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Data Mining Introduzione. Definizione Il data mining è un processo atto a scoprire correlazioni, relazioni, tendenze nuove e significative, setacciando.

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1 Data Mining Introduzione

2 Definizione Il data mining è un processo atto a scoprire correlazioni, relazioni, tendenze nuove e significative, setacciando grandi quantità di dati immagazzinati nei repository, usando tecniche di riconoscimento delle relazioni e tecniche statistiche e matematiche. (Gartner Group)

3 Cosè il data mining Processo di estrazione di conoscenza da banche dati di grandi dimensioni tramite lapplicazione di algoritmi che individuano le associazioni nascoste tra le informazioni e le rendono visibili

4 Base di dati La possibilità di accedere ad ampie basi di dati, accumulate nel corso di anni di attività o provenienti da fonti esterne, riguardanti diversi aspetti dellattività aziendale possono fornire una nuova risposta alle esigenze ed agli obiettivi del management

5 Base di dati Lottimizzazione di una campagna commerciale, la creazione di nuovi prodotti o servizi, lapertura di nuovi punti vendita sono problemi affrontati utilizzando la conoscenza del settore, lesperienza accumulata nel corso degli anni, gli errori fatti nel passato

6 Base di dati La novità offerta dalla nuova tecnologia e dal Data Mining non sta nel rinnegare il tipo tradizionale di conoscenza ma nellintegrare i processi decisionali con regole costruite sintetizzando complessi ed estesi patrimoni informativi

7 Obiettivo Lobiettivo è individuare le informazioni più significative nellambito del decision-making

8 Conoscenza Lestrazione della conoscenza avviene tramite lindividuazione delle associazioni, o patterns, o sequenze ripetute, o regolarità, nascoste nei dati

9 Conoscenza In questo contesto un pattern indica una struttura, un modello, o, in generale, una rappresentazione sintetica dei dati Nel data mining è il computer che si occupa di trovare modelli per i dati, identificando regole e caratteristiche che li legano

10 Conoscenza Il processo di analisi parte da un insieme limitato e cerca di sviluppare una rappresentazione ottimale della struttura dei dati; durante questa fase il processo acquisisce conoscenza Una volta che tale conoscenza è acquisita, questa può essere estesa ad un insieme più vasto di dati basandosi sullassunzione che il largo insieme di dati ha una struttura simile a quello più semplice

11 Algoritmo Lalgoritmo del data mining si propone di individuare raggruppamenti impliciti dei dati in maniera automatica, senza una definizione a priori del numero di classi

12 Algoritmo Questo consente da una parte di eliminare qualsiasi arbitrarietà e forzatura esterna, dallaltra di individuare i raggruppamenti più piccoli che spesso sfuggono allanalisi e sono di estremo interesse in quanto possono indicare potenziali di mercato non sufficientemente sviluppati

13 Algoritmo Spesso, infatti, i segmenti di grandi dimensioni sono già noti ed è il manifestarsi dei più piccoli segmenti che fornisce elementi nuovi per le strategie di marketing

14 Evoluzione Anni 60: sistemi con report standardizzati, con semplici informazioni riassuntive Anni 80: introduzione della possibilità di eseguire interrogazioni differenziate su database, rendendo più facile lidentificazione degli andamenti relativi

15 Evoluzione Anni 90: lo sviluppo di software di analisi ha puntato sulla possibilità di scavare nei propri dati in tempo reale. Avere dati a disposizione infatti non è più un problema, basti pensare alla ricchezza delle sorgenti accessibili dal Web attraverso i vari Datawarehouse aziendali

16 Evoluzione 1960: Raccolta dati Quanto ho venduto negli ultimi 3 anni? 1980: Accesso ai dati Quanto ho venduto al Nord lo scorso gennaio?

17 Evoluzione 1990: Query a database Viste le vendite al Nord mostra il dettaglio per città Oggi: Data Mining Perché vendiamo di più in alcune città?

18 Gli strumenti del Data Mining Strumenti di indagine

19 La maggior parte degli strumenti dindagine sè sviluppata nellambito dell intelligenza artificiale Funzione principale: identificare relazioni e tendenze nei dati

20 Tale caratteristica permette Scoprire fenomeni di mercato Consolidare le conoscenze di base sul proprio business Aumentare i propri margini di competitività

21 I principali strumenti di indagine sono Indagine esplorativa Alberi decisionali Reti neurali Analisi cluster

22 Indagine esplorativa Sfrutta le comuni doti di percezione come metodo di analisi Spesso, ciò che i numeri non possono dire può essere rivelato da un grafico od una immagine

23 Indagine esplorativa

24 Il cerchio centrale rappresenta un titolo, circondato da altri titoli: la collocazione di questi ultimi evidenzia il loro grado di correlazione con il titolo centrale Inoltre la loro disposizione, dimensione, etc… indicano cratteristiche come variabilità dei prezzi, la distribuzione,etc..

25 Indagine esplorativa Gli strumenti di visualizzazione possono essere usati come strumenti di presentazione: lanalista può infatti divulgare facilmente le sue scoperte usando il linguaggio universale delle immagini

26 Alberi decisionali Individuano gruppi che avranno, molto probabilmente, effetti diversi su una variabile obiettivo

27 Alberi decisionali Si individuano caratteristiche di gruppi di stakeholders di un progetto ( tipicamente mediante dati di tipo demografico ) Si scelgono quelli che hanno risposto positivamente ad iniziative analoghe (segmentazione dei dati ) Lattuazione del progetto avviene in relazione ai gruppi più significativi trovati

28 Alberi decisionali

29 Esempi di applicazione degli alberi decisionali sono : analisi di attrito sugli ascolti ricerca di opportunità su vendite incrociate analisi sulle promozioni etc...

30 Reti neurali Correggono i parametri del modello per trovare relazioni tra i dati Sono non lineari per definizione e non fanno nessuna ipotesi sul modello dei dati

31 Reti neurali

32 Il vantaggio sta nel fatto che non è necessario avere in mente un tipo di modello quando si esegue un'analisi Inoltre le reti neurali sono in grado di identificare le interazioni (ad esempio fra sesso ed età), che invece devono essere specificate esplicitamente in altri modelli

33 Reti neurali Lo svantaggio è che è difficile dare una spiegazione univoca del modello Le reti neurali sono quindi utili per analizzare una variabile obiettivo in presenza di forte non linearità e di interazioni, ma non aiutano molto quando queste caratteristiche dei dati devono essere spiegate

34 Reti neurali Possibili applicazioni possono essere: previsioni modelli di risposta indagini di rischio etc...

35 Analisi cluster Tecnica di riduzione dei dati che raggruppa casi o variabili in base a misure di similarità

36 Analisi cluster

37 Questa tecnica consente di identificare gruppi di clienti basati su caratteristiche demografiche, informazioni finanziarie o comportamenti di acquisto.

38 UN ESEMPIO

39 Un esempio Un importante centro di ricerca francese nel campo della cosmesi era interessato a conoscere gli sviluppi del cerotto medicale (patch technology). La ricerca di documenti relativi ha portato ad individuare 146 brevetti, depositati nellarco di 10 anni, in 12 paesi da 105 diverse aziende. Lapplicazione dellalgoritmo di D.M. ha consentito di individuare 20 gruppi tematici.

40 Un esempio La mappa qui riprodotta ne presenta i primi 12. Ogni cerchio rappresenta un gruppo di documenti ed è caratterizzato da un numero che ne identifica limportanza in termini di dimensione.

41 Un esempio I legami tra gruppi sono rappresentati da linee il cui colore e spessore ne indica la forza Un insieme di gruppi tra loro collegati rappresenta una macro-tecnologia

42 Un esempio La mappa fornisce una prima visione di insieme degli argomenti individuati e delle loro relazioni Con un click sullargomento di interesse si accede alla descrizione completa del gruppo di documenti

43 Un esempio La descrizione del cluster 2 evidenzia i codici di classificazione (e relativa descrizione) che compaiono in questo gruppo di documenti, i nomi delle aziende depositanti, e lanno di deposito. Levoluzione temporale indica il crescente interesse sullargomento Elettroforesi.Si tratta quindi di una tecnologia in fase di espansione

44 Un esempio Questo grafico consente di valutare lattività di ciascuna azienda nel tempo e in ciascuna area tecnologica. Si nota che, mentre per la BASF si tratta di un settore di ricerca consolidato, per la D.D.S si tratta di un settore nuovo, sul quale sta investendo pesantemente

45 Un esempio Leplorazione dei risultati pùò procedere in varie direzioni, approfondendo il contenuto del secondo cluster, passando ad argomenti correlati ( ad es. il quinto cluster ), tornando alla mappa per selezionare unaltra area tematica oppure analizzando la presenza delle aziende nei diversi cluster e la caratterizzazione temporale di cisacuna area tematica.

46 VANTAGGI DEL DATA MINING

47 Perchè usare strumenti DM ? Oggi il problema non è più raccogliere le informazioni (reperibili in Internet, nel Data Warehouse aziendale, etc…) ma è cercare di utilizzare tali dati per estrarre le informazioni utili allazienda

48 Perchè usare strumenti DM ? I dati, relativi allattività giornaliera dellazienda, sia che si riferiscono alla clientela, sia che si riferiscono al mercato o alla concorrenza, si presentano in forma Eterogenea Ridondante Non strutturata Questo fa si che solo una piccola parte dei dati venga analizzata

49 Vantaggi La gestione di grandi quantità di dati fino ad ora necessitava di grande potenza di calcolo (e quindi di costi aggiuntivi per lazienda) Gli strumenti tradizionali : Analisi statistica Data retrieval (interrogazione di banche dati) risultano inadeguati per sfruttare la potenziale ricchezza delle informazioni nascoste

50 Analisi statistica Non operano su grandi quantità di dati Richiedono valori di tipo quantitativo Non gestiscono i valori mancanti Richiedono personale tecnico per lutilizzo e linterpretazione dei dati

51 I tempi di risposta aumentano allaumentare della quantità di dati Non sono adatti ad individuare associazioni nascoste Data retrieval

52 Perchè servono i Data Mining Man mano che si estraggono dai dati le informazioni utili per lazienda diminuisce il volume dei dati da trattare ed aumenta il valore che questi hanno per lazienda

53 Data Retrieval 1. Quanti sono i clienti di età tra 40 e 50 anni che comprano cellulari 1. Quali sono le caratteristiche dei miei clienti Data Mining

54 Caratteristiche della clientela Il data retrieval risponde in modo specifico a domande specifiche Il DM risponde invece a domande generiche (approccio esplorativo e non verificativo) In questo modo si possono trovare non solo relazioni nascoste e sconosciute, ma che non avremmo nemmeno ipotizzato potessero esistere

55 1. Quanti sono i clienti di età tra 40 e 50 anni che comprano cellulari 1. Quali sono le caratteristiche dei miei clienti 2. Quali documenti contengono la parola Sanità 2. Quali sono gli argomenti trattati da un insieme di documenti Data Retrieval Data Mining

56 La ricerca in base ad una parola chiave non sempre porta ad individuare i documenti relativi allargomento di interesse Banca dati di documenti testuali Gli strumenti DM consentono di raggruppare i documenti per argomento sulla base di tutte le parole contenute nei documenti stessi

57 1. Quanti sono i clienti di età tra 40 e 50 anni che comprano cellulari 2. Quali documenti contengono la parola Sanità 1. Quali sono le caratteristiche dei miei clienti 2. Quali sono gli argomenti trattati da un insieme di documenti 3. Quanti brevetti ha depositato Nokia nel Quali sono i miei concorrenti e come evolve la loro attività Data Retrieval Data Mining

58 I Data Mining possono essere applicati anche a banche dati pubbliche on-line Banche dati on-line Con gli strumenti tradizionali sono di difficile consultazione a causa del loro volume che rende lunga e faticosa la ricerca dei dati interessanti per lo scopo specifico

59 Data Mining Grazie alle tecniche di indagine avanzate è possibile Tutto questo porta a dei vantaggi reali scoprire informazioni nascoste creare modelli esplicativi identificare relazioni fra le attività correggere gli errori

60 Vantaggi sulle entrate Identificare i clienti migliori, reali e potenziali Scoprire opportunità di vendita aggiuntive Incrementare la produttività commerciale Mantenere la clientela, identificando elementi di fidelizzazione dei clienti Individuazione di opportunità in crescita Trovare un target clienti più remunerativo

61 Vantaggi Trattamento di dati quantitativi, qualitativi e testuali Non richiede ipotesi a priori da parte del ricercatore Possibilità di elaborare un numero elevato di variabili Algoritmi ottimizzati per minimizzare il tempo di esecuzione Semplice interpretazione del risultato Valore aggiunto per lazienda

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