Data mining
Che cos'è il data mining?
Il data mining si riferisce all'uso sistematico di metodi statistici computerizzati per identificare modelli, correlazioni e tendenze in grandi insiemi di dati (big data). Gli algoritmi utilizzati a questo scopo combinano conoscenze informatiche, matematiche e statistiche.
Come funziona il data mining?
Il data mining è un campo di attività interdisciplinare. Usa le conoscenze dell’informatica, della matematica e della statistica per analizzare grandi quantità di dati. Si tratta anche della cosiddetta Big Data Analytics. Tra l’altro, i metodi di intelligenza artificiale (AI) come l’apprendimento automatico (ML) vengono utilizzati per identificare nuovi modelli, tendenze e connessioni incrociate all’interno dei Big Data.
Il data mining fa parte del cosiddetto processo di scoperta della conoscenza nelle basi di dati. Questo processo è utilizzato per la scoperta della conoscenza nelle banche dati e si svolge grosso modo nelle fasi seguenti:
- Focus: raccolta dati, definizione delle conoscenze esistenti
- Preparazione: pulizia dei dati
- Trasformazione: stabilire un formato appropriato per l’analisi
- Data mining: esecuzione dell’analisi
- Valutazione: revisione dei modelli identificati da parte di esperti, controllo degli obiettivi
Quali sono i metodi di estrazione dei dati?
In generale, si possono distinguere quattro metodi di data mining:
| Metodi data mining | Descrizione | Esempio di applicazione |
|---|---|---|
| Classificazione | Ricerca di modelli basati su determinate caratteristiche | Previsione delle affinità di prodotto di un cliente |
| Previsione | Ricerca di modelli di una variabile target definita | Previsione di fatturato per il mese successivo |
| Raggruppamento (segmentazione e clustering) | Identificare segmenti e gruppi nei dati | Segmentazione dei clienti per un più preciso orientamento delle misure di marketing |
| Individuazione delle relazioni di dipendenza (associazione e sequenza) | Ricerca di correlazioni e dipendenze nei dati sotto forma di regole | Analisi del carrello nella vendita al dettaglio online |
Esempi di data mining
I metodi di data mining sono oggi utilizzati in numerose industrie e settori commerciali:
- Retail: i modelli sono adatti per analizzare il comportamento dei clienti e prevedere i modelli di acquisto futuri.
- Marketing: un’importante area di applicazione è la personalizzazione del marketing, ovvero la comunicazione su misura per il singolo cliente con un alto grado di automazione.
- Assicurazioni e banche: queste ultime, d’altra parte, utilizzano metodi di data mining, ad esempio, per condurre analisi del rischio.
- Text mining: qui si estraggono informazioni e modelli dai dati di testo. Un caso d’uso comune è quello di filtrare rapidamente le informazioni rilevanti dai testi.
Quali sono i vantaggi del data mining?
- Maggiore orientamento al cliente
- Previsioni future accurate
- Cogliere informazioni precedentemente nascoste nei dati (Big Data)
- Rilevazione precoce di tendenze e anomalie
- Supporto alle decisioni basato sui dati
- Ottimizzazione e automazione dei processi aziendali
- Elaborazione meccanica di immagini e testo
Quali sono i rischi del data mining?
Il data mining e le sue molteplici possibilità offrono sempre materiale di discussione. I punti seguenti sono oggetto di critica:
- Dati mancanti o errati portano a risultati sbagliati
- Algoritmi e set di dati complessi comportano tempi di esecuzione lunghi
- La protezione e la sicurezza dei dati devono essere garantite
- Le variabili dipendenti e indipendenti, le classi e le tecniche di analisi sono determinate manualmente e sono quindi influenzate da ipotesi e obiettivi
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