Cos'è il data mining?

Il data mining utilizza una quantità relativamente grande di potenza di calcolo che opera su un ampio set di dati per determinare regolarità e connessioni tra i punti dati.Gli algoritmi che impiegano tecniche da statistiche, apprendimento automatico e riconoscimento dei modelli vengono utilizzati per cercare automaticamente database di grandi dimensioni.Il data mining è anche noto come scoperta della conoscenza nei database (KDD).

Come il termine Intelligenza artificiale , il data mining è un termine ombrello che può essere applicato a una serie di attività variabili.Nel mondo aziendale, il data mining viene utilizzato più frequentemente per determinare la direzione delle tendenze e prevedere il futuro.È impiegato per costruire modelli e sistemi di supporto alle decisioni che forniscano alle persone informazioni che possono utilizzare.Il data mining assume un ruolo di prima linea nella battaglia contro il terrorismo.Presumibilmente è stato usato per determinare il leader degli attacchi dell'11 settembre.

I minatori di dati sono statistici che usano tecniche con nomi come modelli quasi colpi , clustering K-means , Metodo di mantenimento , K-FoldConvalida incrociata , il metodo Leave-One-Out e così via.Le tecniche di regressione vengono utilizzate per sottrarre modelli irrilevanti, lasciando solo informazioni utili.Il termine bayesiano è visto frequentemente sul campo, riferendosi a una classe di tecniche di inferenza che prevedono la probabilità di eventi futuri combinando probabilità e probabilità precedenti basate su eventi condizionali.Il filtraggio dello spam è probabilmente una forma di data mining, che porta automaticamente i messaggi pertinenti in superficie da un mare caotico di tentativi di phishing e piazzole di Viagra. Gli alberi decisionali vengono utilizzati per filtrare le montagne di dati.In un albero decisionale, tutti i dati passano attraverso un nodo di ingresso, dove affronta un filtro che separa i dati in flussi a seconda delle sue caratteristiche.Ad esempio, è probabile che i dati sul comportamento dei consumatori vengano filtrati in base a fattori demografici.Il data mining non riguarda principalmente i grafici fantasiosi e le tecniche di visualizzazione, ma li utilizza per mostrare ciò che ha trovato.È noto che possiamo assorbire più informazioni statistiche visivamente di quanto verbalmente e questo formato per la presentazione può essere molto persuasivo e potente se usato nel giusto contesto.

Man mano che la nostra civiltà diventa sempre più saturi e i sensori sono distribuiti in massa nel nostro localeambienti, scopriremo inavvertitamente cose che potrebbero mancare al primo passaggio.Il data mining ci consentirà di correggere questi errori e scoprire nuove intuizioni in base ai dati passati, dandoci più botto per il nostro dollaro di archiviazione dei dati.