Cos'è il database mining?
Il data mining viene utilizzato dai ricercatori per raccogliere, raccogliere e analizzare modelli da una serie di informazioni. Numerose aziende, come il marketing e la ricerca medica, distinguono schemi specifici per comprendere meglio le loro pratiche e cercare di migliorarle. Sono necessarie tecniche di analisi adeguate per assicurarsi che i modelli siano veritieri e che tengano conto di tutte le variabili.
È necessario raccogliere il giusto tipo di dati in modo che il processo di mining del database mostri risultati accurati. Ciò significa che tutte le informazioni non necessarie o incomplete che possono distorcere i risultati devono essere rimosse. Un database più grande può dare maggiore credibilità ai modelli scoperti, ma comporta anche un rischio maggiore di contenere dati imprecisi. È importante stabilire esattamente a quali domande rispondere, per assicurarsi che il data mining produca risultati utili.
La classificazione e il clustering sono tecniche importanti nel data mining. Questi metodi vengono spesso utilizzati quando si ha a che fare con un database di grandi dimensioni che include molte informazioni che devono essere classificate. Ciò può includere equazioni numeriche e statistiche. I dati possono essere classificati in diversi tipi di gruppi predefiniti dai ricercatori, oppure possono essere automaticamente raggruppati in gruppi di elementi simili.
La regressione è un altro strumento popolare nel data mining. Questo processo modella e analizza diverse variabili al fine di produrre una formula vera per l'insieme di dati classificato. La sua funzione è quella di creare un'equazione priva di errori, in modo che i nuovi dati possano essere rapidamente elaborati e ordinati. I dati quantitativi, come misure o velocità, vengono spesso analizzati in questo modo.
Una delle industrie che si basa fortemente sul data mining è il marketing. Scoprire quali prodotti sono i più redditizi con quali tipi di persone è molto importante per gli esperti di marketing che desiderano prevedere possibili profitti e realizzare un piano d'azione. Ad esempio, se si determina che gli adolescenti preferiscono un tipo di soda rispetto a un altro con un ampio margine, gli addetti al marketing ne terranno conto e pubblicizzeranno il prodotto su una demografia per adolescenti. Ciò aumenta sia i profitti che le risorse risparmiando non sprecando denaro in pubblicità orientata a gruppi di età che hanno meno probabilità di essere interessati al prodotto.
Anche i ricercatori nel campo della medicina e della scienza spesso discernono i modelli da grandi quantità di informazioni. Molte malattie sono state curate e sono stati sviluppati trattamenti analizzando e trovando modelli nei dati sperimentali. Allo stesso modo, il database mining viene spesso utilizzato per determinare quali farmaci funzionano meglio per diversi tipi di condizioni mediche e per imparare quali tipi di persone sono più sensibili ai possibili effetti collaterali.