Niente più ipotesi, bensì dati! In un mondo pieno di dati, sarebbe davvero uno spreco lasciarli incompiuti, ecco cos’è il data mining.
In un’epoca in cui l’abbondanza dei dati è diventata una costante, per via dei click che facciamo online, delle transazioni che effettuiamo con la carta di credito, dei post che pubblichiamo sui social, ecc., il Data Mining si rivela uno strumento prezioso per l’analisi delle informazioni che se ne possono ricavare.
Le aziende utilizzano il Data Mining per saperne di più sui loro clienti. Inoltre il data mining viene usato per sviluppare strategie di marketing più efficaci. È anche usato per indagare il sentiment di una nicchia specifica, per aumentare le vendite e ridurre i costi, ma anche per la gestione del rischio del credito e per stanare frodi.
E allora vista la portata del tema, così importante per chi compete sul mercato, in questo articolo vediamo cos’è il Data Mining, come funziona e attraverso quali algoritmi e tecniche si applica.
Cos’è il Data Mining
Il Data Mining, o estrazione dati, è un processo che utilizza una combinazione di metodi statistici, matematici e di intelligenza artificiale. Il fine è estrarre e identificare informazioni utili e significative, partendo dai dati grezzi generati da tutte le nostre azioni quotidiane.
Attraverso questa tecnica di estrapolazione e trasformazione di dati grezzi in dati parlanti, in sintesi, possiamo mettere le mani sulle perle nascoste nell’ostrica.
Infatti, i grandi set di dati possono dirci tanto su ciò che succede intorno a noi, sulle tendenze di mercato, dei consumi. Inoltre consente di svelare le relazioni nascoste tra i vari elementi in gioco che, portati alla luce, rivelano modus operandi decisivi ai fini di una svolta commerciale e vantaggio competitivo delle aziende nel proprio settore.
Il processo di data mining si basa su fasi:
- Selezione delle fonti (database, file di testo, fogli di calcolo e altre fonti di dati), la valutazione dei limiti dello storage, della sicurezza, la raccolta e l’estrazione di dati grezzi dal database caricati nel Data Warehouse in locale o sul cloud*
- Organizzazione e ordinamento dei dati attraverso specifici software: i dati vengono raccolti, estratti e puliti eliminando eventuali errori, duplicati o incongruenze.
- Trasformazione dei dati attraverso l’applicazione di algoritmi e tecniche di Data Mining; modellazione per identificare tendenze, relazioni, associazioni, schemi sequenziali (con algoritmi di clustering, classificazione, associazione ecc.). I dati possono anche essere alimentati in modelli predittivi per valutare come le precedenti informazioni possono tradursi in risultati futuri.
- Valutazione dei dati per determinare la loro utilità e presentazione in un formato adatto all’analisi e facile da condividere (es: grafico o tabella).
* Le soluzioni di Data Warehouse in cloud utilizzano lo spazio e la potenza del provider di cloud per archiviare i dati. Ciò consente anche alle aziende piccole e medie di sfruttare le soluzioni digitali per lo storage, la sicurezza e l’analisi dei dati.
Cos'è il data maning e tecniche di Data Mining
Il Data Mining utilizza algoritmi e varie altre tecniche avanzate per convertire grandi raccolte di dati in output di valore.
Le tecniche più comuni sono:
Classificazione
Questa tecnica divide i dati in diverse categorie o classi predefinite sulla base di vari attributi associati ad alcuni elementi con caratteristiche simili. Ad esempio, un sistema di classificazione potrebbe dividere i clienti di un negozio online in diversi gruppi sulla base del loro comportamento di acquisto.
Clustering
Simile alla precedente, questa tecnica identifica somiglianze tra gli oggetti e li raggruppa in un cluster in base a ciò che li rende diversi da altri elementi. Ad esempio, un algoritmo di clustering potrebbe raggruppare i prodotti che vengono spesso acquistati insieme. Tuttavia, la differenza con la classificazione è che, mentre questa potrebbe raggruppare pane, pasta, latte, ecc., il clustering può identificare gruppi semantici più ampi come alimenti dietetici, alimentazione vegetariana, ecc.
Associazione
Questa tecnica identifica le relazioni tra variabili all’interno del set di dati per collegarli tra loro.
Ad esempio, un algoritmo di associazione potrebbe analizzare quali prodotti vengono acquistati più comunemente insieme. Inoltre potrebbe scoprire che le persone che comprano la pasta tendono anche ad acquistare il pane. Grazie a queste informazioni, un negozio potrebbe fare prevedere tendenze e comportamenti sulla base dei quali fare delle promozioni.
Sequenze temporali
Questa tecnica analizza i dati nel tempo per identificare pattern o trend ricorrenti. Ad esempio, un algoritmo di sequenze temporali potrebbe prevedere le vendite future basandosi sullo storico delle vendite passate.
Gli alberi decisionali
Sono chiamati così perché hanno una struttura simile a un albero, con “nodi” che rappresentano scelte o risultati e “rami” che rappresentano i possibili percorsi di decisione. Vengono utilizzati per classificare o prevedere un risultato basato su una lista di criteri o decisioni. Un albero decisionale viene utilizzato per richiedere l’input di una serie di domande a cascata che ordinano il dataset in base alle risposte fornite.
Il K-Nearest neighbor (KNN)
Questa tecnica viene utilizzata per prevedere le caratteristiche di un gruppo in base ai singoli punti dati. Si tratta di un algoritmo che classifica i dati in base alla loro vicinanza ad altri dati, basandosi sull’assunto che i punti dati vicini tra loro sono più simili rispetto ad altri bit di dati.
Le reti neurali
Le reti neurali elaborano i dati attraverso l’uso di nodi composti da input, pesi e un output. I dati vengono mappati attraverso l’apprendimento supervisionato, simile ai modi in cui il cervello umano è interconnesso. Questo modello può essere programmato per determinare l’accuratezza di un modello.
Analisi Predittiva
Questa tecnica si basa sulle informazioni storiche per costruire modelli grafici o matematici per prevedere risultati futuri.
In quali settori si applica il Data Mining
Il Data Mining si applica ai settori in cui il vantaggio competitivo è la chiave per mantenere il polso della situazione e per ottenere risultati attraverso lo studio delle tendenze di mercato:
- finanza
- vendite
- marketing
- sanità
- telecomunicazioni.
Facciamo qualche esempio.
Data Mining e Marketing
Un’azienda può utilizzare il Data Mining per capire dove i suoi clienti vedono la sua pubblicità. Inoltre l’azienda potrebbe cercare di capire quali sono i dati demografici del target cui puntare, dove posizionare gli annunci digitali e quali sono le strategie di marketing che hanno maggiore riscontri. Tra le varie strategie che si possono applicare grazie al Data Mining, le offerte promozionali e cross-selling.
Data Mining e Produzione
Per le aziende che lavorano in ambito produzione, il Data Mining diventa parte integrante dell’analisi dei costi delle materie prime, dei materiali utilizzati, del tempo investito nel processo di produzione e dei “colli di bottiglia” che rallentano i processi.
Data Mining e rilevamento delle frodi
Il fulcro del Data Mining è la ricerca di modelli, tendenze e correlazioni che collegano tra loro i dati. Pertanto, un’azienda può utilizzare questa tecnica di analisi per identificare anomalie o correlazioni che non dovrebbero esistere.
Servizio Clienti
Ci vuole davvero poco per far crollare l’entusiasmo di un cliente che ripone delle aspettative.
Facciamo il classico esempio forse, ma il più calzante di un’azienda che spedisce merci. Attraverso il Data Mining si può risalire alle informazioni sulle interazioni con i clienti. In questo modo è possibile individuare i punti deboli e i punti di forza (tempi e qualità del servizio, solerzia nel gestire la comunicazione).
Il Data Mining raccoglie i dati relativi al problema e cerca di formulare una soluzione raccogliendo e analizzando qualsiasi tipo di dati. L’obiettivo finale è quello di prendere informazioni grezze e determinare se esiste una coesione o una correlazione tra i dati.
Tuttavia bisogna anche riconoscere che questa tecnica è molto complessa e richiede competenze specifiche oltre all’utilizzo di strumenti software adeguati.
