Estrazione dei dati. Come trasformare i dati in oro e perché utilizzare Java per questo?

Nelle pubblicazioni su JavaRush cerchiamo di passare in rassegna con regolarità professioni, nicchie e specializzazioni in ambito IT. Innanzitutto quelli che utilizzano attivamente il linguaggio di programmazione Java e le piattaforme e le soluzioni su di esso scritte. Oggi parleremo di Data mining (“data mining”, “data mining”, “analisi approfondita dei dati” o semplicemente “data mining” nell’interpretazione russa). "Crediamo in Dio. Tutto il resto ha bisogno di dati per essere creduto”. William Edwards Deming, scienziato e statistico americano.

Cos'è il data mining?

Il data mining è un nome collettivo utilizzato per descrivere una serie di metodi per studiare e analizzare grandi volumi di dati per identificare modelli e regole in essi contenuti. Il data mining è considerato una disciplina distinta nel campo della scienza dei dati. Se parliamo dell'uso diffuso delle conoscenze e degli sviluppi in questo settore, le aziende molto spesso utilizzano il data mining per estrarre informazioni utili dai dati. Utilizzando soluzioni software per trovare modelli in grandi volumi di dati, le aziende possono studiare il comportamento e le abitudini dei consumatori per sviluppare soluzioni di marketing più efficaci, aumentare le vendite e ridurre i costi. Inoltre, le tecniche di data mining vengono utilizzate per costruire modelli di machine learning (ML), che vengono utilizzati, ad esempio, nelle moderne applicazioni di intelligenza artificiale come algoritmi dei motori di ricerca e sistemi di raccomandazione. “Si possono avere dati ma non informazioni, ma non c’è informazione senza dati.” Daniel Keys Moran, esperto di programmazione e scrittore.

In che cosa il Data Mining è diverso dai Big Data?

Sarà anche utile chiarire subito in cosa il concetto di data mining differisce dai Big Data (a proposito, abbiamo un articolo a parte sull'uso di Java nel campo dei Big Data ). In parole povere, il termine Big data si riferisce a tutti gli aspetti di grandi volumi di dati di varia natura, inclusi dati sia strutturati che non strutturati, la loro raccolta, archiviazione, classificazione, ecc. Mentre il data mining si riferisce esclusivamente all'immersione in profondità nei dati per estrarre approfondimenti chiave, modelli, somiglianze e altre informazioni da dati di qualsiasi dimensione (sia grandi che piccoli). Pertanto, entrambi i concetti si riferiscono ai dati e generalmente si sovrappongono, ma il data mining riguarda l'utilizzo delle informazioni raccolte per scopi specifici. “Senza un’analisi approfondita dei dati, le aziende non vedono e non sentono nulla; online sono indifesi e confusi come un cervo che corre sull’autostrada”. Geoffrey Moore, scrittore e teorico del management.

Aree di applicazione Data mining

L'analisi approfondita dei dati, come capisci, è utilizzata molto ampiamente. Diamo una rapida occhiata a quei settori e aree di attività in cui viene utilizzato più spesso.

• Marketing e targeting di gruppi di consumatori target nel commercio al dettaglio.

  Più spesso di altri, il data mining viene utilizzato dai rivenditori per comprendere meglio le esigenze dei propri clienti. L'analisi dei dati consente loro di dividere più accuratamente i consumatori in gruppi e di personalizzare le promozioni per loro.

  Ad esempio, i supermercati spesso offrono ai clienti una carta fedeltà, che dà diritto a sconti non accessibili ad altri. Con l'aiuto di tali carte, i rivenditori raccolgono dati sugli acquisti effettuati da determinati gruppi di consumatori. L'applicazione di analisi approfondite a questi dati consente di studiare le loro abitudini e preferenze, adattando l'assortimento e le promozioni per tenere conto di queste informazioni.

• Gestione dei rischi di credito e delle storie creditizie nelle banche.

  Le banche stanno sviluppando e implementando modelli di data mining per prevedere la capacità di un mutuatario di contrarre e rimborsare prestiti. Utilizzando vari tipi di dati demografici e personali del mutuatario, questi modelli determinano automaticamente il tasso di interesse in base al livello di rischio di ciascun cliente individualmente.

• Individuazione e lotta alle frodi finanziarie.

  Le organizzazioni finanziarie utilizzano il data mining per rilevare e prevenire transazioni fraudolente. Questa forma di analisi si applica a tutte le transazioni e spesso i consumatori non ne sono nemmeno consapevoli. Ad esempio, tenere traccia delle spese regolari di un cliente bancario può identificare automaticamente i pagamenti sospetti e ritardarne immediatamente l'esecuzione finché l'utente non conferma l'acquisto. Pertanto, il data mining viene utilizzato per proteggere i consumatori da vari tipi di truffatori.

• L'analisi del sentimento in sociologia.

  Anche l’analisi del sentiment dai dati dei social media è un’applicazione comune del data mining, utilizzando una tecnica chiamata text mining. Può essere utilizzato per ottenere informazioni su come un determinato gruppo di persone si sente riguardo a un determinato argomento. Questo viene fatto utilizzando l'analisi automatica dei dati provenienti dai social network o da altre fonti pubbliche.

• La bioinformazione in sanità.

  In medicina, i modelli di data mining vengono utilizzati per prevedere la probabilità che un paziente sviluppi vari disturbi in base a fattori di rischio. Per fare ciò, vengono raccolti e analizzati dati demografici, familiari e genetici. Nei paesi in via di sviluppo con una popolazione numerosa, tali modelli hanno recentemente iniziato a essere implementati per diagnosticare i pazienti e dare priorità alle cure mediche prima dell’arrivo dei medici e dell’esame faccia a faccia.

“Se studi i dati con sufficiente attenzione, puoi trovarvi messaggi di Dio”. Scott Adams, scrittore, umorista

Data mining e Java

Come avrete già capito dal contesto, nel campo del data mining, come altrove in quello dei Big data , Java è uno dei principali linguaggi di programmazione. Faremo quindi una breve panoramica dei principali strumenti per il data mining in Java.

• RapidMiner

  RapidMiner è una piattaforma di data mining aperta scritta in Java. Una delle migliori soluzioni di analisi predittiva disponibili, con la possibilità di creare ambienti integrati per deep learning, text mining e machine learning. Molte organizzazioni lo utilizzano per analisi approfondite dei dati. RapidMiner può essere utilizzato sia su server locali che nel cloud.

• Apache Mahout

  Apache Mahout è una libreria di machine learning Java open source di Apache. Mahout è appunto uno strumento scalabile di machine learning con la capacità di elaborare dati su una o più macchine. Le implementazioni di questo machine learning sono scritte in Java, alcune parti sono costruite su Apache Hadoop.

• MicroStrategia

  MicroStrategy è una piattaforma software di business intelligence e analisi dei dati che supporta tutti i modelli di data mining. Grazie ad un'ampia gamma di gateway e driver proprietari, la piattaforma può connettersi a qualsiasi risorsa aziendale e analizzarne i dati. MicroStrategy eccelle nel trasformare dati complessi in visualizzazioni semplificate che possono essere utilizzate per una varietà di scopi.

• Pacchetto di data mining Java

  Java Data Mining Package è una libreria Java open source per il data mining e l'apprendimento automatico. Facilita l'accesso alle origini dati e agli algoritmi di apprendimento automatico e fornisce moduli di visualizzazione. JDMP include una serie di algoritmi e strumenti, nonché interfacce per altri pacchetti di machine learning e data mining (come LibLinear, Elasticsearch, LibSVM, Mallet, Lucene, Octave e altri).

• Suite di apprendimento automatico WEKA

  La Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) Machine Learning Suite è un elenco aperto di algoritmi utilizzati per sviluppare metodi di apprendimento automatico. Tutti gli algoritmi WEKA sono progettati su misura per l'apprendimento automatico e il data mining. La WEKA Machine Learning Suite è ora ampiamente utilizzata nell'ambiente aziendale e fornisce alle aziende un'analisi dei dati semplificata e un'analisi predittiva.

“Il mondo di oggi è pieno di dati e grazie a questi possiamo vedere i consumatori molto più chiaramente”. Max Levchin, cofondatore di PayPal

Come vengono estratti i dati

Il processo di data mining generalmente accettato è composto da sei passaggi.

• Definizione degli obiettivi aziendali.

  Innanzitutto, è necessario formulare gli obiettivi aziendali generali del progetto e comprendere in che modo il data mining aiuterà a raggiungerli. In questa fase, dovrebbe essere sviluppato un piano che includa tempistiche, azioni e assegnazioni di ruoli.

• Comprendere i dati.

  Nella seconda fase, i dati necessari vengono raccolti da varie fonti. Gli strumenti di visualizzazione vengono spesso utilizzati per esaminare le proprietà dei dati per garantire che aiutino a raggiungere gli obiettivi aziendali. In questa fase e in quella successiva, vengono spesso utilizzati gli strumenti Java e, di conseguenza, sono richieste le qualifiche di un programmatore Java.

Preparazione dei dati.

I dati vengono quindi puliti e aumentati per garantire che l'array sia pronto per l'estrazione. A seconda del volume di dati analizzati e del numero di fonti dati, l’elaborazione può richiedere molto tempo. Pertanto, per l'elaborazione vengono utilizzati moderni sistemi di gestione di database (DBMS), che accelerano il processo di analisi approfondita.

• Modellazione dei dati.

  In questa fase, ai dati vengono applicati strumenti speciali e modelli matematici che consentono di trovare modelli al loro interno.

• Grado.

  I risultati vengono quindi valutati e confrontati con gli obiettivi aziendali per determinare se i dati possono raggiungerli.

• Distribuzione.

  Ebbene, nella fase finale, i dati ottenuti come risultato dei passaggi sopra descritti vengono integrati nelle operazioni aziendali. Diverse piattaforme di business intelligence vengono spesso utilizzate come strumento per implementare le informazioni ottenute.

“Il data mining è una competenza necessaria quasi ovunque. Imparalo e sarai universalmente richiesto. John Elder, fondatore della società di analisi Elder Research

Stipendi degli specialisti di data mining

Come avrai già capito da quanto sopra, il data mining è molto, molto richiesto sul mercato e quindi la domanda di specialisti in questo campo rimane costantemente elevata. Quindi, infine, diamo un’occhiata a quanto guadagnano gli specialisti di data mining. Negli Stati Uniti, gli stipendi medi del data mining vanno da circa 44.000 dollari all’anno per gli analisti di dati a circa 141.000 dollari all’anno per gli specialisti di machine learning, secondo il sito di reclutamento Indeed . La risorsa PayScale riporta che lo stipendio medio di uno specialista di data mining negli Stati Uniti è di 60mila dollari all'anno. In Russia, secondo questi dati , gli esperti di data mining guadagnano dai 50mila ai 180mila rubli al mese. Per Ucraina e Bielorussia non siamo riusciti a trovare informazioni aggiornate sugli stipendi in quest'area, ma dopo aver studiato una serie di posti vacanti possiamo concludere che le cifre non sono molto diverse da quelle della Russia e vanno, in media, da 1 mila a 2 dollari. -3 mila all'anno mese.