Data mining (eksploracja danych) to zbiór technik umożliwiających automatyczne wydobywanie istotnych informacji, trendów i wzorców z dużych zbiorów danych. Wykorzystuje metody statystyczne, uczenie maszynowe, informatykę oraz zarządzanie bazami danych. W przeciwieństwie do klasycznej analizy opisowej, data mining koncentruje się na odkrywaniu ukrytych lub nieoczekiwanych zależności oraz budowaniu modeli predykcyjnych lub wyjaśniających. Proces zwykle obejmuje wstępne przetwarzanie, wybór zmiennych, stosowanie algorytmów oraz interpretację wyników. Data mining różni się od uczenia maszynowego naciskiem na eksplorację i odkrywanie, a nie wyłącznie na predykcję.
Przykłady zastosowań i przypadki użycia
Data mining jest szeroko stosowany w marketingu do segmentacji klientów, przewidywania zachowań zakupowych oraz personalizacji rekomendacji. W finansach umożliwia wykrywanie oszustw i ocenę ryzyka kredytowego. W sektorze zdrowia wspiera identyfikację czynników ryzyka i optymalizację ścieżek leczenia. Inne przykłady to analiza tekstu, eksploracja sieci społecznościowych, wykrywanie anomalii w cyberbezpieczeństwie czy analiza szeregów czasowych w przemyśle.
Narzędzia, biblioteki, frameworki
Główne narzędzia data mining to RapidMiner, KNIME, WEKA. Popularne są języki Python (z bibliotekami scikit-learn, pandas) oraz R (caret, arules). Rozwiązania enterprise, takie jak SAS Enterprise Miner i IBM SPSS Modeler, a także platformy chmurowe jak Azure Machine Learning i Google Cloud AutoML oferują zaawansowane funkcje eksploracji danych.
Najnowsze trendy i rozwój
Eksploracja danych rozwija się wraz z rosnącą rolą big data i chmury, co pozwala analizować coraz większe i bardziej zróżnicowane zbiory danych. Coraz częściej wykorzystywane są techniki deep learning do ujawniania złożonych wzorców. Automatyzacja procesów (AutoML) ułatwia dostęp do technologii. Kwestie etyczne i regulacyjne, zwłaszcza związane z ochroną danych, zyskują na znaczeniu w praktyce branżowej.