Il data mining è l'esplorazione sistematica di grandi quantità di dati alla ricerca di schemi, relazioni e anomalie. Si avvale di metodi statistici e di tecniche di machine learning come clustering, classificazione o analisi delle associazioni. Un esempio classico è l'analisi del carrello nel commercio al dettaglio, che mostra quali prodotti vengono spesso acquistati insieme: una base per assortimento, disposizione e raccomandazioni.
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Avvia demoIl riconoscimento di pattern è l’identificazione automatica di regolarità, strutture o caratteristiche ricorrenti in dati come immagini, suoni, testi o misurazioni. I sistemi assegnano nuove osservazioni a categorie note oppure scoprono gruppi senza indicazioni predefinite. Applicazioni tipiche sono il riconoscimento facciale e della scrittura a mano, il controllo qualità in produzione o l’individuazione di transazioni anomale. È una base importante dell’apprendimento automatico.
Il clustering è un metodo di apprendimento non supervisionato che suddivide i dati in gruppi in base alla loro somiglianza, senza categorie predefinite. Fa emergere schemi che nessuno aveva ancora individuato, ad esempio segmenti di clienti con comportamenti d'acquisto simili. Con i testi, il clustering aiuta a ordinare centinaia di richieste dei clienti per temi come consegna, fatturazione o reclami e a riconoscerne le priorità.
L'analisi predittiva usa dati storici, statistica e apprendimento automatico per stimare eventi futuri probabili. Risponde a domande come: quali clienti stanno per disdire? Quanta merce servirà il mese prossimo? Quando è probabile che una macchina si guasti? I risultati sono probabilità, non certezze. Il loro valore dipende molto dalla qualità dei dati e dal fatto che le previsioni entrino davvero nelle decisioni e nei processi.
L’analisi esplorativa dei dati (EDA) è il primo sguardo aperto su un insieme di dati: si calcolano indicatori, si osservano distribuzioni e grafici e si cercano schemi, valori anomali e dati mancanti, ancora senza un’ipotesi precisa. Aiuta a valutare la qualità dei dati e a formulare domande utili per analisi o modelli successivi. Esempio: prima di una previsione delle vendite, l’EDA rivela che un mese è stato registrato in modo incompleto a causa di un cambio di sistema.
