre i dati degli utenti e fornire servizi migliori di conseguenza.
Diverse tecniche di data mining
Il data mining si è evoluto notevolmente nel tempo, dando origine a numerose tecniche:
#1. Classificazione
La classificazione è una popolare tecnica di data mining utilizzata dai data scientist per analizzare gli attributi della varietà di dati utilizzati. Quando gli attributi dei dati vengono identificati, questi dati vengono classificati in classi predefinite.
È una forma di raggruppamento in cui punti dati simili vengono estratti e utilizzati per l’analisi al fine di effettuare confronti. È un metodo fondamentale che le agenzie di marketing utilizzano spesso per identificare un target di riferimento e analizzarne il comportamento.
#2. Modellazione predittiva
È una tecnica potente nel mondo del data mining che utilizza set di dati storici e attuali per creare un modello grafico per azioni o risultati futuri.
Molte organizzazioni nel settore dei prodotti e della produzione implementano questo modello per ottenere informazioni sulle tendenze future e sulla direzione del mercato. Questa tecnica funziona meglio quando è associata a set di dati di grandi dimensioni perché aiuta ad aumentare la precisione.
#3. Analisi dei valori anomali
L’analisi dei valori anomali è un’altra tecnica di data mining efficace ampiamente utilizzata dalle organizzazioni finanziarie per rilevare anomalie in un set di dati. È uno dei componenti principali responsabili del mantenimento di database sicuri.
A differenza di altre tecniche, individua punti dati univoci che sono diversi dagli altri e aiuta i data scientist a trovare il motivo dietro gli errori. I settori bancari spesso lo utilizzano per identificare l’utilizzo anomalo della carta di credito in un giorno e proteggersi da transazioni fraudolente.
#4. Visualizzazione dati
Quasi tutte le organizzazioni, che provengano dal settore marketing, bancario, sanitario o dell’intrattenimento, utilizzano la visualizzazione dei dati. È una tecnica comune che traduce i dati dati in una forma grafica come grafici, diagrammi o grafici in modo che tutti possano capirli facilmente.
I data scientist utilizzano principalmente questa tecnica per mostrare le loro scoperte in una forma di facile interpretazione ai dirigenti dell’azienda in modo che possano prendere decisioni informate. Al giorno d’oggi, questa tecnica si è evoluta a un livello tale che tutti i risultati sono spesso rappresentati attraverso modelli 3D e realtà aumentata.
#5. Regressione
Un’altra tecnica di data mining popolare nell’era moderna di oggi è la regressione, ed è utilizzata principalmente per mostrare la relazione tra le variabili in un set di dati di grandi dimensioni.
È una vantaggiosa tecnica della scatola bianca che viene utilizzata per identificare la funzione primaria dietro la relazione tra le variabili. Le società di e-commerce utilizzano spesso questa tecnica per prevedere la fascia di età dei diversi clienti in base alla cronologia degli acquisti.
#6. Associazione
Esistono numerose tecniche di data mining, ma solo poche tecniche, come l’associazione, sono ampiamente utilizzate in tutti i settori. Aiuta i data scientist a trovare relazioni univoche tra le variabili in un set di dati.
Ha molte somiglianze con le tecniche di apprendimento automatico perché indica dati specifici tramite un evento basato sui dati. Molte organizzazioni, in particolare i marchi di vendita al dettaglio, utilizzano questa tecnica per ricerche di mercato e per analizzare le abitudini di acquisto estemporanee di clienti specifici.
Come eseguire il data mining
Il data mining è un processo interattivo che prevede più passaggi:
#1. Definizione dell’obiettivo
Per avviare il processo di data mining, i data scientist, gli analisti e gli stakeholder aziendali dedicano del tempo a comprendere l’obiettivo principale dell’organizzazione per il data mining. Sulla base degli obiettivi e dei requisiti unici, scelgono il modo adatto per eseguire il data mining.
#2. Raccolta dei dati richiesti
Una volta definito l’obiettivo, è tempo che i data scientist raccolgano i set di dati richiesti pertinenti al loro obiettivo. I dati rilevanti vengono raccolti da varie fonti e quindi archiviati in un data warehouse.
#3. Preparazione dei dati
In questa fase, i dati memorizzati vengono sottoposti a pulizia e organizzazione per renderli liberi da rumori indesiderati. È un passaggio che richiede tempo e che prevede tre fasi:
- I dati rilevanti vengono estratti e trasformati.
- I dati vengono puliti rimuovendo i duplicati, aggiornando i valori mancanti, eliminando i valori anomali, controllando la ragionevolezza, ecc.
- I dati puliti vengono caricati nel database centrale
#4. Costruzione di modelli
In questa fase, i data scientist selezionano il modello appropriato in base al tipo di analisi dei dati. Il team di data scientist analizzerà le relazioni dei dati, come la correlazione, le tendenze e i modelli sequenziali, quindi deciderà il modello di conseguenza.
Questa fase potrebbe anche coinvolgere algoritmi di deep learning, modelli predittivi e modelli di classificazione a seconda del tipo di dati alimentati. I punti di addestramento nel set di dati possono essere sottoposti a confronto se il set di dati non è etichettato.
#5. Valutazione del cambiamento
È una fase cruciale del processo in cui il risultato del modello viene valutato e interpretato una volta che i dati sono aggregati. Il risultato può anche essere presentato al decisore per il processo di valutazione. Durante questa fase, assicurarsi che il risultato del modello coincida con l’obiettivo definito.
#6. Implementazione
È la fase finale, in cui l’azienda convaliderà e capirà se le informazioni sono utili o meno per l’organizzazione. Se il team ritiene che le informazioni abbiano un impatto, le utilizzerà per raggiungere i propri obiettivi e ideare una nuova strategia.
Le informazioni vengono visualizzate sotto forma di fogli di calcolo e grafici, che vengono archiviati e utilizzati per identificare nuovi problemi.
Sfide nell’implementazione del data mining
Come qualsiasi altra tecnologia, anche il data mining presenta alcune sfide nella sua implementazione, come ad esempio:
- Complessità dei dati: il data mining può essere in grado di semplificare un set di dati di grandi dimensioni, ma richiede una notevole quantità di tempo e denaro per elaborarli. È un compito piuttosto impegnativo estrarre informazioni da foto strutturate e non strutturate, musica, video e testi in linguaggio naturale.
- Dati incompleti: non tutti i set di dati durante il mining saranno precisi. Potresti trovare dati incompleti, che potrebbero causare rumore e guasti al sistema.
- Rischi per la privacy: i rischi per la privacy rappresentano una sfida importante nel data mining. Esistono molti casi in cui le aziende raccolgono le informazioni personali dei clienti per analizzare le tendenze di acquisto, il che potrebbe violare la loro privacy e portare a problemi di conformità.
- Costi operativi elevati: il data mining comporta costi operativi elevati per l’acquisto e la manutenzione di server, software e hardware. Inoltre, dovrai anche mantenere una grande quantità di dati che comporta un notevole investimento in termini di costi.
- Problemi di prestazioni: le prestazioni di un sistema di data mining possono essere facilmente compromesse quando viene utilizzato un metodo o una tecnica sbagliati. Anche l’incoerenza nel flusso di dati o nel volume del database contribuisce a problemi di prestazioni.
Software e strumenti utili per il data mining
Il data mining è una tecnologia in evoluzione. Pertanto, molte organizzazioni di software stanno creando software e strumenti avanzati di data mining per aiutare le aziende a eseguire il data mining in modo efficiente.
Il numero di funzionalità può variare di conseguenza, ma le funzionalità chiave comuni nella maggior parte di esse sono algoritmi integrati, preparazione dei dati, modelli predittivi, piattaforma basata su GUI e modelli di distribuzione.
Alcuni dei popolari software di data mining ampiamente utilizzati sono Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt e Apache Mahout. Oltre a questi, puoi utilizzare il data mining di Elki, Weka e sci-kit-learn, poiché sono tecnologie open source gratuite.
Conclusione
Il data mining ha reso le cose più facili per le aziende e le ha aiutate a crescere in modo significativo. Possono utilizzare diverse tecniche di data mining per raccogliere informazioni ed esaminare approfondimenti che in precedenza erano difficili da ottenere.
Spero che questo articolo ti aiuti a comprendere il data mining e le diverse tecniche di data mining in modo che tu possa implementarle per acquisire le informazioni necessarie e far crescere maggiormente la tua attività.
Successivamente, potresti anche leggere di Data Discovery e dei suoi strumenti.