Cos'è il data mining: ambito, opportunità di carriera

I dati in qualche forma o forma ci circondano costantemente. Che si tratti dei nostri smartphone o laptop, qualunque applicazione utilizziamo produce tonnellate di dati preziosi. Questi dati sono estremamente utili per le aziende che desiderano raccogliere informazioni e prendere decisioni aziendali.

Pertanto, l'analisi dei dati è stata un salvatore assoluto per tutte le aziende in lungo e in largo e le ha aiutate a prendere decisioni molto più calcolate. Tuttavia, l'analisi dei dati è un po' come l'ultima fase del processo di scienza dei dati. Tutto inizia con la corretta raccolta e raccolta dei dati, e questo è ciò che è noto come Data Mining. Se sei un principiante nell'analisi dei dati 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.

Il processo di Data Mining non è così semplice come potrebbe sembrare e se stai iniziando in questo campo, devi conoscere tutti i cosa, come e perché intorno al Data Mining. In questo articolo, ti illustreremo varie sfumature che ti aiuteranno a comprendere i fondamenti del Data Mining in modo molto più rigoroso.

Qual è lo scopo del data mining?

Lo scopo del Data Mining è raccogliere dati da fonti disparate e metterli sotto un unico cofano. Il mining consiste nel raccogliere dati, portarli in un formato adeguato, elaborarli ed estrarne informazioni rilevanti.

Il data mining aiuta a rilevare le tendenze da cumuli di dati, prevedere i risultati, modellare il pubblico di destinazione e raccogliere informazioni approfondite sul comportamento e sui sentimenti dei clienti. Utilizzando queste informazioni, le aziende possono adattarsi di conseguenza e offrire i migliori servizi possibili.

Diamo un'occhiata alle diverse operazioni di Data Mining in modo approfondito!

Come funziona il data mining?

Il data mining è un processo graduale che consiste sostanzialmente nelle seguenti fasi:

• Creazione di set di dati di destinazione selezionando il tipo di dati richiesto.
• Esplorare i dati e preelaborarli per portarli in formati coerenti.
• Preparazione dei dati creando regole di segmentazione, pulizia del rumore, esecuzione di controlli delle anomalie, compilazione di valori mancanti e altro ancora.
• Finalmente arriva la fase di utilizzo degli algoritmi di Machine Learning sui dati estratti per portare a termine le cose!

Quando si tratta di Machine Learning, ecco alcuni dei tipi di algoritmi di apprendimento che vengono spesso utilizzati:

• Algoritmi di Machine Learning supervisionati
  • Per l'ordinamento e la disposizione dei dati strutturati.
  • Il metodo di classificazione viene utilizzato per determinare i modelli noti e viene quindi applicato a nuove informazioni (ad esempio, classificando una lettera e-mail di input come spam o non spam).
  • Quindi, viene eseguita la regressione per prevedere valori specifici come temperature, tassi e simili.
  • Una volta completata la regressione, viene eseguita la normalizzazione per appiattire le variabili indipendenti dei set di dati e riorganizzare i dati in una forma più coesa.
• Algoritmi di Machine Learning non supervisionati
  • Per esplorare diversi set di dati senza etichetta.
  • Il processo di clustering viene utilizzato per formare cluster/gruppi/strutture di dati simili che hanno modelli distinti.
  • Le regole di associazione vengono utilizzate per identificare la relazione tra le variabili dei dati di input.
  • Il riepilogo viene quindi utilizzato per segnalare il ritrovamento e visualizzare i dati.
• Algoritmi di machine learning semi-supervisionati: questo approccio utilizza una combinazione di algoritmi di machine learning supervisionati e non supervisionati.
• Apprendimento delle reti neurali: le reti neurali traggono ispirazione dalle reti neuronali biologiche che costituiscono la struttura e la funzione del nostro cervello. Si tratta di sistemi più complessi utilizzati per costruire modelli di autoapprendimento per affrontare attività e operazioni più complesse.

Tecniche di data mining più utilizzate

I metodi sopra elencati vengono utilizzati per consentire alle macchine di apprendere da sole. Questi passaggi coinvolgono varie strategie statistiche e di riconoscimento dei modelli, che si basano sulle seguenti tecniche:

• Classificazione e clustering: questo è il processo di individuazione di gruppi, cluster all'interno del tuo set di dati. La classificazione viene utilizzata nel caso dell'apprendimento supervisionato, mentre il clustering viene utilizzato nel caso dell'apprendimento non supervisionato. Ad esempio, in base agli acquisti effettuati dai clienti nell'ultimo mese, puoi raggrupparli in "bassa spesa" e "alta spesa" e quindi, in base a questa classificazione (o raggruppamento), puoi affinare le tue strategie di marketing per questi gruppi.
• Rilevamento dei modelli: il monitoraggio e il rilevamento dei modelli implica il riconoscimento delle deviazioni nel set di dati a determinati intervalli. Ad esempio, il traffico del sito Web può raggiungere un picco in orari specifici durante la giornata. Questi modelli rivelano molto su come le persone interagiscono con i servizi.
• Associazione: l'associazione è il processo di rilevamento dei modelli e di analisi delle dipendenze e delle associazioni. Ad esempio, i clienti tendono ad acquistare cover per cellulari dopo aver acquistato i cellulari: questa semplice associazione può essere utile per attività di marketing.
• Analisi di regressione: l'analisi di regressione riguarda l'identificazione di varie variabili e l'analisi dei loro effetti sulle metriche che stai studiando. Ad esempio, le vendite di bevande fredde saranno direttamente correlate a quelle temperate.
• Rilevamento valori anomali: i valori anomali sono quei valori di dati che hanno caratteristiche apparentemente diverse da una grande porzione di altri dati. Il rilevamento e la rimozione di tali valori anomali è essenziale per un'analisi accurata dei dati.
• Previsione: il data mining può aiutare a costruire modelli di previsione in grado di prevedere in seguito come è probabile che le variabili indipendenti si modificheranno in futuro. Ad esempio, le aziende di e-commerce possono utilizzare i dati dei clienti e delle vendite per sviluppare modelli che prevedono quali prodotti verranno probabilmente restituiti o sostituiti.

Evidentemente, il Data Mining è estremamente utile per una serie di cose. Vedremo in seguito i vari ambiti e opportunità durante l'utilizzo di Data Science. Per ora, parliamo un po' di alcune delle sfide con il Data Mining.

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Sfide con il data mining

Se hai appena iniziato con l'analisi dei dati e stai conoscendo il data mining, è importante conoscere le varie sfide che questo campo deve affrontare. Ecco alcune di queste sfide a cui dovresti prestare attenzione!

Dati in eccesso

Questa è una sfida ovvia, ma che deve essere reiterata in ogni caso. I database stanno diventando sempre più grandi e disparati con il tempo ed è sempre più difficile dargli un senso in modo completo. Questa sfida si presenta in un triplice modo:

• Segmentazione dei dati attraverso il riconoscimento di fattori ed elementi importanti.
• Filtrare il rumore eliminando i valori anomali, riempiendo i valori mancanti e altro ancora.
• Attivazione dei dati integrando tutte le informazioni raccolte nei processi aziendali.

Tutti e tre i passaggi sopra menzionati richiedono che alcuni o altri algoritmi di apprendimento automatico vengano risolti con successo.

Problemi di privacy e sicurezza

Il Data Mining si occupa direttamente di dati e informazioni facilmente identificabili. Di conseguenza, la privacy e la sicurezza sono sempre state una delle sfide più grandi. Inoltre, data la storia di furti e violazioni dei dati, tende a esserci una certa sfiducia in qualsiasi forma di raccolta di dati.

In aggiunta a ciò, ci sono una rigorosa conformità e normative sull'utilizzo dei dati raccolti nell'UE a causa del GDPR. Ciò ha anche ribaltato le operazioni di data mining e raccolta. Se ci pensi davvero, ti renderai conto di come il Data Mining possa essere facilmente trasformato in una forma di sorveglianza. Puoi conoscere il comportamento degli utenti, le abitudini di consumo, l'interazione con gli annunci pubblicitari e molte altre informazioni che possono essere utilizzate sia per scopi positivi che negativi. La linea sottile tra estrazione mineraria e sorveglianza sta nello scopo. Il data mining consiste sempre nel fornire una migliore esperienza utente.

Di conseguenza, è fondamentale proteggere tutti i dati estratti dall'alterazione, dalla modifica o dall'accesso senza autorizzazione. Di seguito sono riportati alcuni passaggi che possono essere adottati per garantire che:

• Meccanismi di crittografia
• Diversi livelli di accesso e autorizzazioni
• Controlli di sicurezza coerenti della rete.
• Responsabilità personale e conseguenze definite della perpetrazione.

Set di formazione dati

Per rendere più efficiente l'algoritmo di apprendimento automatico finale, la macchina dovrebbe essere alimentata con una quantità adeguata di dati per la causa richiesta. Questo è sicuramente qualcosa che è più facile a dirsi che a farsi per questi motivi principali:

• I set di dati non sono rappresentativi. Ad esempio, considerare le regole per la diagnosi dei pazienti. Deve esistere un'ampia gamma di casi d'uso con varie combinazioni che forniscano la flessibilità richiesta. Quindi, se queste regole si basano sulla diagnosi degli adulti, le loro applicazioni ai bambini saranno imprecise.
• Mancano casi limite. I casi limite assicurano che la macchina conosca chiaramente la differenza tra una cosa e l'altra, ad esempio la differenza tra un gatto e un cane. La macchina deve avere un insieme di proprietà specifiche per entrambe le classi. Inoltre, deve esserci anche un elenco di eccezioni.
• Mancanza di informazioni adeguate. Per ottenere un'adeguata efficienza di addestramento, un algoritmo deve essere alimentato con dati sufficienti con classi e condizioni degli oggetti ben definite. La vaghezza in questo processo generalmente porta a un pasticcio generale nei dati. Ad esempio, se l'insieme delle caratteristiche che distinguono un gatto da un cane sono troppo vaghe, la macchina potrebbe semplicemente etichettare entrambi come "mammiferi".

Precisione del set di dati

Per essere utili per la risoluzione di problemi aziendali, i dati estratti devono essere completi, accurati e affidabili. Nel caso in cui questi fattori non siano soddisfatti, i dati spesso indicheranno soluzioni sbagliate. Esistono numerosi algoritmi progettati per aiutarti a tenere sotto controllo l'accuratezza, l'affidabilità e la completezza. Tuttavia, l'intera cosa dipende ampiamente dalla tua comprensione di quali informazioni hai bisogno e quali operazioni dovranno essere eseguite.

Rumore nel set di dati

I dati rumorosi sono una delle maggiori sfide durante l'utilizzo del data mining. Pensa al rumore come a cose che non aggiungono valore alle operazioni aziendali. Quindi, prima di lavorare su algoritmi o processi significativi, è necessario filtrarli per garantire che lo sforzo principale sia concentrato sui dati dell'utente e non sul rumore. Il rumore nei dati è specifico del problema, quindi nel tuo caso, qualsiasi dato di questo tipo che non ti fornisce le informazioni di cui hai bisogno sarà rumoroso per te.

Oltre al rumore, devi anche occuparti delle seguenti due cose: valori mancanti e valori corrotti.

Entrambi questi fattori influiscono sulla qualità dei risultati finali, che influenzeranno le decisioni aziendali. Indipendentemente dal fatto che tu stia eseguendo la previsione, la classificazione o la segmentazione, valori rumorosi o mancanti possono rimandarti in una direzione completamente diversa.

Ora, parlando più in dettaglio dell'ambito del Data Mining, esploriamo i vantaggi del Data Mining per le aziende. Vedremo anche vari esempi di Data Mining nella vita reale e alcune tendenze chiave: questo ti darà un'idea del tipo di opportunità di carriera che ti aspettano nel campo del Data Mining!

Vantaggi del data mining per le aziende

Oltre al vantaggio generale di aiutare le aziende a prendere decisioni basate sui dati, ecco alcuni altri vantaggi del Data Mining. Questi sono tali vantaggi che aiutano le aziende a migliorare l'esperienza e le relazioni con i clienti e rafforzare i loro legami con il team!

• Possibile rilevamento di frodi: il data mining è vantaggioso per le aziende nel rilevare potenziali attività fraudolente. Ad esempio, l'analisi dei dati POS può fornire ai rivenditori informazioni dettagliate sulle transazioni fraudolente passate, portando a una qualche forma di rilevamento dei modelli. Le banche e altri istituti finanziari utilizzano tali tecniche per identificare i potenziali clienti difettosi.
• Ottimizzazione del marketing: raccogliendo dati relativi a vecchie campagne, le aziende possono capire cosa funziona per loro e cosa no. Ciò consente loro di elaborare tecniche di marketing più coinvolgenti basate sulla personalizzazione.
• Processo decisionale migliorato: il data mining consente alle aziende di prendere decisioni più informate piuttosto che fare affidamento solo sulle proprie esperienze o intuizioni. Ad esempio, l'intuizione può dire che un particolare prodotto non viene venduto a causa del suo prezzo. L'analisi, d'altra parte, può rivelare che in realtà è a causa di un minor numero di canali di distribuzione. Tali approfondimenti consentono alle aziende di risolvere i problemi alla radice.
• Coesione del team migliorata: il data mining è utile tanto per le questioni interne quanto per le operazioni esterne rivolte ai clienti. Utilizzando i dati, le aziende possono scoprire il comportamento e il coinvolgimento dei propri dipendenti, premiarli di conseguenza o aiutarli a crescere se necessario. In questo senso, il Data Mining può aiutare a migliorare la coesione complessiva del team.

Data mining in scenari del mondo reale

Dalle piccole e medie imprese alle aziende giganti, letteralmente ogni organizzazione oggi ha beneficiato del Data Mining in un modo o nell'altro. Hanno ridotto i costi, aumentato le entrate, migliorato il servizio clienti e raccolto più clienti. Ecco alcuni casi d'uso nel mondo reale in cui il data mining si è rivelato un punto di svolta per l'organizzazione:

Diamo un'occhiata ad alcuni esempi del mondo reale di come le aziende hanno convertito i dati in dollari.

• Aumento delle conversioni del 40% utilizzando la giusta strategia di follow-up: le buste hanno migliorato la fidelizzazione dei clienti scoprendo la giusta strategia di spedizione per i propri clienti. Dopo aver analizzato le frequenze di rimbalzo e aver scoperto i modelli nei clienti che lasciano il loro sito Web, hanno deciso di inviare e-mail 48 ore dopo che un visitatore era stato rimbalzato su di esso, il che ha dato loro il 40% di conversioni in più rispetto all'invio di e-mail di follow-up in un giorno!
• Miglioramenti del design del prodotto e aumento della quota di mercato: un'importante azienda CPG desiderava aumentare la quota di mercato dei suoi prodotti per la cura dei denti. Per questo, hanno collaborato con una società di analisi dei dati per estrarre dati da diverse fonti, inclusi il proprio database AWS e le piattaforme social. Hanno analizzato più di 250.000 modelli di comportamento dei clienti utilizzando analisi di testo e regressione, comprese altre tecniche.
• Analisi del paniere di mercato: l'analisi del paniere di mercato utilizza l'associazione per aiutare a identificare gli articoli che potrebbero essere acquistati dai singoli clienti. Un esempio di ciò è il motore di raccomandazione di Amazon che analizza dati come la cronologia degli utenti, i carrelli abbandonati ed evasi, i siti di riferimento e molti altri per fornire annunci pubblicitari personalizzati.

Come possiamo vedere, il Data Mining trova il suo utilizzo in diverse organizzazioni di tutte le dimensioni. Ciò si riflette direttamente nelle opportunità e nei percorsi di carriera a disposizione di chi è interessato al mondo del Data Mining e dell'analisi. L'importanza del Data Mining come strumento per raccogliere le informazioni necessarie non cesserà presto e le tendenze imminenti ne sono una testimonianza. Diamo un'occhiata un po'!

Tendenze di data mining e ultimi sviluppi

Il rilevamento dei modelli, la classificazione, il clustering, l'analisi di regressione e tali tecniche sono state ampiamente utilizzate finora. Tuttavia, i continui progressi tecnologici continuano a portare qualcosa di nuovo in tavola. Ecco alcune tendenze nel data mining che stanno cercando di risolvere le sfide di cui abbiamo parlato in precedenza fornendo al contempo un set di dati migliore per l'analisi.

• Risolvere le sfide della sicurezza: il data mining sta diventando molto più cauto nel mantenere i dati al sicuro dopo che in passato sono emersi vari problemi di sicurezza.
• Data mining distribuito: poiché oggi i dati sono archiviati in varie posizioni e dispositivi, vengono sviluppati algoritmi e tecniche sofisticati per estrarre dati così disparati e renderli coerenti e strutturati per l'analisi.
• Estrazione di dati spaziali: l'estrazione di dati spaziali ha a che fare con dati geografici, astronomici e ambientali per trovare modelli e approfondimenti sulla topologia e sulla geografia. Ciò è estremamente utile per le aziende che operano nelle attività di mappatura, per i viaggi, la navigazione o i servizi governativi.

In conclusione

Il data mining è il primo passo di un elaborato processo di analisi dei dati. Pertanto, farlo bene è di estrema importanza. I problemi con i dati estratti possono portare a un addestramento errato dei modelli di apprendimento automatico, che può portare a risultati imprecisi. Di conseguenza, il Data Mining è qualcosa che dovrebbe essere perseguito con cautela e attenzione. Questo è il motivo per cui c'è una crescente domanda di professionisti del Data Mining.

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