Data mining e pattern: cosa sono e modelli

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Il data mining consiste in diverse metodologie e tecniche appartenenti alla Data Scienza, la quale ha come obiettivo quello di estrarre informazioni da un grande numero di dati tramite tecnologie e algoritmi di vario tipo. Nello specifico, il data mining consente di analizzare ed esplorare moltissimi dati tramite sistemi semi-automatici, sistemi automatici e machine learning, così da poter facilitare un determinato processo o attività grazie all’utilizzo di nuovi modelli (correlazioni, strutture di dati, pattern, etc…).

Perché si utilizza il data mining e come

Tutte le maggiori piattaforme del Big Data Analytics oggi utilizzano il data mining così da utilizzare nuove correlazioni, strutture o schemi. In particolare, si procede estraendo delle informazioni nascoste tramite tecniche apposite, che rendono l’informazione esplicita.

Successivamente si inizia il processo di analisi, che sia semi-automatica o automatica, dal quale si ricavano dei pattern, ossia strutture e schemi fondamentali. Questi ultimi, al fine di essere utili per l’obiettivo, devono essere sia validi che comprensibili. Inoltre, è necessario che non siano mai stati conosciuti prima.

Modelli di pattern e data mining

Sono presenti due modelli di data mining e si sceglie quello appropriato a seconda dei dati a disposizione e della tipologia di pattern che si desidera avere.

Il primo modello che si può presentare è quello descrittivo, capace di analizzare dei dati storici, i quali vengono raggruppati e da cui si possono avere numerose informazioni.

Invece, il modello predittivo è utilizzato al fine di prevedere o stimare dei risultati e scenari che hanno luogo in futuro.

Quest’ultimo modello viene utilizzato per le aziende, così da poter prevedere eventuali comportamenti dagli acquirenti e la possibilità di abbandono.

Come già anticipato, viene utilizzato un modello specifico di data mining se si desidera ottenere una tipologia di pattern specifica. Infatti, vi sono più pattern.

Il pattern di associazione permette di trovare in una serie di dati le loro rispettive regole associative, così da poter successivamente raggruppare i dati in esaminazione per affinità; inoltre, questo pattern consente di stabilire eventuali nessi causali tra gli stessi dati.

Se invece si è interessati alla classificazione, è possibile utilizzare questa ulteriore tipologia che permette di ottenere un modello di ordinamento e quindi un raggruppamento di dati per classi secondo delle regole specifiche.

Qualora si utilizzi il pattern clustering, si ottengono dei dati che non vengono raggruppati a priori tramite il sistema.

Un altro pattern da poter ricercare è quello della regressione, che risulta simile a quello di classificazione: in particolare, mentre la regressione le regole di appartenenza (denominate anche variabili) riescono ad avere molteplici valori, il pattern di classificazione hanno a disposizione variabili predeterminate e categoriche.

Queste ultime hanno dei valori finiti, rispetto al pattern di regressione che può anche includere delle variabili dal valore infinito.

La penultima tipologia di pattern è la sequenza, capace di utilizzare la correlazione sequenziale in una serie di dati. Infine, il pattern di serie temporali consente di effettuare delle analisi che consentono di trovare ulteriori pattern. Questo modello viene solitamente utilizzato quando vi sono delle variabili altamente complesse e si ha la necessità di fare delle analisi predittive.

Inizialmente il data mining venne creato dato il numeroso quantitativo di dati digitali, sia strutturati che non, e la presenza di strumenti quali: server, data storage, gpu, cpu.

Oggi il data mining viene utilizzato in svariati ambiti professionali: grazie ad esso vengono create nuove strategie di marketing e le aziende riescono a fare delle previsioni ottimali, così da non perdere clienti in futuro e gestire al meglio la propria attività.

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