Data Mining



Estrarre informazioni da grandi set di dati per metterli a disposizione di attività di ricerca, gestione aziendale o di marketing

Informazioni

Il processo di Data Mining nel Big Data Analysis

Nel processo di estrazione di informazioni da Big Data o database aziendali, il processo di Data Mining si rivela essenziale. Solo una adeguata elaborazione e valorizzazione dei dati può offrire all’azienda elementi di valutazione utili ai decisori e ai responsabili marketing.

Cos’è il Data Mining

Una definizione di Data Mining può consistere nell’estrazione di informazioni da grandi set di dati, con il fine di renderli disponibili per attività di ricerca, gestione aziendale o di marketing. Nell’ambito della Data Science, l’attività di Data Mining si riferisce a tecniche e metodi di estrazione ed elaborazione di pattern non noti a priori

Perchè fare Data Mining

Attualmente c’è grande disponibilità di dati. Esistono Big Data che riguardano aspetti demografici, relativi alla popolazione, in genere su banche dati pubbliche, Big Data Sociografici, relativi alla composizione delle famiglie, al reddito ed altri elementi che connotano il profilo delle persone, e Big Data Psicografici, relativi agli interessi, le passioni, le abitudini, oltre a banche dati relative ai più vari aspetti del vivere sociale.

Il saper estrarre e soprattutto correlare i pattern giusti, le corrette relazioni tra i dati più diversi, costituisce una fonte infinita di informazioni specializzate e non previste, di dati misurabili, di elementi che sono alla base di strategie di Data Driven Marketing, di progetti di sviluppo aziendale o di prodotto, e di scelte strategiche. Le potenzialità attuali, rispetto al passato, consistono nella possibilità di ottenere dati a supporto delle scelte strategiche e delle operazioni di marketing, non solo legate alla creatività dei marketer, ma fondate su dati elementi certi e misurabili.

Esempi di Data Mining

Il Data Mining può essere sviluppato per:

Segmentare gli utenti

Attraverso l’attività di Clustering Analysis è possibile estrarre da un database utenti che abbiano analogie, relative, ad esempio, a dati demografici, quali età, sesso e titolo di studio.

Analisi della Regressione

Con il Data Mining è possibile effettuare analisi predittive sui possibili comportamenti degli utenti individuando relazioni funzionali tra alcune variabili. In sostanza si tratta di elaborare un modello matematico e si studiano i comportamenti, le abitudini, la propensione alla spesa, per individuare gruppi di potenziali clienti. Avvalendosi di modelli associativi, è possibile scoprire, ad esempio, che la maggior parte dei clienti che acquistano una fotocamera completa l’ordine con la relativa custodia impermeabile. Sarà possibile quindi di elaborare vantaggiose proposte “in bundle”, aumentando le vendite.

Pulizia delle banche dati

Attraverso tecniche di Intrusion Detection, è possibile bonificare database infetti da virus e trojan (ad esempio database per l’email marketing) per mettere in sicurezza il sistema ed evitare errori nelle campagne di Direct Email Marketing.

Data Mining per scoprire anomalie

Adottando modelli di Anomaly Detection, l’attività di data Mining individua eventuali errori del database, relativi a cattiva imputazione manuale dei dati, o errori generici di data entry. La banca dati risulterà così priva di incongruenze ed errori.

Alberi decisionali per il manager

Assumere decisioni nell’ambito commerciale o del marketing non è sempre facile. Con azioni di Data Mining si possono fornire elementi utili ai decisori. E’ possibile elaborare alberi decisionali che propongono elementi relativi al rapporto tra costi e benefici, attraverso un modello matematico, ed evidenziano i rischi di ognuna delle opzioni suggerite.

Reti neurali per l’autoapprendimento

Fare Data Mining con sistemi di machine learning consente di ottenere dati sempre nuovi, legati alla elaborazione dinamica di pattern, elementi che hanno specifiche relazioni. Queste relazioni vengono memorizzate e costituiranno la base per nuovi modelli di elaborazione dei Big Data e dei database aziendali.

Elaborazione di Big Data

Individuare correlazioni tra Big Data per effettuare una efficace profilazione del cliente o di altri elementi, è il Data Warehousing, ovvero l’estrazione di elementi e relazioni all’interno di database di grandi dimensioni. La gestione ed analisi dei Big Data costituisce un’attività irrinunciabile per le grandi imprese di ogni settore.

Le fasi del Data Mining

Il processo di Data Mining si avvia con un progetto, che definisca gli obiettivi della estrapolazione e correlazione dei dati. Il processo di estrazione dei dati:

  1. Obiettivo dell’azione di Data Mining: come in tutte le ricerche, va individuato l'oggetto. Cosa cerchiamo, quali correlazioni prevediamo, quali cluster vogliamo individuare e per quali finalità;
  2. Individuazione delle fonti di dati: un'azione di Data Mining ha bisogno di fonti in grado di fornire le correlazioni che cerchiamo. Il Data Mining può essere effettuato sulle banche dati aziendali messe tuttavia in relazione con sorgenti di dati open source o acquistate a tal fine. Maggiori saranno le fonti di dati, più interessanti saranno i risultati;
  3. Estrazione, acquisizione dei dati e Pre-processing: è necessario rendere omogenei sul piano della lettura, i dati provenienti da fonti diverse, e prevedere una formattazione e pulizia dei dati;
  4. Data Mining: si dovrà individuare e modificare l’algoritmo, i parametri e l’elaborazione dell’estrazione, previa validazione del modello scelto. Alcuni sistemi prevedono attività di Machine Learning;
  5. Interpretazione e valutazione dei risultati: l’attività che precede la elaborazione del report, riguarda una prima analisi interpretativa dei risultati;
  6. Rappresentazione dei risultati: si individuano le formule grafiche e la gerarchizzazione dei risultati.

Per il Data Mining Your Future propone una soluzione G-Stat Marketing. Si tratta di un software di big data predictive analytics che permette di segmentare i clienti attraverso processi automatici di Data Mining che analizzano il loro comportamento.


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