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Data Mining

Il data mining è il processo di analisi di grandi quantità di data al fine di scoprire schemi e altre informazioni. Di solito viene eseguito banche dati, che memorizza i dati in un formato strutturato. "Estraggendo" grandi quantità di dati, le informazioni nascoste possono essere scoperte e utilizzate per altri scopi.

Esempi di data mining

Una società di carte di credito potrebbe utilizzare il data mining per saperne di più sulle abitudini di acquisto dei propri membri. Analizzando gli acquisti da parte dei titolari di carta negli Stati Uniti, l'azienda può scoprire le abitudini di acquisto per diversi dati demografici, come età, razza e posizione. Queste informazioni potrebbero essere utili per offrire promozioni specifiche per gli individui. Gli stessi dati possono anche rivelare modelli di acquisto in diverse regioni del paese. Queste informazioni potrebbero essere preziose per le aziende che desiderano pubblicizzare o avviare attività in stati specifici.

Servizi online come Google e Facebook, estraggono enormi quantità di dati per fornire contenuti e pubblicità mirati ai loro utenti. Google, ad esempio, potrebbe analizzare la ricerca query per scoprire ricerche popolari per determinate aree e spostarle in cima all'elenco di completamento automatico (i suggerimenti visualizzati durante la digitazione). Eseguendo il mining dei dati sulle attività degli utenti, Facebook potrebbe scoprire argomenti popolari tra diverse fasce di età e fornire annunci mirati sulla base di queste informazioni.

Mentre il data mining è comunemente usato a scopi di marketing, ha anche molti altri usi. Ad esempio, le aziende sanitarie possono utilizzare il data mining per scoprire collegamenti tra determinati geni e malattie. Le compagnie meteorologiche possono estrarre dati per scoprire modelli meteorologici che potrebbero aiutare a prevedere futuri eventi meteorologici. Le istituzioni di gestione del traffico possono estrarre dati automobilistici per prevedere i livelli di traffico futuri e creare piani adeguati per autostrade e strade.

Requisiti di data mining

Il data mining richiede due cose: molti dati e molta potenza di elaborazione. Più i dati sono organizzati, più è facile estrarli per ottenere informazioni utili. Pertanto, è importante che qualsiasi organizzazione che desideri impegnarsi nel data mining sia proattiva nella selezione dei dati da registrare e come archiviarli. Quando si tratta di estrarre i dati, supercomputer e cluster informatici può essere usato per elaborare petabyte di dati.

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