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L'esercitazione sul data mining fornisce concetti di base e avanzati sul data mining. Il nostro tutorial sul data mining è progettato per studenti ed esperti.

Il data mining è una delle tecniche più utili che aiuta imprenditori, ricercatori e individui a estrarre informazioni preziose da enormi quantità di dati. Viene anche chiamato data mining Scoperta della conoscenza nel database (KDD) . Il processo di scoperta della conoscenza include la pulizia dei dati, l'integrazione dei dati, la selezione dei dati, la trasformazione dei dati, il data mining, la valutazione dei modelli e la presentazione della conoscenza.

Il nostro tutorial sul data mining include tutti gli argomenti del data mining come applicazioni, data mining vs machine learning, strumenti di data mining, data mining sui social media, tecniche di data mining, clustering nel data mining, sfide nel data mining, ecc.

Cos'è il data mining?

Il processo di estrazione di informazioni per identificare modelli, tendenze e dati utili che consentirebbero all'azienda di prendere decisioni basate sui dati da enormi quantità di dati è chiamato Data Mining.

In altre parole, possiamo dire che il Data Mining è il processo di investigazione di modelli nascosti di informazioni da varie prospettive per la categorizzazione in dati utili, che vengono raccolti e assemblati in aree particolari come data warehouse, analisi efficienti, algoritmi di data mining, aiuto alla decisione creazione e altri requisiti di dati per ridurre eventualmente i costi e generare entrate.

Il data mining è l’atto di cercare automaticamente grandi quantità di informazioni per trovare tendenze e modelli che vanno oltre le semplici procedure di analisi. Il data mining utilizza complessi algoritmi matematici per i segmenti di dati e valuta la probabilità di eventi futuri. Il Data Mining è anche chiamato Knowledge Discovery of Data (KDD).

Il Data Mining è un processo utilizzato dalle organizzazioni per estrarre dati specifici da enormi database per risolvere problemi aziendali. Trasforma principalmente i dati grezzi in informazioni utili.

Il Data Mining è simile al Data Science effettuato da una persona, in una situazione specifica, su un particolare set di dati, con un obiettivo. Questo processo include vari tipi di servizi come text mining, web mining, audio e video mining, pictorial data mining e social media mining. Viene eseguito tramite software semplice o altamente specifico. Esternalizzando il data mining, tutto il lavoro può essere svolto più velocemente con bassi costi operativi. Le aziende specializzate possono anche utilizzare le nuove tecnologie per raccogliere dati che è impossibile individuare manualmente. Ci sono tonnellate di informazioni disponibili su varie piattaforme, ma pochissima conoscenza è accessibile. La sfida più grande è analizzare i dati per estrarre informazioni importanti che possono essere utilizzate per risolvere un problema o per lo sviluppo aziendale. Sono disponibili molti strumenti e tecniche potenti per estrarre dati e ricavarne informazioni migliori.

Tipi di data mining

Il data mining può essere eseguito sui seguenti tipi di dati:

Database relazionale:

Un database relazionale è una raccolta di più set di dati formalmente organizzati da tabelle, record e colonne da cui è possibile accedere ai dati in vari modi senza dover riconoscere le tabelle del database. Le tabelle trasmettono e condividono informazioni, facilitando la ricerca, il reporting e l'organizzazione dei dati.

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Data warehouse:

Un Data Warehouse è la tecnologia che raccoglie i dati da varie fonti all'interno dell'organizzazione per fornire approfondimenti aziendali significativi. L'enorme quantità di dati proviene da più luoghi, ad esempio marketing e finanza. I dati estratti vengono utilizzati per scopi analitici e aiutano nel processo decisionale di un'organizzazione aziendale. Il data warehouse è progettato per l'analisi dei dati piuttosto che per l'elaborazione delle transazioni.

Repository di dati:

Il Data Repository si riferisce generalmente a una destinazione per l'archiviazione dei dati. Tuttavia, molti professionisti IT utilizzano il termine più chiaramente per riferirsi a un tipo specifico di configurazione all'interno di una struttura IT. Ad esempio, un gruppo di database in cui un'organizzazione ha conservato vari tipi di informazioni.

Database relazionale a oggetti:

Una combinazione di un modello di database orientato agli oggetti e di un modello di database relazionale è chiamata modello relazionale a oggetti. Supporta classi, oggetti, ereditarietà, ecc.

Uno degli obiettivi principali del modello dati relazionale a oggetti è colmare il divario tra il database relazionale e le pratiche del modello orientato agli oggetti frequentemente utilizzate in molti linguaggi di programmazione, ad esempio C++, Java, C# e così via.

Database transazionale:

Un database transazionale si riferisce a un sistema di gestione del database (DBMS) che ha il potenziale per annullare una transazione del database se non viene eseguita in modo appropriato. Anche se molto tempo fa questa era una funzionalità unica, oggi la maggior parte dei sistemi di database relazionali supporta attività di database transazionali.

Vantaggi del data mining

• La tecnica del Data Mining consente alle organizzazioni di ottenere dati basati sulla conoscenza.
• Il data mining consente alle organizzazioni di apportare modifiche redditizie al funzionamento e alla produzione.
• Rispetto ad altre applicazioni di dati statistici, il data mining è economicamente vantaggioso.
• Il Data Mining aiuta il processo decisionale di un'organizzazione.
• Facilita la scoperta automatizzata di modelli nascosti nonché la previsione di tendenze e comportamenti.
• Può essere indotto nel nuovo sistema così come nelle piattaforme esistenti.
• È un processo rapido che consente ai nuovi utenti di analizzare facilmente enormi quantità di dati in breve tempo.

Svantaggi del data mining

• Esiste la probabilità che le organizzazioni possano vendere dati utili sui clienti ad altre organizzazioni in cambio di denaro. Secondo il rapporto, American Express ha venduto gli acquisti con carta di credito dei propri clienti ad altre organizzazioni.
• Molti software di analisi di data mining sono difficili da utilizzare e richiedono una formazione avanzata su cui lavorare.
• Diversi strumenti di data mining operano in modi distinti a causa dei diversi algoritmi utilizzati nella loro progettazione. Pertanto, la selezione dei giusti strumenti di data mining è un compito molto impegnativo.
• Le tecniche di data mining non sono precise, quindi in determinate condizioni possono portare a gravi conseguenze.

Applicazioni di data mining

Il data mining viene utilizzato principalmente da organizzazioni con intense richieste dei consumatori: vendita al dettaglio, comunicazione, finanza, società di marketing, per determinare il prezzo, le preferenze dei consumatori, il posizionamento del prodotto e l'impatto sulle vendite, sulla soddisfazione del cliente e sui profitti aziendali. Il data mining consente a un rivenditore di utilizzare i record dei punti vendita degli acquisti dei clienti per sviluppare prodotti e promozioni che aiutano l'organizzazione ad attirare il cliente.

Queste sono le seguenti aree in cui il data mining è ampiamente utilizzato:

Data Mining nel settore sanitario:

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Il data mining nel settore sanitario ha un eccellente potenziale per migliorare il sistema sanitario. Utilizza dati e analisi per ottenere informazioni migliori e identificare le migliori pratiche che miglioreranno i servizi sanitari e ridurranno i costi. Gli analisti utilizzano approcci di data mining come apprendimento automatico, database multidimensionale, visualizzazione dei dati, soft computing e statistica. Il Data Mining può essere utilizzato per prevedere i pazienti in ciascuna categoria. Le procedure garantiscono che i pazienti ricevano cure intensive nel posto giusto e al momento giusto. Il data mining consente inoltre agli assicuratori sanitari di riconoscere frodi e abusi.

Data mining nell'analisi del paniere di mercato:

L’analisi del paniere di mercato è un metodo di modellazione basato su un’ipotesi. Se acquisti un gruppo specifico di prodotti, è più probabile che acquisti un altro gruppo di prodotti. Questa tecnica può consentire al rivenditore di comprendere il comportamento di acquisto di un acquirente. Questi dati possono aiutare il rivenditore a comprendere le esigenze dell'acquirente e a modificare di conseguenza il layout del negozio. È possibile effettuare un diverso confronto analitico dei risultati tra vari negozi e tra clienti di diversi gruppi demografici.

Estrazione dei dati nell'istruzione:

Il data mining educativo è un campo emergente, interessato allo sviluppo di tecniche che esplorano la conoscenza dai dati generati dagli ambienti educativi. Gli obiettivi dell'EDM sono riconosciuti come l'affermazione del futuro comportamento di apprendimento degli studenti, lo studio dell'impatto del supporto educativo e la promozione della scienza dell'apprendimento. Un'organizzazione può utilizzare il data mining per prendere decisioni precise e anche per prevedere i risultati dello studente. Con i risultati, l’istituzione può concentrarsi su cosa insegnare e come insegnare.

Data Mining nell'ingegneria della produzione:

La conoscenza è il miglior asset posseduto da un’azienda manifatturiera. Gli strumenti di data mining possono essere utili per trovare modelli in un processo di produzione complesso. Il data mining può essere utilizzato nella progettazione a livello di sistema per ottenere le relazioni tra l'architettura del prodotto, il portafoglio di prodotti e le esigenze di dati dei clienti. Può anche essere utilizzato per prevedere il periodo di sviluppo del prodotto, i costi e le aspettative tra le altre attività.

Data Mining nel CRM (Customer Relationship Management):

Il Customer Relationship Management (CRM) riguarda l'acquisizione e il mantenimento dei clienti, il miglioramento della fidelizzazione dei clienti e l'implementazione di strategie orientate al cliente. Per ottenere un rapporto dignitoso con il cliente, un'organizzazione aziendale deve raccogliere dati e analizzarli. Con le tecnologie di data mining, i dati raccolti possono essere utilizzati per l'analisi.

Data Mining nel rilevamento delle frodi:

Miliardi di dollari vengono persi a causa delle frodi. I metodi tradizionali di rilevamento delle frodi richiedono molto tempo e sono sofisticati. Il data mining fornisce modelli significativi e trasforma i dati in informazioni. Un sistema di rilevamento delle frodi ideale dovrebbe proteggere i dati di tutti gli utenti. I metodi supervisionati consistono in una raccolta di record campione e questi record sono classificati come fraudolenti o non fraudolenti. Utilizzando questi dati viene costruito un modello e viene utilizzata la tecnica per identificare se il documento è fraudolento o meno.

Estrazione dei dati nel rilevamento della menzogna:

Arrestare un criminale non è un grosso problema, ma far emergere la verità da lui è un compito molto impegnativo. Le forze dell'ordine possono utilizzare tecniche di data mining per indagare su reati, monitorare sospette comunicazioni terroristiche, ecc. Questa tecnica include anche il text mining e cerca modelli significativi nei dati, che di solito sono testo non strutturato. Le informazioni raccolte dalle indagini precedenti vengono confrontate e viene costruito un modello per l'individuazione della menzogna.

Data Mining Banca Finanziaria:

La digitalizzazione del sistema bancario dovrebbe generare un'enorme quantità di dati per ogni nuova transazione. La tecnica di data mining può aiutare i banchieri risolvendo problemi aziendali nel settore bancario e finanziario identificando tendenze, vittime e correlazioni nelle informazioni aziendali e nei costi di mercato che non sono immediatamente evidenti ai manager o ai dirigenti perché il volume dei dati è troppo grande o viene prodotto troppo rapidamente sullo schermo da parte degli esperti. Il manager può trovare questi dati per indirizzare, acquisire, fidelizzare, segmentare e mantenere un cliente redditizio.

Sfide di implementazione nel data mining

Sebbene il data mining sia molto potente, deve affrontare molte sfide durante la sua esecuzione. Varie sfide potrebbero essere correlate a prestazioni, dati, metodi e tecniche, ecc. Il processo di data mining diventa efficace quando le sfide o i problemi vengono correttamente riconosciuti e adeguatamente risolti.

Dati incompleti e rumorosi:

Il processo di estrazione di dati utili da grandi volumi di dati è il data mining. I dati nel mondo reale sono eterogenei, incompleti e rumorosi. I dati in grandi quantità saranno solitamente imprecisi o inaffidabili. Questi problemi possono verificarsi a causa dello strumento di misurazione dei dati o a causa di errori umani. Supponiamo che una catena di vendita al dettaglio raccolga i numeri di telefono dei clienti che spendono più di $ 500 e che gli addetti alla contabilità inserino le informazioni nel loro sistema. La persona potrebbe commettere un errore di digitazione durante l'immissione del numero di telefono, il che si traduce in dati errati. Anche alcuni clienti potrebbero non essere disposti a rivelare i propri numeri di telefono, il che si traduce in dati incompleti. I dati potrebbero essere modificati a causa di errori umani o di sistema. Tutte queste conseguenze (dati disturbati e incompleti) rendono difficile il data mining.

Distribuzione dei dati:

I dati del mondo reale vengono solitamente archiviati su varie piattaforme in un ambiente informatico distribuito. Potrebbe trovarsi in un database, in singoli sistemi o persino su Internet. In pratica, è un compito piuttosto difficile trasferire tutti i dati in un archivio dati centralizzato, principalmente a causa di problemi organizzativi e tecnici. Ad esempio, diversi uffici regionali potrebbero avere i propri server per archiviare i propri dati. Non è possibile archiviare tutti i dati di tutti gli uffici su un server centrale. Pertanto, il data mining richiede lo sviluppo di strumenti e algoritmi che consentano l’estrazione di dati distribuiti.

Dati complessi:

I dati del mondo reale sono eterogenei e potrebbero essere dati multimediali, inclusi audio e video, immagini, dati complessi, dati spaziali, serie temporali e così via. Gestire questi diversi tipi di dati ed estrarre informazioni utili è un compito arduo. Nella maggior parte dei casi, nuove tecnologie, nuovi strumenti e metodologie dovrebbero essere perfezionati per ottenere informazioni specifiche.

Prestazione:

Le prestazioni del sistema di data mining dipendono principalmente dall'efficienza degli algoritmi e delle tecniche utilizzate. Se l’algoritmo e le tecniche progettati non sono all’altezza, l’efficienza del processo di data mining verrà influenzata negativamente.

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Privacy e sicurezza dei dati:

Il data mining di solito porta a seri problemi in termini di sicurezza, governance e privacy dei dati. Ad esempio, se un rivenditore analizza i dettagli degli articoli acquistati, rivela dati sulle abitudini di acquisto e preferenze dei clienti senza il loro permesso.

Visualizzazione dati:

Nel data mining, la visualizzazione dei dati è un processo molto importante perché è il metodo principale che mostra l'output all'utente in modo presentabile. I dati estratti dovranno trasmettere il significato esatto di ciò che intendono esprimere. Ma molte volte, rappresentare le informazioni all'utente finale in modo preciso e semplice è difficile. I dati di input e le informazioni di output sono complicati, molto efficienti e i processi di visualizzazione dei dati di successo devono essere implementati per avere successo.

Ci sono molte altre sfide nel data mining oltre ai problemi sopra menzionati. Man mano che inizia il processo di data mining vero e proprio, vengono scoperti ulteriori problemi e il successo del data mining dipende dall'eliminazione di tutte queste difficoltà.

Prerequisiti

Prima di apprendere i concetti di data mining, è necessario avere una conoscenza di base di statistica, conoscenza dei database e linguaggio di programmazione di base.

Pubblico

Il nostro tutorial sul data mining è preparato per tutti i principianti o i laureati in informatica per aiutarli ad apprendere le basi delle tecniche avanzate relative al data mining.

I problemi

Ti assicuriamo che non troverai alcuna difficoltà mentre impari il nostro tutorial sul Data Mining. Ma se c'è qualche errore in questo tutorial, segnala gentilmente il problema o l'errore nel modulo di contatto in modo che possiamo migliorarlo.