DataSkills è una realtà che opera a tutto campo nel mondo della data science

Data mining

I modelli di data mining consentono di realizzare attività previsionali attraverso l’utilizzo integrato di diverse discipline, come il data warehousing, la statistica, l’intelligenza artificiale, le tecniche di visualizzazione, l’analisi delle serie temporali e l’analisi di dati geo-spaziali.

DataSkills ti aiuta a creare progetti di data mining finalizzati all'estrazione di informazioni nascoste nelle basi dati, tramite una metodologia consolidata. Il processo iterativo su cui essa si fonda prevede una fase di analisi e preparazione dei dati e prosegue con una fase di scelta dell'algoritmo adeguato alla problematica creazione. Infine la valutazione del modello consente di verificarne l'efficacia prima della fase di deployment.


Nella realizzazione dei progetti utilizziamo R, KNIME, la funzionalità di data mining di Microsoft Analysis Services e Azure Machine Learning.
Cos'è il data mining?
Il nome data mining deriva dalla possibilità che tali tecniche danno di “scavare” nei dati ed estrarre informazioni, pattern (una struttura, un modello, o, più in generale una rappresentazione sintetica dei dati) e relazioni non immediatamente identificabili e non note a priori.

Il data mining può essere utilizzato in qualsiasi settore economico, per risolvere molteplici problemi di business:


  • Ricerca di anomalie
    Il data mining può essere impiegato per l’identificazione di comportamenti fraudolenti nell’utilizzo di carte di credito.


  • Churn Analysis
    La churn analysis consiste nell’analisi della clientela per determinare i clienti che presentano un’alta probabilità di passare alla concorrenza, al fine di intervenire in anticipo ed evitarne la migrazione.


  • Segmentazione della clientela
    Le tecniche di segmentazione possono essere utili, per esempio, a determinare il profilo comportamentale dei clienti. Una volta identificati i segmenti di clienti simili, è possibile studiare strategie di marketing differenziate per ciascun gruppo.


  • Previsioni
    Le analisi predittive dell’andamento delle vendite, o, genericamente dell’andamento di serie temporali, sono un altro degli ambiti di impiego del data mining.


  • Campagne pubblicitarie mirate
    L’utilizzo del data mining nell’ambito delle campagne di marketing mirate, consente di stabilire a priori quali siano, tra i prospect, quelli con maggior probabilità di acquistare i prodotti dell’azienda, in modo da impiegare su di essi le risorse del marketing.


  • Market basket analysis
    Le tecniche di market basket analysis sono utili a suggerire, a un certo cliente, ulteriori prodotti da acquistare in base ai suoi comportamenti d’acquisto abituali, oppure a definire il layout dei prodotti sugli scaffali.