Il data mining è l’insieme delle tecniche che consentono di estrarre automaticamente informazioni rilevanti, tendenze o schemi da grandi insiemi di dati. Si basa su metodi statistici, machine learning, informatica e gestione di database. Rispetto all’analisi descrittiva tradizionale, il data mining mira a scoprire relazioni nascoste o inattese nei dati e a produrre modelli predittivi o esplicativi. Il processo include tipicamente il preprocessing, la selezione delle variabili, l’applicazione di algoritmi e l’interpretazione dei risultati. Si distingue dal machine learning per il focus sull’esplorazione e la scoperta, non solo sulla previsione.
Casi d'uso ed esempi
Il data mining è utilizzato nel marketing per la segmentazione della clientela, la previsione dei comportamenti d’acquisto e la personalizzazione delle raccomandazioni. In ambito finanziario permette di rilevare frodi e valutare rischi di credito. In sanità aiuta a individuare fattori di rischio e ad ottimizzare i percorsi di cura. Ulteriori applicazioni riguardano l’analisi di testi, l’esplorazione di social network, la rilevazione di anomalie in cybersecurity e l’analisi di serie temporali in ambito industriale.
Principali strumenti software, librerie, framework
Tra i principali strumenti di data mining figurano RapidMiner, KNIME e WEKA. Sono molto usati Python (con scikit-learn, pandas) e R (caret, arules). Soluzioni enterprise come SAS Enterprise Miner e IBM SPSS Modeler sono diffuse, così come piattaforme cloud quali Azure Machine Learning e Google Cloud AutoML.
Sviluppi recenti, evoluzioni e tendenze
Il data mining si evolve con la crescita di big data e cloud computing, che permettono di analizzare set di dati sempre più ampi e diversificati. Le tecniche di deep learning vengono integrate per estrarre pattern complessi. L’automazione del data mining (AutoML) ne facilita l’accesso. Infine, gli aspetti etici e normativi, in particolare sulla privacy, stanno influenzando le pratiche del settore.