Che cos'è il data mining?
Il data mining è una tecnica di analisi assistita da computer utilizzata per elaborare ed esplorare grandi insiemi di dati. Con gli strumenti e i metodi di data mining, le organizzazioni possono scoprire schemi e relazioni nascoste nei loro dati. Il data mining trasforma i dati grezzi in conoscenza pratica. Le aziende utilizzano queste conoscenze per risolvere i problemi, analizzare l'impatto futuro delle decisioni aziendali e aumentare i margini di profitto.
Che cosa si intende per data mining?
"Data mining" è un termine improprio perché l'obiettivo di questa metodologia di per sé non è quello di estrarre o minare dati. Al contrario, laddove è già presente una grande quantità di dati, il data mining ne estrae il significato o ne ricava conoscenze preziose. Di seguito è descritto il tipico processo di raccolta, archiviazione, analisi ed estrazione dei dati.
- La raccolta dei dati sta acquisendo dati da diverse fonti come feedback dei clienti, pagamenti e ordini di acquisto.
- Il data warehousing è il processo di archiviazione di tali dati in un database o data warehouse di grandi dimensioni.
- L'analisi dei dati consiste in un'ulteriore elaborazione, archiviazione e analisi dei dati utilizzando software e algoritmi complessi.
- Il data mining è una branca dell'analisi dei dati o una strategia di analisi utilizzata per trovare modelli nascosti o precedentemente sconosciuti nei dati.
Qual'è l'importanza del data mining?
Il data mining è un aspetto fondamentale di qualsiasi iniziativa di analisi di successo. Le aziende possono utilizzare il processo di scoperta della conoscenza per aumentare la fiducia dei clienti, trovare nuove fonti di guadagno e fidelizzare i clienti. Un data mining efficace rappresenta un ausilio sotto vari aspetti per la pianificazione aziendale e per la gestione delle operazioni. Di seguito sono riportati alcuni esempi di come il data mining viene impiegato in vari settori.
Telecomunicazioni, media e settore tecnologico
I verticali caratterizzati da una concorrenza elevata, come le telecomunicazioni, i media e il settore tecnologico, utilizzano il data mining per migliorare il servizio clienti ricavando modelli dal comportamento dei clienti. Ad esempio, un'azienda potrebbe analizzare i modelli di utilizzo della larghezza di banda e fornire aggiornamenti o consigli personalizzati per i servizi.
Settore bancario e assicurativo
I servizi finanziari possono utilizzare applicazioni di data mining per risolvere problemi complessi legati a frodi, conformità, gestione dei rischi e abbandono dei clienti. Per fare un esempio, una compagnia assicurativa può scoprire i prezzi ottimali dei prodotti confrontando le loro prestazioni passate con i prezzi della concorrenza.
Istruzione
I fornitori di servizi di istruzione possono utilizzare gli algoritmi di data mining per creare test per gli studenti, personalizzare le lezioni e ludicizzare l'apprendimento. Le visuali unificate e basate sui dati dei progressi degli studenti possono aiutare i docenti a scoprire le necessità degli studenti e a supportarli meglio.
Settore manifatturiero
I servizi manifatturieri possono utilizzare tecniche di data mining per fornire analisi predittive e in tempo reale utili a migliorare l'efficacia complessiva delle apparecchiature, i livelli di servizio, la qualità del prodotto e l'efficienza della catena di approvvigionamento. Ad esempio, i produttori possono utilizzare i dati storici per prevedere l'usura dei macchinari impiegati nella produzione e anticipare gli interventi di manutenzione. Di conseguenza, possono ottimizzare i programmi di produzione e ridurre i tempi di fermo.
Vendita al dettaglio
Le aziende che si occupano di vendita al dettaglio dispongono di ampi database dei clienti con dati grezzi sul loro comportamento di acquisto. Il data mining può elaborare questi dati per ricavare informazioni rilevanti ai fini delle campagne di marketing e delle previsioni di vendita. Attraverso modelli di dati più accurati, le aziende di questo settore possono ottimizzare le vendite e la logistica per una maggiore soddisfazione dei clienti. Ad esempio, il data mining può rivelare i prodotti stagionali più richiesti dei quali è possibile rifornirsi in anticipo per evitare carenze dell'ultimo minuto.
Come funziona il data mining?
Il processo standard intersettoriale per il data mining (Cross-Industry Standard Process for Data Mining o CRISP-DM) rappresenta una linea guida eccellente per avviare il processo di data mining. Il CRISP-DM è sia una metodologia che un modello di processo assolutamente indipendente dal settore di applicazione e dagli strumenti e applicazioni impiegati.
- Come metodologia, descrive le fasi tipiche di un progetto di data mining, delinea le attività specifiche di ciascuna fase e spiega le relazioni tra queste attività.
- Come modello di processo, il CRISP-DM fornisce una panoramica del ciclo di vita del data mining.
Quali sono le sei fasi del processo di data mining?
Traendo vantaggio dalla flessibilità delle fasi del CRISP-DM, i team responsabili dei dati possono spostarsi avanti e indietro tra le fasi in base alla necessità. Inoltre, le tecnologie software possono svolgere o supportare alcune di queste attività.
1. Comprensione del business
Il data scientist o il data miner parte dall'identificazione degli obiettivi e dell'ambito del progetto. Collabora con gli stakeholder aziendali per identificare determinate informazioni.
- Problemi a cui bisogna dare una risposta
- Ostacoli o limitazioni del progetto
- L'impatto di potenziali soluzioni sull'azienda
Quindi utilizza queste informazioni per definire gli obiettivi di data mining e identificare le risorse necessarie per l'individuazione della conoscenza.
2. Comprensione dei dati
Una volta compreso il problema aziendale, i data scientist iniziano l'analisi preliminare dei dati. Raccolgono set di dati da varie fonti, ottengono i diritti di accesso e redigono un report con la descrizione dei dati. Questo report include i tipi di dati, la quantità e i requisiti hardware e software per l'elaborazione dei dati. Una volta che l'azienda ha approvato il loro piano, iniziano a esplorare e verificare i dati. Manipolano i dati utilizzando tecniche statistiche di base, valutano la qualità dei dati e scelgono un set di dati finale per la fase successiva.
3. Preparazione dei dati
Poiché il software di data mining richiede dati di alta qualità, i data miner dedicano la maggior parte del tempo a questa fase. I processi aziendali raccolgono e archiviano i dati per motivi diversi dall'estrazione, pertanto i data miner devono perfezionare tali dati prima di poterli utilizzare per la modellazione. La preparazione dei dati prevede i seguenti processi.
Pulizia dei dati
Ad esempio, gestire i dati mancanti, gli errori nei dati, i valori predefiniti e le correzioni dei dati.
Integrazione dei dati
Ad esempio, combinare due set di dati disparati per ottenere il set di dati di destinazione finale.
Formattazione dei dati
Ad esempio, convertire i tipi di dati o configurare i dati per la tecnologia di mining utilizzata nel caso specifico.
4. Modellazione dei dati
I data miner inseriscono i dati preparati nel software di data mining e studiano i risultati. A tal fine, possono scegliere tra più tecniche e strumenti di data mining. Devono anche scrivere test per valutare la qualità dei risultati del data mining. Per modellare i dati, i data scientist possono:
- Addestrare i modelli di machine learning (ML) su set di dati più piccoli con risultati noti
- Utilizzare il modello per analizzare ulteriormente i set di dati sconosciuti
- Mettere a punto e riconfigurare il software di data mining fino a quando i risultati non sono soddisfacenti
5. Valutazione
Dopo aver creato i modelli, i data miner iniziano a misurarli rispetto agli obiettivi di business originali. Condividono i risultati con gli analisti aziendali e raccolgono feedback. Il modello potrebbe rispondere bene alla domanda originale o rivelare schemi nuovi e sconosciuti in precedenza. I data miner possono modificare il modello, adattare l'obiettivo aziendale o rivedere i dati, a seconda del feedback presso l'azienda. Il ciclo continuo di valutazione, feedback e modifica fa parte del processo di scoperta della conoscenza.
6. Implementazione
Durante la distribuzione, altri stakeholder utilizzano il modello di lavoro per generare business intelligence. Il data scientist pianifica l'intero processo di distribuzione, che include l'insegnamento delle funzioni del modello ad altre persone, il monitoraggio continuo e la manutenzione dell'applicazione di data mining. Gli analisti aziendali utilizzano l'applicazione per creare report per il management, per condividere i risultati con i clienti e per migliorare i processi aziendali.
Quali sono le tecniche impiegate per il data mining?
Le tecniche di data mining si basano su vari campi dell'apprendimento interconnessi, tra cui l'analisi statistica, il machine learning (ML) e la matematica. Alcuni esempi sono riportati di seguito.
Mining delle regole di associazione
Il mining delle regole di associazione consiste nel processo di ricerca delle relazioni tra due set di dati diversi, apparentemente non correlati. Le affermazioni "if/then" dimostrano la probabilità di una relazione tra due punti dati. I data scientist misurano l'accuratezza dei risultati utilizzando criteri che si basano sul supporto e l'affidabilità. Il supporto misura la frequenza con cui gli elementi correlati compaiono nel set di dati, mentre l'affidabilità mostra il numero di volte in cui un'affermazione if/then è accurata.
Ad esempio, quando i clienti acquistano un articolo, spesso acquistano anche un secondo articolo correlato. I rivenditori possono utilizzare il mining delle associazioni sui dati di acquisto passati per identificare gli interessi di un nuovo cliente. Possono altresì avvalersi dei risultati del data mining per riempire le sezioni con i prodotti consigliati sui propri negozi online.
Classificazione
La classificazione è una tecnica di data mining complessa che addestra l'algoritmo di ML per ordinare i dati in categorie distinte. Utilizza metodi statistici come alberi decisionali e vicino più prossimo per identificare la categoria. In tutti questi metodi, l'algoritmo è preprogrammato con classificazioni di dati note per indovinare il tipo di un nuovo elemento di dati.
Ad esempio, gli analisti possono addestrare il software di data mining utilizzando immagini di mele e mango specificamente etichettate. Quindi, il software può prevedere con un certo grado di precisione se una nuova immagine è di una mela, di un mango o di un altro frutto.
Clustering
Il clustering consiste nel raggruppare più punti dati insieme in base alle loro somiglianze. Si differenzia dalla classificazione perché non può distinguere i dati per categoria specifica ma può trovare modelli nelle loro somiglianze. Il risultato del data mining è formato da un insieme di cluster in cui ogni raccolta è distinta dagli altri gruppi, tuttavia gli oggetti in ciascun cluster sono in qualche modo simili tra loro.
Ad esempio, quando si lavora con dati multivariati che derivano da sondaggi, l'analisi dei cluster può aiutare con le ricerche di mercato. Coloro che effettuano questo tipo di ricerche utilizzano l'analisi dei cluster per dividere i consumatori in segmenti di mercato e per comprendere meglio le relazioni tra i vari gruppi.
Analisi del percorso e della sequenza
Il software di data mining può anche cercare pattern in cui un particolare insieme di eventi o valori conduce a quelli successivi. Può riconoscere alcune variazioni nei dati che si verificano a intervalli regolari o nei flussi dei punti dati nel tempo.
Per fare un esempio, un'azienda potrebbe utilizzare l'analisi del percorso per scoprire che le vendite di determinati prodotti aumentano subito prima delle vacanze o per rilevare che un clima più caldo attira più persone sul suo sito Web.
Quali sono le tipologie di data mining?
Il data mining può seguire vari rami o specializzazioni a seconda dei dati e dello scopo del mining. Diamo un'occhiata ad alcuni di essi.
Process Mining
Il process mining è una branca del data mining che ha l'obiettivo di scoprire, monitorare e migliorare i processi aziendali. Questa metodologia estrae informazioni dai registri degli eventi disponibili nei sistemi informativi e le trasforma in conoscenza. Mira ad aiutare le organizzazioni a rilevare e a comprendere cosa accade in questi processi nella realtà quotidiana.
Per fare un esempio, le attività di e-commerce si basano su una grande quantità di processi, come l'approvvigionamento, le vendite, i pagamenti, la raccolta e la spedizione. Attraverso il mining sui registri dei dati di approvvigionamento, sarebbe possibile rilevare che l'affidabilità delle consegne dei fornitori è pari al 54% o che il 12% dei fornitori consegna costantemente in anticipo. Sarebbe quindi possibile utilizzare queste informazioni per ottimizzare i rapporti con i fornitori.
Text mining
L'estrazione di testo o l'estrazione di dati di testo utilizza un software di data mining per leggere e comprendere il testo. I data scientist utilizzano l'estrazione del testo per automatizzare la scoperta di informazioni utili nelle risorse scritte come siti Web, libri, e-mail, recensioni e articoli.
Ad esempio, una società che si occupa di media digitali potrebbe utilizzare il text mining per leggere automaticamente i commenti sui propri video online e classificare le recensioni degli utenti come positive o negative.
Mining predittivo
Il data mining predittivo si avvale della business intelligence per prevedere i trend. Aiuta i leader aziendali a esaminare l'impatto delle loro decisioni sul futuro dell'azienda e a prendere decisioni efficaci.
Per fare un esempio, un'azienda potrebbe esaminare i dati storici relativi ai resi dei prodotti per progettare uno schema di garanzia che non comporti perdite. Utilizzando il mining predittivo, potrebbe prevedere il numero potenziale di resi nell'anno successivo e creare un programma di garanzia di un anno che contempli le perdite nel determinare il prezzo del prodotto.
In che modo AWS può aiutarti con il data mining?
Amazon SageMaker è una piattaforma software di data mining leader del settore. Aiuta sviluppatori e data miner a preparare, costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning (ML) di alta qualità. Include vari strumenti per il processo di data mining.
- Amazon SageMaker Data Wrangler riduce il tempo necessario per l'aggregazione e la preparazione dei dati per il mining da settimane a minuti.
- Amazon SageMaker Studio offre un'interfaccia visiva integrata e basata sul Web attraverso la quale i data scientist possono eseguire tutte le fasi di sviluppo di ML, migliorando la produttività dei team di data science. SageMaker Studio offre accesso, controllo e visibilità completi su ogni fase mentre i data scientist realizzano, addestrano e distribuiscono modelli.
- Le librerie di addestramento distribuite utilizzano algoritmi di partizionamento per dividere automaticamente modelli di grandi dimensioni e set di dati di addestramento per la modellazione.
- Il Debugger Amazon SageMaker ottimizza i modelli di ML attraverso l'acquisizione di parametri di addestramento in tempo reale e l'invio di avvisi in caso di rilevamento di anomalie. Questo aiuta a correggere le previsioni del modello imprecise in modo immediato.
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