Che cos'è il data mining e in che modo le aziende utilizzano diverse tecniche di data mining?

Devi aver sentito parlare molto del data mining e dell'apprendimento automatico su Internet, delle tendenze del mercato e dei giornali, ma pochissime persone sanno cosa sia esattamente il data mining. Siamo annegati con i dati. È come se avessimo così tanti dati e non avessimo conoscenza poiché la maggior parte di noi comprende il data mining in un modo molto sbagliato.

Se stai eseguendo l'estrazione dell'oro o del carbone, stai effettivamente scavando per l'oro o il carbone mentre nel data mining non stai scavando per i dati ma le conoscenze e le intuizioni in essi contenute. Abbiamo una quantità significativa di informazioni e dati che possono fornire un sistema di supporto alle decisioni e alcune informazioni utili su modelli e comportamenti in modo che le persone possano usarlo.

Attualmente è disponibile un'enorme quantità di dati e le statistiche mostrano che i dati prodotti negli ultimi due anni sono superiori alla quantità totale di dati prodotti nell'intero secolo scorso. Allora da dove provengono questi dati? Questi dati provengono da diverse piattaforme a cui sei connesso come piattaforme di social media, e-mail, browser Internet, piattaforme di e-commerce e quasi tutto ciò che usi ogni giorno. Accedi a piattaforme di social media come Facebook, Instagram, Twitter, ecc. E hai utilizzato Internet per scopi diversi, generando un'enorme quantità di dati che riflette la tua mentalità.

Metti le tue opinioni sulle tendenze, leggi argomenti diversi, cerchi query diverse, acquisti qualcosa da piattaforme di e-commerce o recensisci un prodotto in modo positivo o negativo - e tutto ciò viene archiviato sotto forma di dati che contengono molto di conoscenza delle tue preferenze personali, scelte, simpatie-antipatie, inclinazioni, comportamento di acquisto e stile di vita.

Il data mining sta sostanzialmente scoprendo schemi nascosti da dati già disponibili che vengono archiviati sotto forma di copie cartacee, copie elettroniche o record online. L'estrazione di conoscenze da questi dati può rendere efficace il processo decisionale per un'azienda, un governo o te stesso.

In questo articolo, discuteremo gli aspetti multidimensionali del data mining come il tipo di dati che puoi estrarre, che tipo di pattern può essere estratto, quali sono le diverse tecniche di data mining e quali sono i principali concetti di data mining che tutti dovrebbe sapere.

L'evoluzione del data mining e della scienza

Per capire come si è evoluto il data mining nel tempo, è necessario dare un'occhiata all'evoluzione della scienza. Prima del 1600 avevamo la scienza empirica. Dal 1600 al 1950 abbiamo parlato di scienza teorica in cui abbiamo ipotizzato molte teorie, leggi e modelli, in seguito abbiamo sviluppato un modello di ricerca scientifica completamente diverso, ciò che chiamiamo scienza computazionale. Ora calcoliamo modelli, calcoliamo dati e forniamo modelli basati sulla conoscenza estratta da enormi pool di dati.

Intorno al 1990 siamo entrati nell'era della scienza dei dati quando abbiamo iniziato ad approfondire il data mining e i data warehouse con l'intenzione di tracciare il comportamento delle persone. Avevamo molte informazioni e molti dati in arrivo e questo ha portato a una seria domanda se possiamo utilizzare questa enorme quantità di dati per migliorare la produttività e innovare nuove teorie e scienza?

Il crescente potere dell'informatica ha stimolato il processo di raccolta e archiviazione dei dati con il potere dell'elaborazione automatica dei dati, delle reti neurali, del clustering, di potenti algoritmi, alberi decisionali e altre scoperte. Nel 1990, il termine "data mining" è stato coniato per la prima volta nella comunità di database, quindi comunità finanziarie, aziende e rivenditori hanno iniziato a utilizzare tecniche di data mining per analizzare i modelli e prevedere le tendenze per migliorare le vendite e prevedere la domanda dei clienti.

Che cos'è esattamente un data mining

Se hai mai cercato l'oro, saprai che ci vuole molto tempo e fatica per trovare anche una piccola pepita. Si stima che per estrarre abbastanza oro per fare un singolo anello d'oro, dovresti smistare circa ventisei tonnellate di roccia e altre cose. C'è molto da vagliare. La stessa cosa accade quando un'azienda o un singolo estraggono dati, la differenza è che invece dell'oro otteniamo approfondimenti e il processo di panning viene eseguito con l'aiuto di algoritmi.

Le organizzazioni archiviano, elaborano e analizzano i dati più che mai nella storia e questa tendenza continuerà a crescere. Il concetto di data mining sta diventando sempre più popolare nel regno del commercio, delle attività commerciali e in generale, ma è una specie di argomento frainteso o frainteso.

Il data mining è fondamentalmente la scoperta della conoscenza da dati già disponibili. Di solito, questa conoscenza non è banale, ma quando guardi i modelli sai come un determinato insieme di dati può essere analizzato e interpretato in conoscenza, intuizioni e previsioni di modelli.

Il data mining è il processo di estrazione di informazioni preziose da set di dati di grandi dimensioni ed è utilizzato in una varietà di settori, dal marketing all'assistenza sanitaria. E può aiutare le aziende a prendere decisioni più informate. Fondamentalmente, si tratta di elaborare i dati e identificare modelli e tendenze in tali informazioni. E quando pensiamo all'evoluzione di cose come i data warehouse, e quando pensiamo a cose come il semplice volume di dati, i big data.

Al momento tutto ciò che abbiamo sono i dati, che stanno diventando più potenti e abbondanti ogni minuto che passa. Ogni volta che scorri la tua carta della spesa quando provi a ottenere uno sconto per l'acquisto di qualsiasi prodotto, nella maggior parte delle transazioni che fai c'è una sorta di dati che vengono scaricati su un database.

I dati continuano a crescere, ad esempio, le piattaforme di social networking come LinkedIn, Twitter e Facebook stanno crescendo in modo esponenziale e abbiamo un'enorme quantità di dati per descrivere le persone, cosa fanno, cosa gli piace, chi sono, quando sono fuori casa , comprare o fare qualunque cosa. C'è la raccolta e l'acquisizione dei dati e il modo per estrarre informazioni strategiche da quei dati è il data mining.

Il data mining è l'incorporazione di metodi quantitativi o metodi matematici che possono includere equazioni, algoritmi e metodologie come la regressione logistica tradizionale, la segmentazione, la classificazione o il clustering di reti neurali.

Il data mining è applicabile in tutti i settori industriali. Con queste tecniche, qualsiasi organizzazione può analizzare il data mining ed estrarre informazioni utilizzabili per mettere a punto i propri processi e aumentare la produttività e l'efficienza.

Le tecniche di data mining hanno subito una rapida accelerazione negli ultimi due decenni. Abbiamo bisogno di elaborare così tanti di questi dati e trasformarli in conoscenze utili.

Perché il data mining è importante

Il data mining può aiutarti a fare previsioni sulle tendenze future. Analizzando i dati passati, puoi creare un quadro di come le cose potrebbero svilupparsi in futuro. Il data mining può anche aiutarti a identificare le relazioni tra diverse parti di dati che potresti non essere stato in grado di vedere prima.

Ad esempio, potresti vedere che esiste una correlazione tra la quantità di tempo che qualcuno trascorre sul tuo sito Web e la probabilità che effettui un acquisto.

Quali sono le diverse fasi del data mining

• Fase uno: per prima cosa devi fissare degli obiettivi. Ed è qui che i data scientist e gli stakeholder aziendali collaborano per definire un problema aziendale a cui verrà applicato il data mining.
• Fase due: con il problema definito con l'ambito definito, si passa alla fase due, che è la preparazione dei dati. Questo identifica quale insieme di dati aiuterà a rispondere a queste domande pertinenti all'azienda che abbiamo impostato nel primo passaggio. Ora, c'è di più qui oltre all'identificazione dei dati. Abbiamo anche bisogno di pulirlo, rimuovendo qualsiasi rumore, come duplicati, valori mancanti e valori anomali.
• Fase tre: nella fase tre, ci concentriamo sull'applicazione dei dati in modo specifico attraverso algoritmi di data mining. Stiamo cercando relazioni di dati interessanti e l'applicazione di tecniche di deep learning.
• Fase quattro: Infine, la fase quattro sta valutando i risultati. Quindi questo è davvero interpretare risultati che sono validi, nuovi, utili e comprensibili.

Diverse tecniche di data mining

Parliamo di alcune di quelle tecniche di data mining che costituiscono la fase tre (l'applicazione dei dati in modo specifico tramite algoritmi di data mining) qui. Il data mining è una combinazione di vari algoritmi e strumenti di aggregazione dei dati per riassumere grandi pool di dati in informazioni utilizzabili e utili. Esistono molte tecniche e metodi incorporati nel data mining, ecco alcuni dei più popolari:

Associazione: è la tecnica più semplice di data mining. L'associazione è basata su regole ed è un metodo per trovare relazioni tra variabili in un determinato set di dati. Fai una semplice correlazione tra due o più elementi, spesso dello stesso tipo, per identificare i modelli.

Quindi, ad esempio, quando si monitorano le abitudini di acquisto delle persone, è possibile identificare che un cliente acquista sempre panna e quindi tende ad acquistare fragole. E quindi, potresti suggerire che la prossima volta che acquisteranno fragole, potrebbero voler acquistare anche la crema.

Classificazione: tutto ciò che la classificazione fa è costruire l'idea del tipo di cliente o del tipo di articolo o del tipo di oggetto descrivendo più attributi per identificare una particolare classe.

Quindi, ad esempio, potresti facilmente classificare le auto in diversi tipi come berline, 4×4 e decappottabili, e potresti farlo identificando attributi diversi come il numero di posti o la forma dell'auto. Quindi, data un'auto nuova, puoi applicarla a una classe particolare confrontando gli attributi con la nostra definizione nota.

Clustering: un'altra tecnica utile è il clustering. Ora, il clustering ti consente di raggruppare insieme singole parti di dati per formare una struttura. Correlare le istanze di dati con altri esempi in modo da poter vedere dove concordano le somiglianze e gli intervalli.

Reti neurali: esistono numerose tecniche di apprendimento profondo che utilizzano anche reti neurali artificiali che possiamo utilizzare per formare cose come previsioni. Analizzando eventi passati o istanze passate, puoi fare una previsione su un evento. Se i dati di input sono etichettati, è possibile applicare una regressione per prevedere la probabilità di una particolare assegnazione. Se il set di dati non è etichettato, i singoli punti dati e il set di addestramento vengono confrontati tra loro per scoprire somiglianze sottostanti, raggruppandoli in base a tali caratteristiche condivise.

Vedrai anche cose come alberi decisionali e K Nearest Neighbor, o algoritmi KNN, usati qui. Una delle cose più importanti da ricordare è che le tecniche di data mining non sono una soluzione valida per tutti, con tecniche diverse più o meno efficaci a seconda dei dati, delle domande aziendali e di ciò che stai cercando di ottenere .

È spesso un caso di tentativi ed errori per identificare quale metodo funzionerà meglio per te. Quindi il data mining unisce le parti interessate del business e gli scienziati dei dati in questo intero processo. E se fatto bene, puoi trovare informazioni utili che possono essere trasformative per un'azienda.