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Ti sei mai fermato a pensare a come Amazon , Facebook e Google riescano ad assumere così tante cose su di noi e sui nostri interessi? La risposta è legata al data mining, un concetto che ha aperto un intero mondo di possibilità per le imprese.
Questo campo di statistiche computazionali mette in relazione milioni di dati isolati e serve a rilevare modelli di comportamento nei suoi clienti e prevedere il loro comportamento. Interessante, vero? In questo post ne parleremo molto di più.
Continua a leggere e ne conoscerai il significato, le possibili applicazioni e una cosa molto importante: è un campo che può offrirti ottime opportunità a livello lavorativo. Pronto allora? Non perderlo!
Data mining o data mining (noto anche come knowledge discovery nei database ) È un processo tecnico, automatico o semiautomatico che cerca l' analisi di grandi quantità di informazioni disperse per dargli un senso e trasformarle in conoscenza , cerca anomalie, schemi o correlazioni tra milioni di record per prevedere i risultati attraverso lo sviluppo di algoritmi . Il suo utilizzo offre molti vantaggi. Le applicazioni o le utilità che possono essere attribuite ad esso sono numerose e coprono molti campi, di seguito presentiamo i più importanti.
In un momento in cui l'informazione e la tecnologia sono diventate così importanti tra tutta la danza dei dati che esiste, il data mining o il data mining si presenta come una risorsa molto utile per le aziende. Pertanto, l'applicazione delle pratiche di data mining in un'azienda presenta i seguenti vantaggi:
Consente alle aziende di raccogliere informazioni affidabili.
Tuttavia, il data mining può portare anche alcuni svantaggi che ne rendono difficoltosa l'applicazione o che non sono del tutto remunerativi. Alcuni degli svantaggi del data mining sono:
La capacità dell'analisi predittiva ha rivoluzionato il design delle strategie aziendali. Ora puoi capire il presente per anticipare il futuro. Queste sono alcune delle applicazioni dopo aver saputo cos'è il data mining nell'industria di oggi:
Viene utilizzato per esplorare database in continua crescita e migliorare la segmentazione del mercato analizzando parametri come età, sesso, gusti e altri aspetti del cliente. Cercano di prevedere il loro comportamento e quindi dirigono campagne di marketing di fidelizzazione o reclutamento personalizzate. Nel caso di Amazon Web Services ( AWS ), che fornisce servizi cloud come risorse informatiche, archiviazione di database e apprendimento automatico , tra molti altri, il suo scopo è favorire gli imprenditori non investendo in un'infrastruttura fisica.
Le banche si rivolgono al data mining per comprendere meglio i rischi di mercato. Viene comunemente applicato ai sistemi di rating del credito (rating) e antifrode intelligenti per analizzare le transazioni, i movimenti delle carte, i modelli di acquisto e i dati finanziari dei clienti.
Il data mining favorisce diagnosi più accurate avendo tutte le informazioni sul paziente, riuscendo così a prescrivere trattamenti più efficaci. Consente inoltre di prevedere le malattie in determinati segmenti della popolazione o prevedere la durata del ricovero ospedaliero.
Ci sono catene che applicano il data mining in tempo reale ai record del loro pubblico su televisione e radio online. Questi sistemi raccolgono e analizzano al volo informazioni anonime sulle visualizzazioni dei canali, le trasmissioni e la programmazione. Grazie alla conoscenza del data mining o del data mining, è possibile fornire raccomandazioni personalizzate agli ascoltatori e ai telespettatori della radio.
Queste pratiche consistono nell'analisi dei dati alla ricerca di stabilire correlazioni e trovare variabili dipendenti l'una dall'altra. Pertanto, all'interno di un ampio set di dati, è possibile estrarre i dati e trarre conclusioni sul comportamento dei consumatori. Ad esempio, se osserviamo che un prodotto X viene solitamente acquistato insieme a un greco e uno, possiamo prendere una decisione aziendale per creare un prodotto ibrido che generi più reddito.
I dati sul pubblico vengono raccolti in base ad alcuni di questi attributi. Ad esempio, sebbene possiamo avere audience divise per Paese, se le analizziamo per sesso o età possiamo scoprire un pubblico e, quindi, nuove tendenze e opportunità di business.
È una delle tecniche di data mining più popolari. Contrasta variabili disparate per cercare di stabilire correlazioni e determinare variabili dipendenti e indipendenti. Attraverso una serie di complessi modelli matematici, è possibile rilevare le tendenze all'interno del nostro pubblico di destinazione che possono aiutare sia in termini di generazione di entrate che di promozione del marchio.
La ricerca, l'analisi e la gestione dei dati rappresentano oggi un mercato di grandi opportunità di lavoro. Il professionista del data mining lavora sui database per valutare le informazioni e scartare ciò che non è utile o affidabile. Per farlo è necessario avere conoscenze di big data , data warehousing , data lake e allo stesso tempo essere in grado di gestire diverse tipologie di software di analisi dei dati.
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