Che cos'è il data mining? Concetti chiave, come funziona?

Il data mining può essere inteso come il processo di esplorazione dei dati attraverso la pulizia, la ricerca di modelli, la progettazione di modelli e la creazione di test. Il data mining include i concetti di machine learning, statistica e gestione del database. Di conseguenza, è spesso facile confondere il data mining con l'analisi dei dati, la scienza dei dati o altri processi di dati.

Il data mining ha avuto una storia lunga e ricca. Come concetto, è emerso con l'emergere dell'era informatica negli anni '60. Storicamente, il Data Mining era per lo più un processo di codifica intensivo e richiedeva molta esperienza di codifica. Ancora oggi, il data mining coinvolge i concetti di programmazione per pulire, elaborare, analizzare e interpretare i dati. Gli specialisti dei dati devono avere una conoscenza pratica delle statistiche e almeno un linguaggio di programmazione per eseguire accuratamente le attività di data mining. Grazie ai sistemi intelligenti di AI e ML, alcuni dei principali processi di data mining sono ora automatizzati. Se sei un principiante in Python e nella scienza dei dati, i programmi di scienza dei dati di upGrad possono sicuramente aiutarti ad immergerti più a fondo nel mondo dei dati e dell'analisi.

In questo articolo, ti aiuteremo a chiarire tutta la confusione attorno al data mining, guidandoti attraverso tutte le sfumature, incluso di cosa si tratta, concetti chiave da sapere, come funziona e il futuro del data mining!

Tanto per cominciare: il data mining non è precisamente l'analisi dei dati

È naturale confondere il data mining con altri progetti di dati, inclusa l'analisi dei dati. Tuttavia, nel complesso, il data mining è molto più ampio dell'analisi dei dati. In effetti, l'analisi dei dati è solo un aspetto dell'analisi dei dati. Gli esperti di data mining sono responsabili della pulizia e della preparazione dei dati, della creazione di modelli di valutazione e del test di tali modelli rispetto a ipotesi per progetti di business intelligence. In altre parole, attività come la pulizia dei dati, l'analisi dei dati, l'esplorazione dei dati fanno parte dell'intero spettro del data mining, ma sono solo le parti di un insieme molto più ampio.

Concetti chiave di data mining

La corretta esecuzione di qualsiasi attività di data mining richiede diverse tecniche, strumenti e concetti. Alcuni dei concetti più importanti sul data mining sono:

• Pulizia/preparazione dei dati: qui tutti i dati grezzi provenienti da fonti disparate vengono convertiti in un formato standard che può essere facilmente elaborato e analizzato. Ciò include l'identificazione e la rimozione di errori, la ricerca di valori mancanti, la rimozione di duplicati, ecc.

• Intelligenza artificiale: i sistemi di intelligenza artificiale svolgono attività analitiche sull'intelligenza umana, come pianificazione, ragionamento, risoluzione dei problemi e apprendimento.

• Apprendimento delle regole di associazione: noto anche come analisi del paniere di mercato, questo concetto è essenziale per trovare la relazione tra le diverse variabili di un set di dati. Per estensione, questo è un componente estremamente cruciale per determinare quali prodotti vengono generalmente acquistati insieme dai clienti.

• Clustering: il clustering è il processo di divisione di un set di dati di grandi dimensioni in sottoinsiemi più piccoli e significativi chiamati cluster. Questo aiuta a comprendere la natura individuale degli elementi del set di dati, utilizzando il quale ulteriore raggruppamento o raggruppamento può essere eseguito in modo più efficiente.

• Classificazione: il concetto di classificazione viene utilizzato per assegnare elementi in un set di dati di grandi dimensioni a classi target per migliorare l'accuratezza della previsione delle classi target per ogni nuovo dato.

• Analisi dei dati: una volta che tutti i dati sono stati riuniti ed elaborati, l'analisi dei dati viene utilizzata per valutare tutte le informazioni, trovare modelli e generare approfondimenti.

• Data warehousing: questo è il processo di archiviazione di un'ampia raccolta di dati aziendali in modi che facilitano un rapido processo decisionale. Il magazzino è la componente più cruciale di qualsiasi progetto di data mining su larga scala.

• Regressione: la tecnica di regressione viene utilizzata per prevedere un intervallo di valori numerici, come temperatura, prezzi delle azioni, vendite, in base a un determinato set di dati.

Ora che abbiamo tutti i termini cruciali in atto, diamo un'occhiata a come funziona un tipico progetto di data mining.

Come funziona il data mining?

Qualsiasi progetto di data mining in genere inizia con la scoperta dell'ambito. È essenziale porre le domande giuste e raccogliere il set di dati corretto per rispondere a tali domande. Quindi, i dati vengono preparati per l'analisi e il successo finale del progetto dipende in larga misura dalla qualità dei dati. Dati scarsi portano a risultati imprecisi e errati, rendendo ancora più importante preparare diligentemente i dati e rimuovere tutte le anomalie.

Il processo di data mining in genere funziona attraverso i seguenti sei passaggi:

1. Capire il business

Questa fase implica lo sviluppo di una comprensione completa del progetto in questione, inclusa la situazione aziendale attuale, gli obiettivi aziendali e le metriche per il successo.

2. Comprendere i dati

Una volta chiariti l'ambito del progetto e gli obiettivi di business, viene il compito di raccogliere tutti i dati rilevanti che saranno necessari per risolvere il problema. Questi dati vengono raccolti da tutte le fonti disponibili, inclusi database, cloud storage e silos.

3. Preparazione dei dati

Una volta raccolti i dati da tutte le fonti, è il momento di preparare i dati. In questa fase vengono eseguite la pulizia dei dati, la normalizzazione, il riempimento dei valori mancanti e tali attività. Questo passaggio ha lo scopo di portare tutti i dati nel formato più appropriato e standardizzato per svolgere ulteriori processi.

4. Sviluppo del modello

Ora, dopo aver portato tutti i dati in un formato adatto per l'analisi, il passo successivo è lo sviluppo dei modelli. Per questo, la programmazione e gli algoritmi vengono utilizzati per elaborare un modello in grado di identificare tendenze e modelli dai dati a portata di mano.

5. Testare e valutare il modello

La modellazione viene eseguita in base ai dati disponibili. Tuttavia, per testare i modelli, è necessario alimentarli con altri dati e vedere se genera o meno l'output pertinente. Determinare quanto bene il modello sta fornendo nuovi risultati aiuterà a raggiungere gli obiettivi di business. Questo è generalmente un processo iterativo che si ripete fino a quando non è stato trovato il miglior algoritmo per risolvere il problema in questione.

6. Distribuzione

Una volta che il modello è stato testato e migliorato in modo iterativo, l'ultimo passaggio è la distribuzione del modello e la messa a disposizione dei risultati del progetto di data mining a tutte le parti interessate e ai decisori.

Durante l'intero ciclo di vita del data mining, i data miner devono mantenere una stretta collaborazione tra esperti di dominio e altri membri del team per tenere tutti al corrente e assicurarsi che nulla sfugga alle crepe.

Vantaggi del data mining per le aziende

Le aziende ora gestiscono un mucchio di dati su base giornaliera. Questi dati aumentano solo con il passare del tempo e non è possibile che il volume di questi dati diminuisca mai. Di conseguenza, le aziende non hanno altra scelta che essere basate sui dati. Nel mondo di oggi, il successo di qualsiasi azienda dipende in gran parte dalla capacità di comprendere i propri dati, ricavarne insight e fare previsioni attuabili. Il data mining consente alle aziende di migliorare il proprio futuro analizzando le tendenze dei dati passati e facendo previsioni accurate su ciò che è probabile che accada.

Ad esempio, il Data Mining può raccontare a un'azienda i propri potenziali clienti che potrebbero diventare clienti redditizi sulla base dei dati passati e che è più probabile che interagiscano con una campagna o un'offerta specifica. Con questa conoscenza, le aziende possono aumentare il loro ROI offrendo solo quei potenziali clienti che probabilmente risponderanno e diventeranno clienti preziosi.

Tutto sommato, il data mining offre i seguenti vantaggi a qualsiasi azienda:

• Comprendere le preferenze e i sentimenti dei clienti.
• Acquisire nuovi clienti e fidelizzare quelli esistenti.
• Migliorare l'up-sell e il cross-sell.
• Aumentare la fidelizzazione tra i clienti.
• Migliorare il ROI e aumentare i ricavi aziendali.
• Rilevare attività fraudolente e identificare i rischi di credito.
• Monitoraggio delle prestazioni operative.

Utilizzando le tecniche di data mining, le aziende possono basare le proprie decisioni su dati e intelligenza in tempo reale, anziché solo sull'istinto o sull'istinto, assicurandosi così di continuare a fornire risultati e stare al passo con la concorrenza.

Il futuro del data mining

Il data mining, e persino altri campi delle scienze dei dati, hanno un futuro estremamente luminoso, a causa della quantità sempre crescente di dati nel mondo. Nell'ultimo anno, i nostri dati accumulati sono cresciuti da 4,4 zettabyte a 44 zettabyte .

Se sei entusiasta della scienza dei dati o del data mining o di qualsiasi cosa abbia a che fare con i dati, questo è il momento migliore per essere vivo. Dato che stiamo assistendo a una rivoluzione dei dati, è il momento ideale per iniziare e affinare le tue competenze e competenze sui dati. Le aziende di tutto il mondo sono quasi sempre alla ricerca di esperti di dati con competenze sufficienti per aiutarli a dare un senso ai propri dati. Quindi, se vuoi iniziare il tuo viaggio nel mondo dei dati, ora è il momento perfetto!

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