Che cos'è il data mining?

È anche noto come rilevamento della conoscenza o rilevamento dei dati. Come tutti sappiamo che molte grandi organizzazioni sono gestite in luoghi diversi e ogni luogo genera grandi volumi di dati (una forma da tera a petabyte) ed è necessario che le aziende prendano decisioni da tutte queste fonti per prendere una decisione strategica. Per analizzare, gestire e prendere decisioni rapide dobbiamo trasformare in tutti i settori. Il metodo per estrarre informazioni utili da un repository di dati è chiamato data mining. Si concentrano rispettivamente sulla scoperta basata sui dati. Queste attività possono essere classificate in due modi: predittive e descrittive. Per elaborare i petabyte di dati di data mining sono necessari supercomputer e cluster di elaborazione. I tipi di data mining includono l'apprendimento supervisionato e non supervisionato.

Definizione

È una tecnologia potente con un grande potenziale per estrarre dati / pattern predittivi nascosti dall'ampio repository (database, testo, immagini) che utilizza metodi scientifici, algoritmi per estrarre la conoscenza dei dati (un tipo di dati è strutturato) in forme diverse. È un processo analitico per esplorare una grande quantità di dati applicando modelli detective a tali dati per ottenere nuovi sottoinsiemi di dati per migliorare i processi aziendali e il processo decisionale.

Comprensione del data mining

Il mining viene in genere eseguito su un database con set di dati diversi e viene archiviato in un formato di struttura, quindi vengono scoperte informazioni nascoste, ad esempio i servizi online come Google richiedono enormi quantità di dati per pubblicizzare i propri utenti, in tal caso il mining analizza la ricerca processo per le query per fornire dati di classificazione pertinenti. Gli strumenti e le tecniche utilizzate nel processo di mining sono classificazioni (prevedere il caso più probabile), associazione (identificare le variabili correlate tra loro), previsione (prevedere il valore di una variabile con l'altra). Per un buon riconoscimento dei Pattern, utilizza l'apprendimento automatico. Un'ampia varietà di algoritmi è implementata per ottenere informazioni pertinenti dalle query.

In che modo il Data Mining rende il lavoro così semplice?

Semplificano il lavoro prevedendo il comportamento dei clienti e utilizzano questi strumenti per cercare modelli di dati. Trasforma i dati grezzi in informazioni strutturate. I passaggi coinvolti in questo processo sono:

Estraggono e caricano i dati in un data warehouse (che richiede una pre-elaborazione) che sono memorizzati nel database multidimensionale (che esegue analisi di sezioni, dadi, cubi).
Utilizzando il software applicativo, forniscono l'accesso ai dati a un analista aziendale.
Presentazione di queste informazioni in un formato facilmente comprensibile come i grafici.
È necessario aumentare il volume e la diversità dei dati.

In breve, possiamo dire che funziona in tre semplici passaggi. Sono preparazione dei dati (esplorazione), scelta di vari modelli per la costruzione e la validazione, fase di implementazione (generare risultati attesi). D'altra parte, non è così semplice lavorare in quanto è essenziale per il data mining capire cosa e come può essere implementato in tutti i flussi di dati con rispettiva produzione massiccia di dati all'interno delle organizzazioni. Esempi di data mining includono e-commerce, gestione delle relazioni con i clienti, attività bancarie, assistenza sanitaria, elementi essenziali di base nel marketing. In tutte queste applicazioni vengono applicati algoritmi di datamining per preparare previsioni ed estrarre schemi di dati.

Principali società di data mining

Molte tra le principali aziende leader utilizzano questo dominio per garantire il successo del mercato, aumentare i ricavi, identificare i clienti per migliorare la propria attività. Loro sono :

Google: ricerca di informazioni pertinenti rispetto alle query.
Cignus Web
Oracolo
IBM e SAP
Datum Informatics
IBM Cognos - Analisi self-service BI
Hewlett Packard Enterprise
SAS Institue -Data mining services.
Wizsoft,
Tecnologie neurali: fornisce prodotti e servizi.
Amazon: servizio di assistenza.
Delta - Airline Service (monitoraggio feedback dei clienti).
Sun tech -Servizio di ricerca Web

I vari sottoinsiemi di Data Mining

Alcune delle tecniche di mining includono previsione, classificazione, regressione, raggruppamento, associazione, alberi decisionali, rilevamento delle regole, vicino più vicino. Divide i set di dati in due tipi. Sono un set di allenamento e un set di test. Gli altri sottoinsiemi del data mining in relazione ai dati sono data science, Data Analytics, Machine Learning, Big Data, Data Visualization. La principale differenza tra loro è che il mining è ancora un analista e crea un algoritmo per scoprire la struttura dei dati. L'estrazione mineraria raccoglie prima i dati e crea il processo induttivo mentre altri non trovano schemi.

Cosa puoi fare con Data Mining?

Dobbiamo considerare il data mining come primitivo perché migliora il servizio clienti e aumenta il servizio di produzione. Con questo, possiamo ottimizzare i dati analizzando i dati in campi come sanità, telecomunicazioni, produzione, finanza e assicurazioni. È orientato verso le applicazioni ed è meno interessato a trovare relazioni con le variabili. Aiuta un'organizzazione a risparmiare denaro, identifica i modelli di acquisto in un supermercato, definisce nuovi clienti, prevede i tassi di risposta dei clienti. Funziona con tre tipi di dati: metadati (dati su se stesso), dati transazionali e non operativi. Il governo fa uso del data mining per tracciare la frode, tracciare la strategia di gioco, il cross-selling.

Lavorare con il data mining

Il processo iniziale include la pulizia dei dati da diverse fonti, che è una parte essenziale. Per fare ciò usano diverse tecniche chiamate analisi statistiche, apprendimento automatico. Uno strumento di visualizzazione dei dati è uno degli strumenti versatili per il data mining. Il metodo utilizzato per lavorare con quello si chiama modellazione predittiva. Il processo di data mining consiste nell'esplorazione, nella validazione / verifica, nella distribuzione. Il compito comporta

Viene generata la Dichiarazione del problema.
Comprendi i dati con lo sfondo.
Implementazione di approcci modellistici.
Identificazione della misurazione delle prestazioni e interpretazione dei dati.
Visualizzazione dei dati con risultati.

Funziona con alcuni strumenti come Rapid Miner, Orange, che sono tutti open source. Le tecniche di modellizzazione utilizzate qui sono reti bayesiane, reti neurali, alberi decisionali, regressione lineare e logistica, algoritmi genetici, set fuzzy. Le attività principali del data mining sono:

Classificazione
Clustering
Regressione
Summarization
Modellazione delle dipendenze
Scopri il rilevamento

Vantaggi del data mining

Ci sono molti vantaggi, alcuni punti sono riportati di seguito:

Migliorano la pianificazione e le decisioni che prendono il processo e massimizzano la riduzione dei costi.
È facile per l'utente analizzare un'enorme quantità di dati in un processo rapido.
Sono utili per prevedere le tendenze future grazie alla tecnologia utilizzata. Un'altra popolarità delle tecnologie di data mining è rappresentata dalle interfacce grafiche che semplificano i programmi.
Ci aiutano a trovare atti fraudolenti nell'analisi del mercato e nel data mining di produzione migliorano l'usabilità, il design. Possono anche essere utilizzati per scopi non di marketing.
Migliora i ricavi dell'azienda e abbassa i costi aziendali.
Sono utilizzati in diversi settori come agricoltura, medicina, genetica, bioinformatica e analisi sentimentale.
Aiuta gli esperti di marketing a prevedere i comportamenti di acquisto del prodotto da parte dei clienti e sono stati utilizzati per l'ingegneria elettrica e una migliore comprensione del cliente.
Aiutano anche le transazioni con carta di credito e il rilevamento fraudolento in esso.
L'estrazione mineraria è ampiamente utilizzata in agricoltura per prevedere i problemi di fermentazione utilizzando l'approccio K-Means.

Competenze di data mining richieste

Per diventare un professionista del data mining hanno bisogno di una tecnologia unica e di abilità interpersonali. Le competenze tecniche includono strumenti analitici come MySQL, Hadoop e linguaggi di programmazione come Python, Perl, Java. E necessità di comprendere concetti statistici, induzione della conoscenza, strutture e algoritmi di dati e conoscenza operativa di Hadoop e MapReduce. Sono richieste competenze nelle seguenti aree come DB2, strumenti ETL, Oracle. Se vuoi distinguerti dagli altri data mining, la necessità di apprendere l'apprendimento automatico è molto importante. Per identificare i modelli dei dati, è quindi necessario basarsi sulla matematica per capire i numeri, i rapporti, le correlazioni e le fasi di regressione. Per insegnare si deve avere un concetto di database come schemi, relazioni, Struttura Query Language. Uno specialista del data mining deve avere conoscenze di business intelligence, in particolare software di programmazione ed esperienza nel sistema operativo, in particolare Linux, nonché una solida esperienza nella scienza dei dati per compiere passi decisivi in una carriera.

Perché dovremmo usare Data Mining?

Si colloca ai vertici delle tecnologie chiave che avranno un maggiore impatto nelle organizzazioni nei prossimi anni ed è per questo che il mining è importante. Aiutano a esplorare e identificare modelli di dati. Sono collegati al data warehouse e alle reti neurali responsabili dell'estrazione. Nella segmentazione del marketing e nel clustering tiene traccia del comportamento di acquisto. Per ricerche pertinenti nell'estrazione di documenti, l'estrazione estrae le pagine sul Web. La loro responsabilità include l'esecuzione di ricerche sull'analisi dei dati e l'interpretazione dei risultati. Un uso importante del data mining è quello di aiutare il rilevamento delle frodi e sviluppare modelli per comprendere le caratteristiche in base ai modelli. L'estrazione mineraria viene utilizzata per assistere nella raccolta di osservazioni e nella ricerca di correlazioni e relazioni tra i fatti. Le funzionalità includono caratterizzazione dei dati, analisi anomale, discriminazione dei dati, analisi di associazione e clustering.

Le chiavi del successo nel mining sono:

Fonte dei dati
Algoritmi appropriati
Estrazione scientifica
Maggiore velocità di elaborazione

Ambito di data mining

Il frequente pattern mining ha ampliato l'analisi dei dati e ha un punteggio profondo nelle metodologie di mining. L'estrazione mineraria ha enormi possibilità in organizzazioni grandi e piccole con notevoli prospettive. Hanno previsioni automatizzate delle tendenze, tra cui la ricerca fraudolenta e massimizzare il ROI in futuro. Scoperta di schemi sconosciuti passati. Le tecniche utilizzate nel mining sono concetti avanzati come la logica neurale e fuzzy per migliorare i loro profitti e ottenere rapidamente risorse dalla ricerca. Potresti trovare l'ambito futuro in Datamining distribuito, Data mining di sequenze, Data mining spaziale e geografico, Multimedia.

Perché abbiamo bisogno del data mining?

Nel mondo degli affari di oggi il data mining è stato utilizzato in diversi settori a scopo analitico, tutto ciò di cui gli utenti hanno bisogno sono le informazioni chiare, questo aumenta la portata del data mining. Con questa tecnica, possiamo analizzare i dati e convertirli in dati significativi che aiutano quindi a prendere decisioni e previsioni intelligenti in un'organizzazione. Nel settore IT il mining accelera Internet e i tempi di risposta del sito sono facili con l'aiuto dello strumento di mining. Le aziende paramediche possono estrarre set di dati per identificare gli agenti. Sarai in grado di esaminare il comportamento dei clienti che trovano modelli e relazioni e prevedere la futura strategia aziendale. Elimina il tempo e la forza lavoro necessari per ordinare database di grandi dimensioni. Forniscono una chiara identificazione di schemi nascosti per superare i rischi negli affari. Il data mining identifica i valori anomali nei dati. Aiuta a capire il cliente e migliorare il suo servizio per raggiungere l'obiettivo dell'utente.

Chi è il pubblico giusto per l'apprendimento delle tecnologie di data mining?

Il pubblico giusto è costituito da responsabili IT, analisti di dati che cercano la crescita della carriera e migliorano la gestione dei dati, strumenti per il successo del data mining.
Esperti che lavorano anche su strumenti di data warehousing e reporting e business intelligence.
Può essere preso dai principianti con buone capacità logiche e analitiche.
Programmatori software, consulenti six sigma.

In che modo questa tecnologia ti aiuterà nella crescita della carriera?

Il mondo della scienza dei dati offre più posizioni nelle organizzazioni. La richiesta di specialisti di minatori è vitale poiché le aziende sono alla ricerca di esperti con eccezionali capacità ed esperienza nel data mining. Il minatore di dati utilizza software statistico per analizzare i dati e migliorare le soluzioni aziendali. Uno specialista del data mining è un ruolo essenziale nel team di data science e quindi il loro potenziale è valutato maggiormente per le aziende di tutte le dimensioni.

Conclusione

Si tratta di una tecnologia in rapida crescita nel mondo attuale in quanto tutti hanno bisogno dei propri dati per essere utilizzati nel giusto approccio per ottenere informazioni accurate. I social network come Facebook, Twitter ecc. E lo shopping online come Amazon, sono i dati che descrivono che i dati sono stati raccolti e acquisiti, dobbiamo estrarre fatti strategici da tali dati. A tale scopo, il data mining si sta evolvendo a livello globale. Si combinano con i big data e l'apprendimento automatico per vedere migliori approfondimenti con l'organizzazione. Si tratta di prevedere il futuro per l'analisi. Poiché le aziende continuano ad aggiornarsi, devono tenere traccia delle ultime tendenze minerarie per superare competizioni impegnative, mentre l'estrazione aiuta a ottenere informazioni basate sulla conoscenza. E questa tecnologia può essere utilizzata in molte applicazioni della vita reale come telecomunicazioni, biomedicina, marketing e finanza, commercio al dettaglio.

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