Cos'è il data mining

Le tecniche di data mining rispondono a diversi tipi di domande e bisogni.

Tra le principali tecniche di data mining ci sono le analisi descrittive e le analisi predittive.

Le analisi descrittive consentono di analizzare i dati identificando quali ragioni lo hanno portato allo stato attuale di un'azienda, che possono essere di successo o di fallimento:

• Clustering: tecnica di analisi statistica usata per identificare oggetti simili tra loro, suddividendo i dati in diversi gruppi. Essi sono divisi sulla base di caratteristiche che li accomunano, ad esempio il comportamento d'acquisto, le preferenze di un prodotto invece che un altro. Questo tipo di tecnica consente all'azienda di riuscire a definire al meglio il proprio target di riferimento.

Per quanto riguarda le analisi predittive, è utilizzato allo scopo di prevedere possibili risultati futuri, stimando una potenziale risposta di un gruppo di consumatori ad una campagna pubblicitaria:

• Regressione: tecnica che misura la relazione tra una variabile e una serie di variabili di dati che sono stati rilevati in base a diversi test, per esempio, in campo della medicina, si misura la probabilità di sopravvivenza di un paziente in base ai propri dati diagnostici;
• Reti neurali: software in grado di rintracciare dei modelli o degli schemi e fare, quindi, delle previsioni.

Grazie a queste analisi, il data mining, riesce a ritracciare informazioni sui consumatori riguardo i propri bisogni, grazie ai software di tracciamento dati e di analisi.

Strumenti di data mining

Per un efficace strategia di marketing, il data mining segue un percorso con varie caratteristiche, ossia:

• Identifica l'obiettivo che si vuole raggiungere;
• Seleziona dati utili;
• Pulizia dati ed elaborazione: separazione tra dati validi e inutili e, quindi, selezione definitiva delle informazioni fondamentali;
• Trasformazione: capire bene se il formato con il quale sono rappresentati i dati è compatibile con i vari software o devono essere prima convertiti;
• Data mining: Scelta del software migliore per ricevere informazioni adatte;
• Valutazione dei risultati: si valuta se l’obiettivo è stato raggiunto;
• Valutazione dei risultati: si valuta se i risultati sono conformi con i propri obiettivi.

Le informazioni ricavate dei software, rilevano l’utilità del data mining nell’identificare associazioni nascoste, utili per adottare strategie di marketing mirato e trovare con efficacia il proprio target ideale.

In che settore si applica il data mining?

I settori in cui si applica il data mining sono molteplici e raggruppabili in macrocategorie, ovvero: 

• Marketing;
• Economia e finanza;
• Scienza;
• Tecnologie dell’informazione e della comunicazione (ICT);
• Statistica;
• Industria.

Per quanto riguarda il marketing, le principali applicazioni del data mining sono:

• Clusterizzazione: individuazione di tipologie di acquirenti che sono accomunati da abitudini di acquisto e caratteristiche socio-demografiche;
• Customer retriever: analizzare il comportamento della clientela;
• Market basket analysis: i prodotti e servizi i quali vengono abitualmente comprati insieme.

In ambito finanziario, il data mining si applica:

• Rilevamento di frodi: riuscire a tracciare comportamenti fraudolenti;
• previsioni sui trend;
• analisi sulle interazioni fra mercati finanziari.

In campo scientifico il data mining viene utilizzato in:

• medicina e biologia;
• meteorologia;
• astronomia.

In campo statistico, invece il data mining velocizza le analisi demografiche ricavando informazioni.

Grazie all’efficienza del data mining, rilevare anomalie e discordanze riguardanti un insieme di dati sarà un gioco da ragazzi.

Il data mining può essere utile non solo per la protezione dei dati, ma anche indentificare malware che potrebbero compromettere i dati di un archivio clienti.