Il data mining è l'analisi di grandi quantità di dati per scoprire schemi e conoscenze. In effetti, il data mining è anche noto come scoperta dei dati o scoperta della conoscenza.
Il data mining utilizza statistiche, principi di machine learning (ML), intelligenza artificiale (AI) e grandi quantità di dati (spesso provenienti da database o set di dati) per identificare i pattern in un modo il più possibile automatizzato e utile.
Cosa fa il data mining?
Il data mining ha due obiettivi principali: descrizione e previsione. Innanzitutto, il data mining descrive le intuizioni e le conoscenze ottenute dall'analisi dei pattern nei dati. In secondo luogo, il data mining utilizza le descrizioni dei modelli di dati riconosciuti per prevedere i modelli futuri.
Ad esempio, se hai trascorso un po 'di tempo a navigare su un sito di shopping per libri su come identificare diversi tipi di piante, i servizi di data mining che lavorano dietro le quinte di quel sito web registrano una descrizione delle tue ricerche in connessione con il tuo profilo. Quando effettui l'accesso due settimane dopo, i servizi di data mining del sito web utilizzano le descrizioni delle tue ricerche precedenti per prevedere i tuoi interessi attuali e offrire consigli di acquisto personalizzati che includono libri sull'identificazione delle piante.
Come funziona il data mining
Il data mining funziona utilizzando algoritmi, serie di istruzioni che indicano a un computer o processo come eseguire un'attività, per scoprire diversi tipi di modelli all'interno dei dati. Alcuni dei diversi metodi di riconoscimento dei pattern utilizzati nel data mining includono l'analisi dei cluster, il rilevamento delle anomalie, l'apprendimento delle associazioni, le dipendenze dei dati, gli alberi decisionali, i modelli di regressione, le classificazioni, il rilevamento dei valori anomali e le reti neurali.
Mentre il data mining può essere utilizzato per descrivere e prevedere modelli in tutti i diversi tipi di dati, l'uso che molte persone incontrano più spesso, anche se non se ne rendono conto, è quello di descrivere i modelli nelle scelte di acquisto e comportamenti per prevedere i futuri acquisti futuri decisioni.
Ad esempio, ti sei mai chiesto come mai Facebook sembra sempre sapere cosa stai guardando online e ti mostra annunci nel tuo newsfeed relativi ad altri siti che hai visitato o alle tue ricerche sul web? Il data mining di Facebook utilizza le informazioni memorizzate nel tuo browser che tracciano le tue attività, come i cookie, insieme alla sua conoscenza dei tuoi pattern in base al tuo precedente utilizzo del servizio di Facebook per scoprire e prevedere prodotti o offerte che potrebbero interessarti.
Che tipo di dati possono essere estratti?
A seconda del servizio o del negozio (anche gli archivi fisici utilizzano il data mining), è possibile estrarre una quantità sorprendente di dati su di te e sui tuoi modelli. I dati raccolti su di te possono includere il tipo di veicolo che guidi, dove vivi, i luoghi che hai viaggiato, le riviste e i giornali ai quali ti abboni e se sei o meno sposato. Può anche determinare se hai o meno figli, quali sono i tuoi hobby, quale band preferisci, le tue inclinazioni politiche, cosa acquisti online, cosa acquisti nei negozi fisici (spesso attraverso carte premio fedeltà del cliente) e tutti i dettagli che condividi sulla tua vita sui social media.
Ad esempio, i dettaglianti e le pubblicazioni di moda rivolti agli adolescenti utilizzano le informazioni ricavate dalle foto di estrazione dei dati sui servizi di social media come Instagram e Facebook per prevedere le tendenze della moda che attirano gli acquirenti oi lettori di adolescenti. Le informazioni raccolte attraverso il data mining possono essere così precise che alcuni rivenditori possono persino prevedere se una donna potrebbe essere incinta, in base a cambiamenti molto specifici nelle sue scelte di acquisto. Il rivenditore, Target, si dice che sia così preciso nel predire la gravidanza sulla base di schemi nella cronologia degli acquisti che ha spedito tagliandi per prodotti per bambini a una giovane donna, dando via il suo segreto di gravidanza prima di dirlo alla sua famiglia.
Il data mining è ovunque, tuttavia, gran parte delle informazioni scoperte e analizzate sulle nostre abitudini di acquisto, le preferenze personali, le scelte, le finanze e le attività online sono utilizzate da negozi e servizi con l'intento di migliorare l'esperienza del cliente.
