Tecniche di data mining: cos'è e importanza

Un'azienda raccoglie informazioni su vendite, clienti, produzione, personale, iniziative di marketing e altro nell'ambito delle operazioni quotidiane. Ecco perché le aziende possono utilizzare tecniche di data mining per aumentare il valore di questo importante asset aziendale.

La conoscenza del data mining può essere trasformata in informazioni fruibili che un'azienda può utilizzare per migliorare il marketing, prevedere le tendenze dei consumatori, identificare le frodi, filtrare le e-mail, gestire i rischi, aumentare le vendite e migliorare le relazioni con i clienti.

In questo blog scopriremo quali sono le tecniche di data mining e perché il data mining è essenziale nella ricerca.

Definizione delle tecniche di data mining

Le organizzazioni utilizzano il data mining per trovare modelli nei dati che potrebbero fornire informazioni dettagliate sui loro requisiti operativi. È necessario sia per la business intelligence che per la scienza dei dati. Le organizzazioni possono utilizzare varie tecniche di data mining per trasformare i dati non strutturati in informazioni che possono essere utilizzate.

Trovare correlazioni nascoste, non pianificate e precedentemente non identificate ma legittime nei dati è l'obiettivo principale del data mining. Viene descritto come un metodo per separare dati preziosi da un'enorme raccolta di dati grezzi.

Ciò comporta l'utilizzo di uno o più software per analizzare i modelli di dati in set di dati significativi. La ricerca e la scienza sono solo due esempi dei numerosi domini in cui è possibile utilizzare il data mining.

I dati possono essere estratti utilizzando varie tecniche per varie applicazioni di scienza dei dati. Il rilevamento delle anomalie, che tenta di trovare valori anomali nei set di dati, e il riconoscimento dei modelli sono casi d'uso comuni di data mining resi possibili da varie tecniche.

Gli esperti di data mining hanno dedicato i loro sforzi per migliorare la nostra conoscenza di come analizzare e trarre conclusioni da enormi quantità di informazioni. Si basano su metodi e tecnologie derivanti dalla convergenza di amministrazione di database, statistiche e apprendimento automatico.

L'importanza delle tecniche di data mining nella ricerca

Vengono utilizzati vari metodi per creare modelli che soddisfano i risultati attesi a seconda degli obiettivi di data mining dell'azienda. I modelli possono essere utilizzati per spiegare i dati presenti, prevedere tendenze future o aiutare a identificare anomalie nei dati.

Qui, discuteremo diverse tecniche di data mining per stimare i risultati desiderati.

Classificazione

La classificazione è una delle tecniche di data mining più complicate che richiede di inserire attributi diversi in categorie chiare. Questo metodo viene utilizzato per ottenere informazioni su dati e metadati importanti e utili e consente di impostare i dati in altri gruppi. Puoi quindi usarlo per trarre più conclusioni o fare qualcos'altro.

Ad esempio, guarda le informazioni sulle finanze e sugli acquisti di un cliente. Potresti essere in grado di classificarli come rischi di credito "bassi", "medi" o "alti". Puoi quindi utilizzare queste categorie per saperne di più su questi clienti.

Raggruppamento

Il clustering è molto simile alla classificazione, ma implica la combinazione di blocchi di dati in base alle loro somiglianze. È un modo per trovare gruppi di dati simili. Questo processo ti aiuta a vedere come i dati sono diversi e uguali.

Ad esempio, potresti dividere il tuo pubblico in diversi gruppi in base a quanti soldi spendono o alla frequenza con cui fanno acquisti nel tuo negozio.

Modelli di monitoraggio

Il tracciamento dei modelli è uno dei modi più semplici per estrarre i dati. Significa trovare e tenere d'occhio tendenze o modelli nei dati per trarre conclusioni intelligenti sui risultati aziendali. Una volta che un'azienda vede una tendenza nei propri dati di vendita, ha un motivo per agire per ottenere il massimo da tali informazioni.

Supponiamo che si sia scoperto che un prodotto specifico vende meglio a un particolare gruppo di persone rispetto ad altri. In tal caso, un'organizzazione può utilizzare queste informazioni per realizzare prodotti o servizi simili o assicurarsi di disporre di una quantità maggiore del prodotto originale per questo gruppo.

Associazione

L'associazione è simile ai modelli di tracciamento ma più specifica per le variabili che dipendono l'una dall'altra. Questa tecnica di data mining aiuta a trovare il collegamento tra due o più cose. Trova un modo che era nascosto nel set di dati.

In questo caso, cercherai eventi o caratteristiche fortemente legati a un altro evento o attributo. Ad esempio, potresti notare che quando i tuoi consumatori acquistano un particolare articolo, spesso acquistano un secondo articolo correlato. Questo è ciò che la maggior parte dei negozi online usa per riempire la sezione "anche le persone hanno comprato".

Rilevamento esterno

In molti casi, non è possibile ottenere un quadro chiaro del set di dati solo guardando il quadro generale. Sarebbe utile se tu avessi anche individuato anomalie o valori anomali nei tuoi dati.

Ad esempio, se quasi tutti i tuoi acquirenti sono uomini ma c'è un grande aumento nel numero di acquirenti di sesso femminile durante una strana settimana di agosto, ti consigliamo di esaminare il salto e scoprire cosa lo ha causato in modo da poterlo ripetere o scopri di più sul tuo pubblico.

Regressione

La regressione viene utilizzata per determinare la probabilità di una variabile data l'esistenza di altri fattori. Questo identifica e analizza le relazioni variabili. Determina la probabilità di una variabile data la presenza di altri fattori.

Ad esempio, puoi usarlo per prevedere un prezzo che dipende dall'offerta, dalla domanda e dalla concorrenza. La regressione ti aiuta a trovare la connessione tra due (o più) variabili in un set di dati.

Predizione

La previsione è una delle tecniche di data mining più efficaci perché ti consente di indovinare quali tipi di dati troverai in futuro. Spesso è necessario guardare e comprendere i modelli storici per avere un'idea abbastanza precisa di ciò che accadrà in futuro.

Ad esempio, potresti esaminare la storia creditizia di una persona e ciò che ha acquistato in passato per capire se rappresenterà un rischio di credito a lungo termine.

Conclusione:

Queste tecniche di data mining possono essere tutte utilizzate per ricercare vari angoli di dati. Con questa conoscenza, puoi scegliere le migliori tecniche per trasformare i dati in fatti che possono essere utilizzati per affrontare vari problemi aziendali e aumentare i profitti, soddisfare i clienti o risparmiare sui costi.

Vengono utilizzati diversi approcci di data mining, a seconda degli obiettivi della ricerca e del tipo di dati. Ora puoi migliorare la tua comprensione del data mining utilizzando ciò che hai studiato sulle basi del data mining e sulla metodologia di ricerca.

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