Data mining: differenze tra le versioni

Versione delle 16:57, 21 nov 2019

Versione delle 18:03, 15 feb 2020

Riga 6:

Il concetto di ''data mining'' è simile, ma con una sostanziale differenza: la statistica permette di elaborare informazioni generali riguardo ad una [[campione (statistica)|popolazione]] (es. percentuali di [[disoccupazione]], [[natalità|nascite]]), mentre il ''data mining ''viene utilizzato per cercare correlazioni tra più variabili relativamente ai singoli individui; ad esempio conoscendo il comportamento medio dei clienti di una compagnia telefonica cerco di prevedere quanto spenderà il cliente medio nell'immediato futuro.

In sostanza il data mining è "''l'analisi, da un punto di vista matematico, eseguita su [[databasebanche dati]] di grandi dimensioni''", preceduta tipicamente da altre fasi di preparazione/trasformazione/filtraggio dei dati come il [[data cleaning]]. Il termine ''data mining'' è diventato popolare nei tardi anni novanta come versione abbreviata della definizione appena esposta; oggi il ''data mining'' ha una duplice valenza:

* estrazione, con tecniche analitiche all'avanguardia, di informazione implicita, nascosta, da dati già strutturati, per renderla disponibile e direttamente utilizzabile;

Riga 49:

=== Esempi ===

Che cosa "è" ''data mining''?

* fare una ricerca nelin [[web|rete]] su una parola chiave e classificare i documenti trovati secondo un criterio [[Semantica|semantico]] (per esempio "corriere": nome di giornale, professione, ecc.);

* scoprire chi sono i clienti che hanno maggiore propensione di acquisto su certi prodotti o campagne pubblicitarie.

Riga 73:

=== Sviluppi recenti ===

Una delle evoluzioni più recenti del data mining è la '''visualizzazione di dati''' (in inglese ''data visualisation''). Settore specialistico dell'[[infografica]], la datavisualizzazione visualisationdi dati si occupa non solamente di rendere graficamente intelligibile un testo, ma entra in relazione più diretta con la strutturazione deidelle banche databasedati e l'esportazione di grafici dai dati.

Un'altra nuova frontiera è il «social data mining»: l'analisi di informazioni generate dalle [[rete sociale|reti sociali]] online, come ad esempio l'[[analisi del sentiment]].