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Tipi di Data Mining

Da Benjamin
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Importanza del data mining

Il data mining è fondamentale per le aziende quando cercano anomalie, modelli o qualsiasi aspetto dei dati più grandi. Rende più facile la previsione del futuro. L’implementazione del processo di data mining nel vostro programma di lavoro vi aiuterà a ridurre i rischi e a migliorare le relazioni con i clienti e le vostre prestazioni generali.

L’obiettivo principale è trovare elementi importanti nei dati, individuare le loro connessioni e prevedere le tendenze future sulla base di questi elementi. Grazie al data mining, è possibile emergere dal caos informativo con intuizioni preziose.

Le decisioni che si baseranno su questo processo vi daranno maggiori capacità di migliorare la vostra attività e di superare i vostri concorrenti. Esistono diversi tipi di data mining che possono fare al caso vostro.

Analisi di classificazione

Questo tipo di data mining può aiutarvi a cercare informazioni importanti e rilevanti su dati e metadati. Vi aiuterà anche a classificare i dati, in modo che le informazioni siano distribuite in diversi segmenti, chiamati classi.

Ad esempio, la posta elettronica di Outlook è in grado di classificare le e-mail come legittime o spam in base all’analisi di classificazione. È utile anche per i rivenditori quando cercano di studiare le abitudini di acquisto dei diversi clienti.

Apprendimento delle regole di associazione

Può essere utile quando si lavora con database di grandi dimensioni. In questo modo è possibile identificare le possibili connessioni tra ogni elemento e vedere gli schemi nascosti nei dati. Grazie alle preziose informazioni che si possono ottenere da questo processo, si possono prendere decisioni più efficaci per il futuro.

L’apprendimento delle regole di associazione viene spesso utilizzato per esaminare il comportamento dei clienti, determinare l’analisi dei dati di acquisto, raggruppare i prodotti, ecc. Nel settore informatico l’apprendimento delle regole di associazione viene utilizzato per creare programmi in grado di apprendere in modo automatico.

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Rilevamento di anomalie o anomalie

In questo caso, è possibile scoprire tutto ciò che non corrisponde a un modello o a un comportamento atteso. In questo modo è possibile ottenere informazioni critiche su numerosi aspetti e utilizzarle per il rilevamento di frodi, guasti e qualsiasi altro disturbo. Ad esempio, può essere utilizzato per rilevare frodi di credito o di debito e consente di vedere anche le interruzioni di rete.

Analisi di clustering

Questo tipo di data mining crea cluster di oggetti significativi, in cui ogni elemento ha le stesse caratteristiche. Ad esempio, è possibile raggruppare i clienti in base ai dati di vendita, considerando gli acquisti più frequenti. L’analisi dei cluster può essere utilizzata per la web analytics e il text mining. Ci sono aziende che la utilizzano anche per la profilazione dei clienti.

Analisi di regressione

L’analisi di regressione si riferisce al processo di identificazione e analisi della relazione tra diversi elementi. Viene utilizzata per determinare la dipendenza tra diverse variabili, perché una variabile può dipendere da un’altra ma non funziona in entrambi i sensi.  Inoltre, la maggior parte delle aziende la utilizza per le previsioni e le anticipazioni.

Analisi di scoperta delle sequenze

L’obiettivo principale dell’analisi di scoperta delle sequenze è scoprire elementi e modelli interessanti nei dati. È possibile valutare alcuni criteri nascosti nei modelli, come la frequenza di occorrenza di qualcosa e la durata. Può fornire informazioni utili per le borse, i modelli di acquisto, ecc.

Analisi di sintesi

L’analisi di riepilogo è un altro tipo di data mining, che può aiutare a semplificare i dati per identificare rapidamente modelli utili, oltre a determinare più facilmente ciò che è normale e ciò che sembra fuori posto.

Ad esempio, la riepilogazione viene spesso utilizzata per creare grafici o calcolare le medie di un dato insieme di dati. È possibile utilizzare la riepilogazione tabellare per vedere immediatamente la distribuzione di frequenza, la frequenza cumulativa, ecc. Oppure si possono usare visualizzazioni come istogrammi, grafici a linee e a colonne per individuare immediatamente le tendenze.

Analisi delle serie temporali

In questo caso, è possibile vedere chiaramente come cambiano le diverse variabili nel tempo. L’analisi delle serie temporali richiede in genere un numero maggiore di punti dati per garantire coerenza e affidabilità. Inoltre, si può essere certi che le tendenze o i modelli che possono essere scoperti in questo caso non saranno dei valori anomali. È possibile utilizzare questo metodo per prevedere i dati futuri sulla base dei dati storici.

Le organizzazioni utilizzano questo metodo per determinare gli eventi futuri e quanto potrebbero essere vantaggiosi per il futuro dell’azienda. Al giorno d’oggi esistono numerose tecnologie che possono aiutarvi a raccogliere enormi quantità di dati e ad analizzarli. In questo modo avrete una migliore comprensione di numerosi aspetti su cui dovrete lavorare in futuro.

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