Data Mining

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Il Data Mining (tradotto letteralmente “estrazione di dati”) è un processo che prevede l’estrazione di informazioni da grandi quantità di dati attraverso l’uso di tecniche e metodologie. Il concetto di data mining è simile a quello della statistica ma a differenza di essa permette di cercare ed elaborare correlazioni tra più variabili relativamente ai singoli individui. Si tratta quindi di una ricerca più specifica che non elabora informazioni generali di una popolazione ma si concentra su ogni singolo individuo. Il data mining è un'analisi eseguita tramite estrapolazione di dati da database di grandi dimensioni ed è un processo che sfrutta differenti aree disciplinari quali la statistica, l’intelligenza artificiale e il machine learning. Il data mining è un processo che viene utilizzato da aziende di ogni settore per ottenere informazioni importanti sui consumatori. Ciò serve per capire come il consumatore si relaziona con i prodotti o i servizi offerti dall’azienda al fine di capire come ottimizzare i processi di business. Il data mining è dunque uno strumento necessario per raggiungere i diversi obiettivi aziendali e per rispondere alle domande e ai bisogni di un consumatore esistono differenti tecniche e metodi. Il data mining viene usato principalmente per ottenere un’analisi descrittiva e un’analisi predittiva: l’analisi descrittiva può essere svolta attraverso tecniche che consentono di analizzare i dati identificando le cause che hanno portato al successo o al fallimento. Una di queste tecniche è il clustering, una tecnica di analisi statistica usata per identificare oggetti simili suddividendo i dati secondo le caratteristiche che li avvicinano. È una tecnica che consente di capire come approcciarsi a gruppi di consumatori con caratteristiche diverse. L’analisi predittiva invece ha lo scopo di prevedere possibili risultati futuri. Una delle tecniche usate dal data mining è la regressione, ovvero una tecnica usata per analizzare una serie di dati che consistono in una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. Lo scopo è quello di individuare un'eventuale relazione tra tra la variabile dipendente e quelle indipendenti.


Esistono anche software per il data mining che aiutano l’attività di ricerca e sviluppo di soluzioni internet per il tuo business. Il data mining ha lo scopo di trovare associazioni, anomalie e pattern all’interno delle banche di dati e fa sì che partendo da informazioni difficili da decifrare si arrivi ad una loro conoscenza che può essere usata per vari fini. Il data mining fa parte di un processo chiamato KDD (Knowledge Discovery in Database) di cui fanno parte anche altri passi come: identificazione dell’obiettivo che si vuole raggiungere, preselezione dei dati, pulizia dei dati e pre elaborazione, trasformazione dei dati, interpretazione dei risultati e la loro visualizzazione. Grazie al data mining è possibile, ad esempio, capire dove i clienti acquistano maggiormente un prodotto ed in base alle informazioni ottenute un’azienda può decidere di vendere i propri prodotti nel luogo in cui solitamente i clienti sono più propensi ad acquistarli. I settori di applicazione del data mining sono molti e le principali macro categorie che ne fanno uso sono quella del marketing, economia, statistica, industria, scienza e tecnologia.

La disciplina del Data Mining

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