Introduzione alle tecniche di data mining

Il termine data mining è stato il primo negli anni '90. Prima di ciò, gli statistici usavano il termine pesca dei dati o dragaggio dei dati per definire l'analisi dei dati senza e un'ipotesi pre-conclusa. Uno degli obiettivi più importanti del processo degli strumenti di data mining è la raccolta di informazioni conclusive che potrebbero essere facilmente applicate a set di dati di grandi dimensioni. Ogni tipo di tecniche di data mining comporterà un risultato / effetto diverso. Ciò significa che il riconoscimento dei problemi aziendali contribuirà notevolmente ad aiutare i marchi a implementare le giuste tecniche di data mining e ottenere così anche i migliori risultati. Allo stesso tempo, è importante tenere presente che le tecniche di data mining si riferiscono anche alla scoperta di modelli interessanti sconosciuti, record insoliti o dipendenze che in precedenza non erano stati rilevati.

I big data sono uno degli aspetti più importanti della storia di crescita di qualsiasi marchio oggi, sia grandi che piccoli. Al giorno d'oggi, le aziende stanno utilizzando tecniche di analisi dei big data per raggiungere i loro obiettivi principali, sia in termini di soddisfazione del cliente che di crescita dell'organizzazione. Allo stesso tempo, è importante capire che comprendere e analizzare i big data è importante per la crescita e l'espansione di successo di un'organizzazione. Ecco perché le tecniche di data mining sono estremamente utili in quanto possono aiutare le aziende ad analizzare i big data in modo efficace. Sebbene siano disponibili più tecniche di data mining, risolvono diversi problemi e forniscono approfondimenti su tali problemi aziendali successivi. Uno dei modi migliori per ottenere informazioni preziose è, quindi, fatto meglio attraverso il processo di software di data mining. Una parola d'ordine che viene utilizzata per descrivere l'intera gamma di analisi dei dati, le tecniche di data mining includono metodi di raccolta, estrazione, analisi e statistica. Ecco perché è importante sviluppare una grande strategia in modo tale che l'impatto delle tecniche di data mining sia chiaramente compreso dal marchio / organizzazione.

8 Importanti tecniche di data mining sono le seguenti:

  1. Anomalia o rilevamento anomalo

Una tecnica di data mining, rilevamento di anomalie o anomalie, è una tecnica che cerca elementi di dati in un set di dati simili a uno schema proiettato o a un comportamento previsto.

Chiamate anche valori anomali, le anomalie forniscono informazioni critiche e attuabili per marchi e organizzazioni. Come valore anomalo è un oggetto che si discosta significativamente dalla media generale all'interno di un set di database o combinazione di dati.

È diverso dal resto dei dati ed è per questo che strumenti di data mining anomali richiedono ulteriore attenzione e analisi in quanto forniscono una prospettiva diversa su un particolare problema. Questo tipo di tecnica di data mining può essere utilizzata per rilevare frodi e rischi all'interno di un sistema critico.

Sono ideali in una situazione in cui le caratteristiche uniche delle tecniche di data mining possono essere analizzate in modo adeguato e aiutano l'analista a scoprire eventuali carenze nel sistema.

Questo, a sua volta, può indicare azioni fraudolente, procedure imperfette o aree in cui una determinata teoria non è valida, rendendo il processo di installazione di un sistema adeguato sul posto, sicuro ed efficace.

È importante tenere presente che i valori anomali sono molto comuni nelle grandi tecniche di data mining. Sebbene gli outlier non siano sempre negativi, possono aiutare un marchio a trovare cose uniche che stanno accadendo nei set di tecniche di data mining.

Qualunque sia lo scenario del caso, i risultati dedotti dall'anomalia o dal rilevamento anomalo richiederanno ulteriori analisi per raggiungere risultati conclusivi.

  1. Apprendimento delle regole di associazione

Questo tipo di tecnica di data mining si basa sulla scoperta di relazioni interessanti tra variabili in grandi database. Questo tipo di tecnica di data mining viene utilizzata per scoprire modelli nascosti nei dati.

Possono essere utilizzati per identificare le variabili all'interno dei dati e le ricorrenza di variabili diverse che appaiono con le frequenze più elevate. Ampiamente utilizzata nei negozi al dettaglio, la tecnica di data mining delle regole di associazione viene utilizzata per trovare modelli nei dati dei punti vendita.

Questi strumenti di data mining possono essere utilizzati per consigliare nuovi prodotti, in particolare per scoprire quale tipo di prodotti raccomandano gli altri o per scoprire nuovi prodotti da consigliare ai clienti.

Una tecnica di data mining molto utile, l'apprendimento delle regole di associazione può essere utilizzato per aumentare efficacemente il tasso di conversione del marchio. Un buon esempio dell'efficacia dell'apprendimento associativo è stato implementato da Walmart nel 2004.

Attraverso queste tecniche di data mining, è stato scoperto che le vendite pop-start di Strawberry sono aumentate di sette volte prima di un uragano. Da questa constatazione, Walmart ha messo questo prodotto alla cassa prima di un uragano, creando così migliori conversioni di vendita.

  1. Analisi del clustering

Questo tipo di tecnica di data mining è definita come il processo di identificazione di strumenti di data mining simili tra loro, l'analisi del clustering aiuta gli esperti di marketing a comprendere sia le somiglianze che le differenze nei dati.

Poiché i cluster hanno tratti comuni, possono essere utilizzati per migliorare gli algoritmi di targeting. Ad esempio, se un determinato gruppo di clienti acquista un particolare marchio di prodotti, è possibile creare una campagna specifica, in modo da aiutare la vendita di quel prodotto.

Comprenderlo può aiutare i marchi ad aumentare efficacemente i loro tassi di conversione delle vendite, aumentando così il potere e l'impegno del marchio. Inoltre, una creazione di personas è anche il risultato dell'analisi del clustering.

Le persone sono definite come personaggi immaginari che rappresentano diversi tipi di utenti all'interno di un atteggiamento demografico mirato, che potrebbe utilizzare un sito Web, un marchio o un prodotto in modo simile.

Essendo questo, un aspetto importante dell'analisi del clustering, le persone aiutano i marchi a fare scelte di marketing intelligenti e anche a creare potenti campagne.

  1. Analisi di classificazione

Questo tipo di tecnica di data mining ha un processo sistematico per ottenere informazioni importanti e pertinenti sui metadati (che sono dati sui dati) e dati, l'analisi della classificazione aiuta i marchi a identificare diverse categorie di tecniche di data mining.

La classificazione dell'analisi è strettamente legata all'analisi dei cluster, poiché fanno effettivamente scelte migliori sugli strumenti di data mining. L'e-mail è un noto esempio di analisi di classificazione in quanto utilizza algoritmi per chiarire le e-mail a seconda che siano legittime o spam.

Questo viene fatto utilizzando il software di data mining sulla posta, ad esempio parole e allegati che indicano se si tratta di spam o e-mail legittime.

  1. Analisi di regressione

Un altro strumento di data mining, l'analisi di regressione aiuta i marchi a definire la dipendenza tra le variabili. Questa tecnica di data mining si basa sul presupposto di un effetto causale unidirezionale da una variabile alla risposta di un'altra variabile.

Mentre le variabili indipendenti possono essere influenzate l'una dall'altra, la dipendenza non è generalmente influenzata in entrambi i modi, come nel caso dell'analisi di correlazione. Un'analisi di regressione può mostrare che una variabile dipende da un'altra, non viceversa.

Poiché l'analisi di regressione è ideale per determinare la soddisfazione del cliente, può aiutare i marchi a scoprire nuove e diverse intuizioni sulla fedeltà dei clienti e su come fattori esterni che possono influire sui livelli di servizio, ad esempio le condizioni meteorologiche.

Un buon esempio di analisi di regressione è l'uso di questa tecnica di data mining per abbinare le persone sui portali di appuntamenti. Molti siti Web utilizzano variabili per abbinare le persone in base ai loro gusti, interessi e hobby.

  1. Scelta modellistica

Strumenti di data mining accurati e generici, la scelta dei modelli aiuta i marchi a fare previsioni probabilistiche sul comportamento decisionale dei clienti.

Poiché un marchio deve concentrarsi sul proprio pubblico di destinazione, la modellazione delle scelte aiuta i marchi a utilizzare le loro tecniche di data mining in modo tale da poter sfruttare al massimo i propri sforzi nei confronti dei clienti che potrebbero effettuare un acquisto valido, la scelta viene utilizzata per identificare i fattori più importanti per aiutare un cliente a fare la sua scelta.

Sulla base di variabili come luoghi, acquisti passati e atteggiamenti, la modellazione delle scelte aiuta i marchi a decidere la probabilità che i clienti facciano una scelta di marketing. Investendo nella scelta dei modelli, i marchi possono facilmente aiutare ad aumentare le loro vendite in modo completo.

  1. Induzione della regola

Questo tipo di tecnica di data mining aiuta a sviluppare regole formali basate su una serie di osservazioni, l'induzione delle regole è un altro strumento di data mining. Le regole estratte da questa tecnica di data mining possono essere utilizzate per rappresentare un modello scientifico del software di data mining o modelli locali nei dati.

Inoltre, il paradigma dell'induzione è la regola dell'associazione. La regola dell'associazione è il processo per scoprire relazioni avvincenti tra variabili, specialmente in database di grandi dimensioni.

Una tecnica utilizzata nel software di data mining, aiuta i marchi a scoprire regolarità tra determinati prodotti. Ad esempio, se un cliente acquista burro, è probabile che comprino anche il pane.

L'obiettivo principale della regola dell'associazione è capire che se un cliente esegue una funzione specifica, dire A anche la probabilità che esegua la funzione B è alta.

Questa comprensione può aiutare i marchi non solo a prevedere le vendite, ma anche a creare soluzioni di marketing intelligenti che includono prezzi promozionali e posizionamenti di prodotti migliori in negozi e centri commerciali.

  1. Reti neurali

Una fase formativa nel processo di tecnologia di data mining, le reti neurali presentano vantaggi e vantaggi propri. Il più grande vantaggio di una rete neurale è che crea modelli predittivi altamente precisi che possono essere applicati a un gran numero di problemi in modo efficace.

Esistono due tipi di rete: neurale e artificiale. Le vere reti neurali sono biologiche, vale a dire il cervello umano che è in grado di fare modelli e previsioni.

Nel processo, fa le scelte riguardo alla situazione. Quelli artificiali sono quei programmi che sono implementati sui sistemi informatici.

Le reti neurali artificiali prendono il loro nome dallo sviluppo storico in cui gli scienziati hanno cercato di far sì che il software del computer pensasse alla maniera del cervello umano.

Sebbene il cervello sia una cosa molto più complessa, le reti neurali possono svolgere molti compiti che può fare anche il cervello umano.

È difficile dire quando furono utilizzate reti neurali per strumenti di data mining, ma durante la seconda guerra mondiale fu scoperto uno studio di questa tecnica di data mining.

Da allora, una rete neurale ha fatto molta strada e molti analisti di dati l'hanno utilizzata per risolvere i problemi di previsione del mondo reale e in generale anche per migliorare i risultati degli algoritmi.

Inoltre, molte delle più grandi scoperte nelle reti neurali sono state l'applicazione di problemi come il miglioramento della previsione dei clienti o il rilevamento delle frodi, il che significa che possono aiutare i marchi a scoprire metodi più nuovi e migliori di connessione con i clienti.

In effetti, le reti neurali hanno aiutato con successo marchi e organizzazioni a gestire molti problemi come il rilevamento dell'uso fraudolento delle carte di credito.

Sono stati anche applicati in aree come i militari per la guida automatizzata di veicoli senza pilota per correggere la pronuncia delle parole inglesi dal testo scritto.

Chiaramente, una delle cose più difficili da fare per un marchio è decidere quale tecnica di data mining potrebbe essere la scelta giusta.

Questo perché la migliore tecnica di data mining da utilizzare dipende dal tipo di problemi affrontati dal marchio, che vogliono risolvere utilizzando la tecnica di data mining.

A volte una prova ed un errore aiuteranno un marchio a risolvere meglio questo problema. Detto questo, è anche una realtà che i mercati, i clienti sono in costante cambiamento e di natura completamente dinamica.

Queste dinamiche hanno assicurato che non può esistere una tecnica di data mining perfetta perché è quasi impossibile prevedere il futuro in modo efficace.

Questo è il motivo per cui le tecniche di data mining sono importanti perché possono aiutare gli scienziati e le organizzazioni a utilizzare i relativi software di data mining e ad adattarsi a questo ambiente e economia in evoluzione in modo molto migliore.

Questo può aiutare a creare modelli che aiuteranno ad anticipare un cambiamento in modo molto mirato e migliorato, poiché più sono i modelli disponibili per le tecniche di data mining, più valore aziendale può essere creato per il marchio.

Le tecniche generali di data mining stanno aiutando i marchi a comprendere gli strumenti di data mining in un modo molto più scientifico e sistematico, dando così potere e garantendo una migliore connessione del marchio da un lato e una migliore storia di crescita dall'altro.

Corsi consigliati

Questa è stata una guida alle tecniche di data mining, qui abbiamo discusso le 8 importanti tecniche di data mining che possono portare avanti la tua attività in modo completo e di successo. Puoi anche dare un'occhiata ai seguenti corsi per imparare il Data mining -

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  2. Introduzione al data mining
  3. Sicurezza IT e pirateria informatica - Data mining

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Big Data