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Data mining: Definizioni, 5 strumenti gratuiti e tecniche

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Dopo aver effettuato il processo di raccolta e preparazione, è necessario realizzare l’analisi dei dati per capire il significato di un insieme di dati. Guardare una pagina di dati non contribuisce molto alla costruzione di modelli di comportamento dei clienti, quindi è necessario ricorrere ad un modo intelligente (data mining) per setacciare le informazioni. Utilizzando approcci e algoritmi basati sulla statistica, possiamo iniziare l’estrazione dei dati.

D’altra parte, comprendere il data mining non significa solo capire gli algoritmi. Dovremo capire i passaggi utili per pulire i dati e visualizzarli, così come la gamma di strumenti gratuiti e i software di data mining da utilizzare. Inoltre, si potranno applicare le tecniche che informano le decisioni aziendali basate sui database e costruire strategie di marketing informate.


Cosa Sono I Dati?

I dati rappresentano qualsiasi informazione che possiamo raccogliere riguardante un certo fenomeno. Nel business, i dati sono principalmente incentrati sui consumatori. Alcuni esempi includono età, sesso, razza e punteggio di credito.


Cosa Sono Gli Insiemi Di Dati?

Un insieme di dati è una raccolta di data point. Questi sono generalmente ricevuti dai data scientists come collezioni di dati più o meno organizzati e disparati. La scoperta della conoscenza (o data mining) è necessaria per eliminare i dati inutili.


Che Cos’è Il Data Mining?

Nel business, il data mining è il processo di raccolta di informazioni sui clienti e l’uso di strumenti e tecniche utili per informare un obiettivo di business o strategie di marketing.

Il data mining è talvolta denominato “scoperta della conoscenza nei dati”.

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Una Semplice Definizione Di Data Mining

Usare i dati precedentemente analizzati da strumenti e tecniche che si basano in gran parte su approcci statistici per informare un problema di business (o qualsiasi altro problema in cui i dati possono offrire la soluzione).


data mining example

Esempio Di Data Mining

Un’immagine (o un esempio) valgono più di mille parole. Vediamo di comprendere il significato di data mining nella pratica.

In questo esempio abbiamo “estratto” i dati storici dei giochi olimpici. O meglio, abbiamo cercato delle correlazioni tra le variabili presenti nel dataset.

L’altezza e il peso degli atleti olimpici erano 2 variabili utili per questo esercizio. I dati sono stati preparati utilizzando Anatella, il nostro strumento di preparazione dei dati preferito (che rientra nella categoria ETL). Questo strumento, permette di importare e preparare i dati per ulteriori analisi. Una serie di strumenti incorporati vi aiuterà ad “estrarre” rapidamente i dati e a cercare possibili correlazioni. Nel nostro caso abbiamo realizzato una visualizzazione molto semplice utilizzando i plugin R integrati per visualizzare le informazioni. Scomponendo i dati in base al sesso, si può chiaramente vedere una correlazione lineare tra altezza e peso (niente di sorprendente).

example data mining

Questo esempio è eccessivamente semplice e ovvio. Ma risulta essere appropriato per mostrarvi l’essenza del lavoro di un data miner:

  1. preparare i dati
  2. cercare le correlazioni (nascoste) tra le variabili usando diversi approcci
  3. presentare i risultati in modo visivo

Nel caso in cui abbiate voglia di guardare qualcosa di divertente, vi presentiamo un video in cui lo stesso esempio viene spiegato da un bambino di 10 anni.


Come Si Usa L’Apprendimento Automatico Nel Data Mining?

L’apprendimento automatico permette ai computer di trovare tendenze emergenti e modelli insoliti all’interno di grandi insiemi di dati. La scomposizione di grandi dati può mostrare che esiste la probabilità che i clienti che desiderano il prodotto x comprino anche il prodotto y. Questi algoritmi mostrano anche informazioni mediche, ad esempio, i sintomi x, y, z sono di solito segni di una particolare malattia.

Possiamo utilizzare molte tecniche di data mining, ma tutte hanno bisogno di grandi insiemi di dati di clienti. Questi dati possono poi rispondere a domande commerciali.

Attenzione alle correlazioni false!

Va bene cercare correlazioni nei dati. Trovare quelle che hanno un senso è meglio. Non tutte le correlazioni implicano una relazione causale. Inoltre, si deve fare attenzione alle “correlazioni false”.


A Cosa Serve Il Data Mining?

Il Data mining permette alle aziende di prendere decisioni basate su relazioni, modelli e dipendenze. Si identifica uno o più schemi in grado di rispondere a una domanda aziendale. Questi modelli possono essere usati come esempio per l’analisi.

Gli algoritmi e l’apprendimento automatico conducono a modelli utili da utilizzare dopo la raccolta dei dati. Questi modelli sono la chiave per l’azione predittiva nel comportamento dei consumatori.

Questi modelli possono poi essere implementati per creare proiezioni più accurate. Aumentano la fiducia nelle decisioni prese e possono anche diminuire i costi eliminando i prodotti che la gente non compra.


Data Mining E Relazioni

Identificando le relazioni in un insieme di dati, i risultati del data mining possono mostrarci i comportamenti precedenti dei clienti utili per prevedere le tendenze emergenti. Spesso, è impossibile notare queste tendenze, quindi dobbiamo affidarci all’apprendimento automatico e agli algoritmi.

Pertanto, questi modelli si trovano alla base del modo in cui le aziende estraggono valore dagli insiemi di grandi dati.

Scomponendo ulteriormente gli schemi, possiamo creare dei cluster.


Cos’è Il Clustering Nel Data Mining?

Per le grandi aziende, i dati da soli sono abbastanza inutili. Unendo i data points si creeranno i cluster. Questi, possono essere usati per creare modelli per specifici gruppi di persone.

Ad esempio, possiamo creare un cluster di uomini bianchi o donne con più di 2 figli. Questi, rendono poi i modelli più chiari agli scienziati dei dati e ai team di marketing.


Data Mining E Previsioni Di Vendita

Un modo per utilizzare le relazioni mostrate dagli algoritmi dei data mining è attraverso la previsione delle vendite.

Questa indica l’uso di tecniche di data mining per rispondere a un problema di business su quale prodotto si venderà e quando.

Ad esempio, Walmart fa un grande uso delle informazioni dei suoi data miners. Grazie a questa ricerca si scoprì che le persone erano più propense a comprare Pop-Tarts alla fragola quando si comunicava l’annuncio di un uragano nella zona. Walmart ha quindi deciso (decisione commerciale) di mettere Pop-Tarts alla fragola vicino alle casse.

Incoraggiando gli acquisti d’impulso alle casse, le domande commerciali di Walmart (cosa compra la gente quando arrivano gli uragani?) hanno ricevuto una risposta dal data mining (la gente compra più Pop-Tarts alla fragola).

Ma questo è un data mining molto generale. Si cerca di prevedere cosa faranno tutti. Possiamo anche usare le informazioni raccolte dal data mining per mirare a gruppi specifici di persone.


Data Mining E Segmentazione Del Mercato

Uno degli aspetti più potenti del data mining è la creazione di segmenti di clienti. La segmentazione del mercato può essere vista come il clustering in azione.

Infatti, un’azienda può prendere in considerazione i dati raccolti ed iniziare a prendere decisioni commerciali basate su fattori come l’età o il sesso.

Per esempio, abbiamo raccolto dati relativi agli acquisti degli iPhone. Raggruppando i nostri dati, abbiamo scoperto che le persone sotto i 30 anni hanno maggiori probabilità di acquistare un iPhone. Pertanto, uno scienziato dei dati potrebbe informare il team di marketing di Apple di concentrare le loro pubblicità sul mercato degli under 30.

Qui, stiamo creando modelli di previsione – sappiamo cosa vogliamo vendere e cerchiamo di scoprire verso chi vogliamo dirigere la pubblicità.

Questo è solo un esempio generale, ma si può essere molto più specifici. Potremmo segmentare ulteriormente il nostro mercato basandoci sul sesso, la razza ed il punteggio di credito. Quindi potremmo scoprire che le donne bianche sotto i 30 anni con un eccellente punteggio di credito sono il mercato target per gli iPhone. Le possibilità di segmentazione sono infinite e dipendono solo dai dati di cui si dispone.


Come Possiamo Usare Le Tecniche Di Data Mining?

La raccolta dei dati è la prima parte di qualsiasi processo di data mining. Prendendo in considerazione i dati che mostrano il comportamento dei clienti, possiamo iniziare a creare i modelli. È possibile estrarre questi dati da e-mail, analisi del paniere di mercato, dati di testo e qualsiasi altra fonte rilevante. Ma prima di procedere, è necessario realizzare la fase di preparazione dei dati.


Cos’è La Fase Di Preparazione Dei Dati?

Quando si presenta una serie di informazioni grezze, gli scienziati che lavorano con i dati dovranno rimuovere gli errori e i valori anomali, oltre a configurare tutti i dati per adattarli ai sistemi del database. Questa fase è importante per correggere i problemi di qualità dei dati.

Questo passo è fondamentale nel processo di data mining – rimuovere gli outlier e arricchire i dati desiderati (aggiungendo più dati o creando collegamenti) porta a una migliore comprensione dei modelli basilari. A volte è chiamato data wrangling.


Cos’è Un Modello Di Data Mining?

I modelli vengono creati per alimentare il software di data mining e avviare il processo di apprendimento automatico. Identificare i valori noti del comportamento dei clienti aiuta i progetti di data mining a sviluppare algoritmi migliori. A volte, questo processo viene chiamato apprendimento delle regole di associazione.

Ad esempio, se insegniamo al nostro software di data mining che gli studenti maschi rappresentano il segmento di mercato più propenso ad acquistare un computer, il nostro software di data mining sarà in grado di mirare e svilupparsi per iniziare a mostrare dati più specifici o migliorati.


Come Posso Usare Il Software Di Data Mining?

La tecnologia del data mining sta diventando sempre più sofisticata, ma esistono molti programmi gratuiti. Potrete iniziare il vostro viaggio analizzando la vostra base di clienti senza pagare un centesimo.

Una comprensione dei concetti di data mining e dei suoi metodi è fondamentale per alcuni di questi strumenti. Sviluppare un processo per l’utilizzo dei dati estratti è necessario per ottenere valore dai database.


5 strumenti gratuiti di data mining

Xplenty

Molte di coloro che vogliono usare il data mining potrebbero non sentirsi a proprio agio con la codifica. Xplenty è un software privo di codice che aiuta le aziende a costruire facilmente canali di dati. Grazie ad una semplice interfaccia drag-and-drop, è possibile integrare Xplenty nel vostro business pur non avendo un background di data science. Mettendo insieme tutte le vostre fonti di dati, potrete facilmente integrare i dati e iniziare a costruire modelli predittivi. Inoltre, la piattaforma è scalabile e gestita. In questo modo, gli utenti potranno concentrarsi sui dati invece di impantanarsi nell’analisi del database.

Rapid Miner

Basato su un motore Java, Rapid Miner Studio Free è uno strumento open-source che può essere utilizzato per il text mining, l’apprendimento automatico e l’analisi predittiva. Ha una vasta gamma di applicazioni per le imprese, la formazione e l’apprendimento automatico, che fanno di Rapid Miner uno strumento utile e versatile. È possibile integrare nel software sia la fase di preparazione dei dati così come lo sviluppo di modelli attraverso una tecnologia di apprendimento automatico intelligentemente progettata. In sostanza, si tratta di una piattaforma end-to-end che copre tutte le esigenze aziendali.

Knime

Utilizzato principalmente nella ricerca farmaceutica, Knime offre anche molte opportunità applicato in un contesto aziendale. Grazie alla creazione di canali modulari specifici per le vostre esigenze, potrete concentrare la tecnologia di Knime sulla fusione e la trasformazione dei vostri dati. Inoltre, modellare e visualizzare i dati è semplice grazie a strumenti intelligenti integrati. Questi, sono costantemente aggiornati per includere nuove tecnologie e algoritmi per aiutare a sostenere il vostro business.

Apache Mahout

Progettato specificamente per creare algoritmi di apprendimento automatico, Apache Mahout può essere la scelta migliore per gli scienziati dei dati che vogliono unire e trasformare da soli gli insiemi di dati. Il codice dell’applicazione può essere integrato con altre applicazioni, il che significa che è possibile utilizzare Apache Mahout insieme ad altri programmi. Caricato con algoritmi predefiniti e un ambiente di sperimentazione matematica, questo strumento è perfetto per la mappatura e la riduzione dei modelli.

WEKA

Progettato dall’Università di Waikato, WEKA è uno strumento specifico per l’analisi dei dati e la modellazione predittiva. Gli algoritmi e gli strumenti di visualizzazione supportano l’apprendimento automatico e le sue caratteristiche sono facili da usare. Affinché questo software funzioni correttamente, è necessario avere una certa conoscenza di JAVA, e può supportare tutti i principali compiti di data mining come l’elaborazione, la visualizzazione e il data mining stesso.


In Che Modo Il Data Mining Può Migliorare Il Mio Business?

Analizzando i cluster di dati e segmentando il mercato, le aziende potranno prendere decisioni informate sul comportamento dei clienti. Il rumore bianco dei big data può essere scomposto e trasformato in qualcosa di utile per le aziende.

È possibile utilizzare questi dati per creare nuove tendenze e influenzare il processo decisionale dei clienti. Ad esempio, prendendo in esame le tendenze di acquisto conosciute, le aziende possono influenzare i clienti ad acquistare prodotti in gruppi specifici. Lo sviluppo del prodotto può anche essere influenzato dall’identificazione di ciò che verrebbe comprato se fosse stato disponibile. Si vede direttamente il collegamento con le tecniche di ricerca di mercato.

Grazie all’uso di strumenti gratuiti, il data mining non è un’arte esoterica disponibile solo per matematici e scienziati dei dati. La tecnologia all’avanguardia può essere utilizzata in qualsiasi ambiente aziendale per creare, unire, trasformare e visualizzare i dati in modo da renderli utili sia ai leader aziendali sia per creare soluzioni di business.

 

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Author: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas ha un dottorato in marketing e dirige l'agenzia di ricerche di mercato IntoTheMinds. I suoi principali campi di interesse sono BigData, e-commerce, commercio locale, HoReCa e logistica. È anche un ricercatore di marketing all'Université Libre de Bruxelles e serve come coach e formatore per diverse organizzazioni e istituzioni pubbliche. Può essere contattato via email, Linkedin o per telefono (+32 486 42 79 42)

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