Cosa sono le tecniche di data mining?
Cosa sono le tecniche di data mining?
Le tecniche di data mining consentono alle organizzazioni di scoprire pattern e relazioni sottili all'interno dei propri dati. Convertono i dati grezzi in conoscenze pratiche che possono essere utilizzate per risolvere problemi, analizzare l'impatto futuro delle decisioni aziendali e aumentare i margini di profitto. Questa guida esplora varie tecniche di data mining e come implementarle su AWS.
Le organizzazioni archiviano ed elaborano grandi volumi di informazioni provenienti da vari processi aziendali. Il data mining le aiuta a ottenere approfondimenti preziosi dai dati storici con la modellazione dei dati e l'analisi predittiva. Spesso il data mining moderno utilizza tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning (IA/ML) per accelerare gli approfondimenti aziendali e ottenere risultati migliori.
Tuttavia, le aziende incontrano varie sfide quando svolgono attività di estrazione della conoscenza con un'infrastruttura on-premises. Nello specifico, devono integrare gli strumenti di data mining con diverse origini dati, connettersi con applicazioni di terze parti e informare le varie parti interessate dei risultati, cosa che l'infrastruttura convenzionale ottiene a costi elevati.
AWS offre servizi gestiti che aiutano le organizzazioni a scalare il processo di data mining sul cloud. Con Amazon SageMaker consente di combinare potenti funzionalità di data mining, esperienza nell'IA generativa e best practice di governance dei dati. Ciò permette ai data scientist di unificare i dati provenienti da diverse origini, eseguire complesse query di analisi dei dati e monitorare i dati rispetto alle policy di sicurezza in modo più efficace.
Oltre a migliorare il flusso di dati, le organizzazioni possono fornire analisi avanzate in modo più conveniente senza dover fornire la propria infrastruttura. Ad esempio, Lennar ha trasformato la sua base per la gestione dei dati utilizzando Amazon Sagemaker Unified Studio e Amazon Sagemaker Lakehouse, consentendo al suo team responsabile dei dati di ricavare approfondimenti aziendali in modo più efficace.
Successivamente vengono spiegate varie tecniche di data mining e il modo in cui gli strumenti AWS possono agevolarle.
Come viene utilizzata la preelaborazione dei dati nel data mining?
La preelaborazione dei dati trasforma i dati grezzi in un formato comprensibile dalle reti neurali di data mining. È una parte fondamentale del data mining perché influenza notevolmente le prestazioni del modello di dati. Spesso, i dati grezzi possono contenere errori, duplicati e informazioni mancanti che possono influire negativamente sul risultato del modello. Con la preelaborazione dei dati è possibile pulire i dati e rimuovere tali anomalie. Inoltre, i data scientist possono selezionare funzionalità specifiche che contribuiscono agli approfondimenti aziendali ed eliminano le informazioni superflue. Ad esempio, quando si prevede l'abbandono dei clienti, si selezionano funzionalità come l'utilizzo medio mensile, la data dell'ultimo accesso e la frequenza delle richieste di assistenza. Questa funzionalità viene chiamata ingegneria, che consente di ridurre le risorse di calcolo necessarie per il data mining.
Amazon SageMaker Data Wrangler è uno strumento di preparazione dei dati che aiuta a migliorare la qualità dei dati e, di conseguenza, i risultati delle analisi. Puoi utilizzare Amazon SageMaker Data Wrangler su varie origini dati collegate alla tua pipeline di dati. Invece di passare ore a pulire i dati, Amazon SageMaker Data Wrangler lo fa in pochi minuti, grazie al suo approccio senza codice. Ecco come preparare i dati per il tuo modello di machine learning con SageMaker Data Wrangler.
Fase 1: selezione ed esecuzione di query
Usa il generatore di query visivo per accedere e recuperare dati testuali, immagini e dati tabellari sia da AWS che da archivi di terze parti. Quindi, applica gli esiti ai report di qualità dei dati per rilevare anomalie come outlier, squilibri di classe e data leakage.
Fase 2: pulizia e arricchimento
Trasforma i tuoi dati grazie a trasformazioni PySpark predefinite e un'interfaccia in linguaggio naturale. Amazon SageMaker Data Wrangler supporta le trasformazioni di dati più comuni, tra cui la vettorializzazione del testo, la caratterizzazione dei dati data/ora, la codifica e il bilanciamento dei dati. Inoltre, puoi creare facilmente trasformazioni personalizzate per supportare il tuo caso d'uso.
Fase 3: visualizzazione e comprensione
Convalida i dati preparati con grafici, diagrammi e altri strumenti visivi. Quindi, esegui una rapida analisi per prevedere il risultato del modello prima di addestrarne effettivamente uno.
Cos'è l'analisi esplorativa dei dati?
L'analisi esplorativa dei dati (EDA) è una tecnica di data science che consente ai data scientist di scoprire pattern nascosti, identificare relazioni significative e rilevare anomalie nei dati. Spesso, l'EDA è guidata da strumenti visivi, come istogrammi, diagrammi e grafici. Lo scopo dell'EDA è quello di fornire indicazioni utili per la successiva analisi dei dati. Inoltre, aiuta i data scientist a liberarsi da ipotesi e pregiudizi.
In poche parole, l'EDA fornisce evidenze osservabili tramite la modellazione statistica e tecniche come l'analisi delle serie temporali, l'analisi spaziale e i grafici a dispersione. Tuttavia, per eseguire l'EDA è necessario disporre di un insieme di strumenti di data mining che funzionino in modo integrato. L'impostazione può essere costosa.
Amazon SageMaker Unified Studio è un'unica piattaforma di IA e dati che consente al team di creare, implementare e condividere carichi di lavoro di analisi dei dati. Puoi usarla per lavorare con strumenti di IA/ML, archiviazione e analisi consueti di AWS, tra cui Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock e Amazon SageMaker AI.
Di seguito sono riportati i modi in cui è possibile accelerare l'analisi esplorativa dei dati (EDA) con Amazon SageMaker Unified Studio.
- Sottoscrivi, gestisci e imposta regole per gli asset di dati che desideri utilizzare nei modelli di analisi dei dati di addestramento.
- Interroga i dati archiviati in data lake, data warehouse e altre origini dati.
- Crea un flusso di lavoro con un'interfaccia visiva integrata per aggiungere moduli di trasformazione tra le origini dati e la destinazione.
Cos'è l'analisi predittiva nel data mining?
L'analisi predittiva nel data mining si avvale dei pattern individuati nei dati per prevedere i risultati futuri. A tal fine, i dati vengono inviati a modelli di machine learning che, sulla base delle conoscenze acquisite, effettuano previsioni che aiutano le aziende a supportare le proprie decisioni. Ad esempio, le società finanziarie utilizzano l'analisi predittiva per prevedere le tendenze del mercato, rilevare le frodi e valutare i rischi di credito.
Amazon SageMaker Canvas è uno strumento di sviluppo visivo che consente di addestrare, testare e implementare modelli predittivi su larga scala. Fornisce l'accesso a modelli di fondazione e algoritmi di machine learning (ML) personalizzati, consentendo la generazione di previsioni accurate per vari casi d'uso.
Inoltre, utilizzando Amazon Q Developer, puoi creare l'intero flusso di lavoro dei dati attraverso un linguaggio conversazionale. È un assistente basato sull'IA generativa che consente di descrivere le attività di machine learning e analisi dei dati utilizzando il linguaggio comune. Quindi, converte le tue descrizioni in query, script SQL, azioni operative, consigli di codice e altro per aiutarti a lavorare con l'IA e i dati in modo più efficiente.
Di seguito sono riportati i modelli che puoi creare e distribuire con Amazon SageMaker Canvas per abilitare l'analisi predittiva.
Classificazione
I modelli di classificazione possono assegnare etichette a dati inediti in base alle caratteristiche che hanno appreso. Ad esempio, un sistema di assistenza clienti basato sull'IA può classificare il feedback come positivo, negativo o neutro analizzando le parole della conversazione. Amazon SageMaker Canvas supporta modelli di classificazione per vari tipi di problemi, tra cui classificazione del testo, classificazione delle immagini, rilevamento di anomalie e rilevamento di oggetti.
Mining delle regole di associazione
Il mining delle regole di associazione (ARM) scopre la relazione tra i punti dati e può essere utilizzato per aumentare una pipeline di analisi predittiva. Ad esempio, puoi utilizzare l'ARM per eseguire un'analisi del paniere di mercato e scoprire quali articoli vengono spesso acquistati insieme in un supermercato. Amazon SageMaker consente di creare algoritmi ARM personalizzati utilizzando framework come Python e di distribuirli all'interno del flusso di lavoro IA/ML su AWS.
Clustering
Il clustering supporta indirettamente l'analisi predittiva raggruppando i dati in base ad attributi simili. Ad esempio, puoi raggruppare i clienti in base al valore medio di spesa. I segmenti di clienti così creati possono poi essere utilizzati come una delle funzionalità in un modello predittivo. Per raggruppare i dati, i data scientist utilizzano spesso l'algoritmo K-means. Amazon SageMaker utilizza una versione modificata dell'algoritmo K-means, che produce risultati più accurati e una maggiore scalabilità.
Rilevamento delle anomalie
I modelli di machine learning possono essere addestrati per rilevare valori anomali nei pattern dei dati. Ad esempio, le fabbriche utilizzano modelli predittivi per identificare potenziali guasti nelle macchine. Il rilevamento delle anomalie supporta azioni di mitigazione proattive, come la manutenzione preventiva per evitare interruzioni operative.
Con Amazon SageMaker, puoi rilevare pattern anomali con l'algoritmo Random Cut Forest, che assegna punteggi bassi (normali) e alti (anomali) ai dati.
In cosa consiste il mining di documenti?
Il mining di documenti è una tecnica di machine learning che scopre, estrae e analizza testo, immagini o dati tabulari presenti nei documenti. Le organizzazioni possono ridurre i costi, migliorare l'esperienza del cliente e aumentare l'efficienza operativa applicando tecnologie di data mining ai documenti che archiviano. Ad esempio, gli studi legali possono estrarre automaticamente clausole specifiche dai contratti utilizzando il mining di documenti.
Con Amazon SageMaker Canvas è possibile applicare modelli di mining di documenti pronti all'uso. Questi modelli sono pre-addestrati, il che significa che puoi integrarli nel tuo flusso di lavoro di data mining senza ulteriore fine-tuning. Una volta configurato, il modello analizza i dati grezzi presenti nei documenti per individuarne pattern significativi. Successivamente, li estrae, li categorizza o li etichetta di conseguenza.
Ad esempio, il modello di rilevamento delle informazioni personali consente di rilevare informazioni quali indirizzi, numeri di conto bancario e numeri di telefono da dati testuali. Al contempo, il modello di analisi delle spese recupera informazioni quali importo, data e voci da ricevute e fatture.
Ecco come applicare le tecniche di document mining con Amazon SageMaker Canvas.
- Crea il tuo dominio IA di SageMaker e attiva i modelli Canvas pronti all'uso.
- Importa i set di dati del documento che desideri analizzare. Ciò consente di creare un flusso di dati.
- Seleziona un modello di data mining per generare previsioni. È possibile effettuare previsioni singole o in batch dalla configurazione.
In che modo AWS può aiutare con le tecniche di data mining?
Le tecniche di data mining consentono alle aziende di scoprire approfondimenti preziosi dai dati che generano, così da riuscire a prendere decisioni informate. Per ottenere un data mining efficace è necessaria una pipeline di dati ottimizzata, capace di collegare i dati grezzi provenienti da più fonti a potenti modelli di IA/ML.
La pipeline automatizza i processi di estrazione, archiviazione, pulizia e trasformazione, assicurando che i modelli successivi dispongano di dati accurati e di alta qualità. Quindi, si applicano vari tipi di tecniche di data mining per ricavare approfondimenti di valore.
Scopri Amazon SageMaker per semplificare flussi di lavoro di dati complessi e ottenere approfondimenti predittivi che consentono di raggiungere risultati aziendali migliori.