Che cos'è il data mining di data mining?
Il data mining di mining è l'analisi delle informazioni contenute in uno o più database al fine di renderle utili. Questi database, o data warehouse, sono un deposito centrale per i dati. Le aziende aggregano le informazioni raccolte sui propri clienti in un data warehouse. Una volta che le informazioni sono state raccolte, vengono "estratte" e le informazioni utili vengono estratte da essa per produrre informazioni che possono aiutare l'azienda a prendere decisioni commerciali che aumenteranno i profitti o ridurranno i costi. I rivenditori utilizzano spesso il data mining di data mining per analizzare e prevedere il comportamento dei propri clienti.
Ad esempio, quando un acquirente si reca al supermercato e consegna alla cassa la sua tessera per acquirenti frequenti, le informazioni sui suoi acquisti vengono raccolte e archiviate nel data warehouse dell'azienda. Una catena di supermercati avrà milioni di dati su ciò che le persone acquistano, quando, in quali quantità e a quale prezzo. Un negozio può sapere che l'anno scorso sono state vendute 50.000 confezioni di piselli surgelati, ma che le informazioni da sole non sono particolarmente utili. Se l'estrazione del data warehouse rivela, tuttavia, che il 75% di quei piselli congelati è stato venduto nei mesi in cui i piselli freschi non erano disponibili o che il 10% dei piselli è stato venduto nelle due settimane precedenti il Ringraziamento, la società potrebbe essere in grado utilizzare tali informazioni per aumentare le loro vendite annuali di piselli surgelati.
Le aziende possono utilizzare tecniche di data mining per il data mining per prevedere le vendite future. Il data mining può anche aiutarli a stimare l'impatto delle decisioni sulle scorte e sui prezzi. Al supermercato, il data mining potrebbe impedire ai negozi di rimanere senza piselli congelati in caso di scarso raccolto di piselli freschi in un determinato anno.
La regressione del data mining è una tecnica di data mining utilizzata per mostrare cosa è probabile che accada a un valore di dati se si modifica qualcosa nell'equazione. Usando l'esempio del supermercato, la regressione prevederebbe il livello delle vendite di piselli surgelati se i piselli freschi aumentassero di prezzo. La regressione utilizza dati storici e applica una formula ad esso, che prevede il comportamento futuro.
Le aziende utilizzeranno spesso un'applicazione software di data mining per la raccolta e l'estrazione dei loro dati. La corretta applicazione è determinata dalla quantità di dati che hanno e dal tipo di analisi che vogliono fare. La scelta dello strumento di data mining corretto è fondamentale per la raccolta e l'interpretazione di dati utili.