Quali sono i diversi tipi di analisi del data mining?
L'analisi del data mining può essere un processo utile che fornisce risultati diversi a seconda dell'algoritmo specifico utilizzato per la valutazione dei dati.I tipi comuni di analisi del data mining includono: analisi dei dati esplorativi (EDA), modellazione descrittiva, modellizzazione predittiva e scoperta di modelli e regole.L'utilizzo di ciascuno di questi strumenti di data mining fornisce una prospettiva diversa sulle informazioni raccolte.I professionisti che utilizzano queste tecniche possono acquisire ulteriori approfondimenti su un problema o un problema di preoccupazione basato sullo strumento di analisi specifico utilizzato.
A causa dei diversi risultati forniti dagli strumenti di analisi del data mining quando impiegati, è pertinente considerare una revisione di base di ciascuno.L'analisi dei dati esplorativi, o EDA, prevede la revisione di un set di dati senza chiari obiettivi di risultato per l'esame.Le variabili che definiscono i dati vengono utilizzate come base per fornire rappresentazioni visive al ricercatore.All'aumentare del numero di variabili, questo strumento di analisi del data mining può diventare meno efficace per la visualizzazione dei dati.
La modellazione descrittiva è uno strumento di analisi di data mining utilizzato per descrivere collettivamente tutti i dati in un determinato set di dati.In particolare, questo approccio sintetizza tutti i dati per fornire informazioni su tendenze, segmenti e cluster presenti nelle informazioni cercate.L'analisi descrittiva di data mining è comunemente utilizzata nella pubblicità.Un esempio di ciò è la segmentazione del mercato in cui gli esperti di marketing prendono gruppi di clienti più grandi e li segmentano per caratteristiche omogenee. Gli strumenti di analisi di data mining
includono anche la modellazione predittiva.La modellazione predittiva comporta lo sviluppo di un modello basato su dati esistenti.Il modello viene quindi utilizzato come base per la previsione di un'altra variabile che è rilevante per i dati rivisti.Il termine predittivo indica che questo strumento di data mining può consentire all'utente di prevedere un certo valore in base a ciò che è noto nel set di dati.L'analisi predittiva può essere utilizzata dagli esperti di marketing per determinare quali prodotti stanno cercando i clienti.Sulla base delle attuali tendenze degli acquisti, gli esperti di marketing potrebbero essere in grado di fare previsioni su quali nuovi prodotti potrebbero essere popolari in futuro.
La scoperta di modelli e regole differisce dagli strumenti di data mining descrittivi e predittivi.Mentre gli strumenti descrittivi e predittivi utilizzano la costruzione di modelli come base per l'analisi, la scoperta di modelli e regole si concentra sull'identificazione dei modelli nei dati.Gli esperti di marketing che lavorano per i negozi di alimentari, ad esempio, usano spesso questo strumento di analisi di data mining come mezzo per determinare i modelli di acquisto.Determinando quali prodotti i clienti acquistano costantemente nello stesso ordine, è possibile sviluppare promozioni mirate per gli articoli.