Data Mining: definizione, tecniche e strumenti

Il data mining è definito come il processo di filtraggio, ordinamento e classificazione dei dati da set di dati più grandi per rivelare modelli e relazioni sottili, che aiuta le aziende a identificare e risolvere problemi aziendali complessi attraverso l'analisi dei dati. Questo articolo spiega in dettaglio il data mining, le sue tecniche e i 10 principali strumenti di data mining più popolari nel 2022.

Il data mining si riferisce al filtraggio, all'ordinamento e alla classificazione dei dati da set di dati più grandi per rivelare modelli e relazioni sottili, che aiutano le aziende a identificare e risolvere problemi aziendali complessi attraverso l'analisi dei dati. Gli strumenti e le tecniche software di data mining consentono alle organizzazioni di prevedere le tendenze future del mercato e prendere decisioni cruciali per l'azienda in momenti cruciali.

Il data mining è una componente essenziale della scienza dei dati che utilizza analisi avanzate dei dati per ricavare informazioni approfondite da grandi volumi di dati. Se scaviamo più a fondo, il data mining è un ingrediente cruciale del processo di knowledge discovery in databases (KDD), in cui la raccolta, l’elaborazione e l’analisi dei dati avviene a un livello fondamentale.

Le aziende fanno molto affidamento sul data mining per intraprendere iniziative di analisi nella configurazione organizzativa. I dati analizzati provenienti dal data mining vengono utilizzati per varie applicazioni di analisi e business intelligence (BI), che considerano l'analisi dei dati in tempo reale insieme ad alcune informazioni storiche.

Con pratiche di data mining di prim'ordine, le aziende possono elaborare diverse strategie aziendali e gestire meglio le proprie operazioni. Ciò può comportare il perfezionamento delle funzioni incentrate sul cliente, tra cui pubblicità, marketing, vendite, assistenza clienti, finanza, risorse umane, ecc.

Il data mining svolge anche un ruolo fondamentale nella gestione di casi d’uso critici per l’azienda come la pianificazione della sicurezza informatica, il rilevamento delle frodi, la gestione dei rischi e molti altri. Il data mining trova applicazioni in settori verticali come l'assistenza sanitaria, la ricerca scientifica, lo sport, i progetti governativi, ecc.

Il data mining è gestito prevalentemente da un gruppo di data scientist, professionisti esperti di BI, gruppi di analisi, analisti aziendali, dirigenti esperti di tecnologia e personale con un solido background e un'inclinazione verso l'analisi dei dati.

Fondamentalmente, l’apprendimento automatico (ML), l’intelligenza artificiale (AI), l’analisi statistica e la gestione dei dati sono elementi cruciali del data mining necessari per esaminare, ordinare e preparare i dati per l’analisi. I migliori algoritmi ML e strumenti di intelligenza artificiale hanno consentito il facile mining di enormi set di dati, inclusi dati dei clienti, record transazionali e persino file di registro raccolti da sensori, attuatori, dispositivi IoT, app mobili e server.

Fasi chiave coinvolte nel processo di data mining:

Processo di estrazione dei dati

Il data mining è vantaggioso per la maggior parte delle aziende principalmente perché può eseguire grandi volumi di dati e identificare modelli, relazioni e tendenze nascosti. I risultati sono utili per l'analisi predittiva che aiuta nella pianificazione strategica mantenendo uno stock dello scenario aziendale attuale.

Vantaggi del data mining per le aziende:

Il data mining svolge un ruolo fondamentale nella definizione di piani strategici che aiutano le aziende a ottenere profitti e ricavi aziendali più elevati e a distinguerli dalla concorrenza.

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Ogni applicazione di data science richiede una tecnica di data mining diversa. Una delle tecniche di data mining più diffuse e conosciute utilizzate include il riconoscimento di modelli e il rilevamento di anomalie. Entrambi questi metodi utilizzano una combinazione di tecniche per estrarre i dati.

Diamo un'occhiata ad alcune delle tecniche fondamentali di data mining comunemente utilizzate nei settori verticali.

La regola di associazione si riferisce alle istruzioni if-then che stabiliscono correlazioni e relazioni tra due o più elementi di dati. Le correlazioni vengono valutate utilizzando metriche di supporto e confidenza, in cui il supporto determina la frequenza di occorrenza degli elementi di dati all'interno del set di dati. Al contrario, la fiducia si riferisce all’accuratezza delle affermazioni if-then.