Data mining - Applicazioni e tendenze

Il data mining è ampiamente utilizzato in diverse aree. Oggi sono disponibili numerosi sistemi di data mining commerciali e tuttavia ci sono molte sfide in questo campo. In questo tutorial, discuteremo le applicazioni e la tendenza del data mining.

Applicazioni di data mining

Ecco l'elenco delle aree in cui il data mining è ampiamente utilizzato:

  • Analisi dei dati finanziari
  • Industria al dettaglio
  • Industria delle telecomunicazioni
  • Analisi dei dati biologici
  • Altre applicazioni scientifiche
  • Rilevamento delle intrusioni

Analisi dei dati finanziari

I dati finanziari nel settore bancario e finanziario sono generalmente affidabili e di alta qualità, il che facilita l'analisi sistematica dei dati e il data mining. Alcuni dei casi tipici sono i seguenti:

  • Progettazione e realizzazione di data warehouse per analisi dati multidimensionali e data mining.

  • Previsione del pagamento del prestito e analisi della politica di credito del cliente.

  • Classificazione e raggruppamento dei clienti per marketing mirato.

  • Rilevazione di riciclaggio di denaro e altri reati finanziari.

Industria al dettaglio

Il data mining ha la sua grande applicazione nel settore della vendita al dettaglio perché raccoglie grandi quantità di dati dalle vendite, dalla cronologia degli acquisti dei clienti, dal trasporto delle merci, dai consumi e dai servizi. È naturale che la quantità di dati raccolti continuerà ad espandersi rapidamente a causa della crescente facilità, disponibilità e popolarità del web.

Il data mining nel settore della vendita al dettaglio aiuta a identificare modelli e tendenze di acquisto dei clienti che portano a una migliore qualità del servizio clienti ea una buona fidelizzazione e soddisfazione dei clienti. Ecco l'elenco di esempi di data mining nel settore della vendita al dettaglio:

  • Progettazione e costruzione di data warehouse basati sui vantaggi del data mining.

  • Analisi multidimensionale di vendite, clienti, prodotti, tempo e regione.

  • Analisi dell'efficacia delle campagne di vendita.

  • Fidelizzazione dei clienti.

  • Raccomandazione del prodotto e riferimenti incrociati degli articoli.

Industria delle telecomunicazioni

Oggi l'industria delle telecomunicazioni è una delle industrie più emergenti che fornisce vari servizi come fax, cercapersone, telefono cellulare, messaggistica Internet, immagini, e-mail, trasmissione di dati web, ecc. A causa dello sviluppo di nuove tecnologie informatiche e di comunicazione, il l'industria delle telecomunicazioni è in rapida espansione. Questo è il motivo per cui il data mining è diventato molto importante per aiutare e comprendere il business.

Il data mining nel settore delle telecomunicazioni aiuta a identificare i modelli di telecomunicazione, a rilevare attività fraudolente, a fare un uso migliore delle risorse e a migliorare la qualità del servizio. Ecco l'elenco degli esempi per i quali il data mining migliora i servizi di telecomunicazione:

  • Analisi multidimensionale dei dati di telecomunicazione.

  • Analisi dei modelli fraudolenti.

  • Identificazione di modelli insoliti.

  • Associazione multidimensionale e analisi di pattern sequenziali.

  • Servizi di telecomunicazione mobile.

  • Uso di strumenti di visualizzazione nell'analisi dei dati delle telecomunicazioni.

Analisi dei dati biologici

Negli ultimi tempi, abbiamo assistito a una crescita enorme nel campo della biologia come la genomica, la proteomica, la genomica funzionale e la ricerca biomedica. Il data mining biologico è una parte molto importante della bioinformatica. Di seguito sono riportati gli aspetti in cui il data mining contribuisce all'analisi dei dati biologici:

  • Integrazione semantica di database genomici e proteomici eterogenei e distribuiti.

  • Allineamento, indicizzazione, ricerca di similarità e analisi comparativa di sequenze multiple di nucleotidi.

  • Scoperta di pattern strutturali e analisi di reti genetiche e percorsi proteici.

  • Associazione e analisi del percorso.

  • Strumenti di visualizzazione nell'analisi dei dati genetici.

Altre applicazioni scientifiche

Le applicazioni discusse sopra tendono a gestire set di dati relativamente piccoli e omogenei per i quali le tecniche statistiche sono appropriate. Sono state raccolte enormi quantità di dati da domini scientifici come le geoscienze, l'astronomia, ecc. Viene generata una grande quantità di set di dati grazie alle rapide simulazioni numeriche in vari campi come la modellazione del clima e dell'ecosistema, l'ingegneria chimica, la dinamica dei fluidi, ecc. Di seguito sono riportate le applicazioni del data mining nel campo delle applicazioni scientifiche -

  • Data Warehouse e pre-elaborazione dati.
  • Estrazione basata su grafici.
  • Visualizzazione e conoscenza specifica del dominio.

Rilevamento delle intrusioni

L'intrusione si riferisce a qualsiasi tipo di azione che minaccia l'integrità, la riservatezza o la disponibilità delle risorse di rete. In questo mondo di connettività, la sicurezza è diventata il problema principale. Con un maggiore utilizzo di Internet e la disponibilità di strumenti e trucchi per intromettersi e attaccare la rete, il rilevamento delle intrusioni è diventato un componente critico dell'amministrazione di rete. Di seguito è riportato l'elenco delle aree in cui è possibile applicare la tecnologia di data mining per il rilevamento delle intrusioni:

  • Sviluppo di algoritmi di data mining per il rilevamento delle intrusioni.

  • Analisi di associazione e correlazione, aggregazione per aiutare a selezionare e costruire attributi discriminanti.

  • Analisi dei dati di flusso.

  • Data mining distribuito.

  • Strumenti di visualizzazione e query.

Prodotti per sistemi di data mining

Esistono molti prodotti di sistema di data mining e applicazioni di data mining specifiche per dominio. I nuovi sistemi e applicazioni di data mining vengono aggiunti ai sistemi precedenti. Inoltre, si stanno compiendo sforzi per standardizzare i linguaggi di data mining.

Scegliere un sistema di data mining

La selezione di un sistema di data mining dipende dalle seguenti caratteristiche:

  • Data Types- Il sistema di data mining può gestire testo formattato, dati basati su record e dati relazionali. I dati possono anche essere in testo ASCII, dati di database relazionali o dati di data warehouse. Pertanto, dovremmo verificare quale formato esatto può gestire il sistema di data mining.

  • System Issues- Dobbiamo considerare la compatibilità di un sistema di data mining con diversi sistemi operativi. Un sistema di data mining può essere eseguito su un solo sistema operativo o su più. Esistono anche sistemi di data mining che forniscono interfacce utente basate sul web e consentono i dati XML come input.

  • Data Sources- Le origini dati si riferiscono ai formati di dati in cui funzionerà il sistema di data mining. Alcuni sistemi di data mining possono funzionare solo su file di testo ASCII mentre altri su più origini relazionali. Il sistema di data mining dovrebbe supportare anche le connessioni ODBC o OLE DB per le connessioni ODBC.

  • Data Mining functions and methodologies - Esistono alcuni sistemi di data mining che forniscono una sola funzione di data mining come la classificazione, mentre alcuni forniscono più funzioni di data mining come la descrizione del concetto, l'analisi OLAP basata sulla scoperta, l'estrazione di associazioni, l'analisi di collegamento, l'analisi statistica, la classificazione, la previsione, il clustering, analisi anomale, ricerca di similarità, ecc.

  • Coupling data mining with databases or data warehouse systems- I sistemi di data mining devono essere accoppiati a un database o un sistema di data warehouse. I componenti accoppiati sono integrati in un ambiente di elaborazione delle informazioni uniforme. Ecco i tipi di accoppiamento elencati di seguito:

    • Nessun accoppiamento
    • Accoppiamento lasco
    • Accoppiamento semi stretto
    • Accoppiamento stretto

  • Scalability - Ci sono due problemi di scalabilità nel data mining:

    • Row (Database size) Scalability- Un sistema di data mining è considerato scalabile per righe quando il numero o le righe vengono ingranditi di 10 volte. Non sono necessarie più di 10 volte per eseguire una query.

    • Column (Dimension) Salability - Un sistema di data mining è considerato scalabile per colonne se il tempo di esecuzione della query di mining aumenta in modo lineare con il numero di colonne.

  • Visualization Tools - La visualizzazione nel data mining può essere classificata come segue:

    • Visualizzazione dati
    • Visualizzazione dei risultati di estrazione
    • Visualizzazione del processo di mining
    • Data mining visuale

  • Data Mining query language and graphical user interface- Un'interfaccia utente grafica di facile utilizzo è importante per promuovere il data mining interattivo e guidato dall'utente. A differenza dei sistemi di database relazionali, i sistemi di data mining non condividono il linguaggio di query di data mining sottostante.

Tendenze nel data mining

I concetti di data mining sono ancora in evoluzione e qui ci sono le ultime tendenze che possiamo vedere in questo campo:

  • Esplorazione dell'applicazione.

  • Metodi di data mining scalabili e interattivi.

  • Integrazione del data mining con sistemi di database, sistemi di data warehouse e sistemi di database web.

  • Standardizzazione del linguaggio delle query di data mining.

  • Data mining visuale.

  • Nuovi metodi per estrarre tipi di dati complessi.

  • Data mining biologico.

  • Data mining e ingegneria del software.

  • Web mining.

  • Data mining distribuito.

  • Data mining in tempo reale.

  • Data mining multi database.

  • Protezione della privacy e sicurezza delle informazioni nel data mining.