Il mining di database viene utilizzato dai ricercatori per raccogliere, raccogliere e analizzare modelli da una serie di informazioni. Un certo numero di aziende, come il marketing e la ricerca medica, distinguono modelli specifici per comprendere meglio le loro pratiche e cercare di migliorarle. Sono necessarie tecniche di analisi adeguate per assicurarsi che i modelli siano veritieri e tengano conto di tutte le variabili.
È necessario raccogliere il giusto tipo di dati in modo che il processo di mining del database mostri risultati accurati. Ciò significa che tutte le informazioni non necessarie o incomplete che possono distorcere i risultati devono essere rimosse. Un database più grande può dare più credibilità ai modelli scoperti, ma comporta anche un rischio maggiore di contenere dati imprecisi. È importante stabilire esattamente quali domande devono essere risolte, per assicurarsi che il data mining produca risultati utili.
La classificazione e il clustering sono tecniche importanti nel database mining. Questi metodi vengono spesso utilizzati quando si ha a che fare con un database di grandi dimensioni che include molte informazioni che devono essere classificate. Questo può includere equazioni numeriche e statistiche. I dati possono essere classificati in diversi tipi di gruppi predefiniti dai ricercatori, oppure possono essere automaticamente raggruppati in gruppi di elementi simili.
La regressione è un altro strumento popolare nel mining di database. Questo processo modella e analizza diverse variabili al fine di produrre una formula che sia vera per l’insieme classificato di dati. La sua funzione è quella di creare un’equazione priva di errori, in modo che i nuovi dati possano essere elaborati e ordinati rapidamente. I dati quantitativi, come misurazioni o velocità, vengono spesso analizzati in questo modo.
Uno dei settori che fa molto affidamento sul database mining è il marketing. Scoprire quali prodotti sono i più redditizi con quali tipi di persone è molto importante per i professionisti del marketing che desiderano prevedere possibili profitti e fare un piano d’azione. Ad esempio, se si determina che gli adolescenti preferiscono un tipo di soda a un altro con un ampio margine, i funzionari di marketing ne terranno conto e pubblicizzeranno il prodotto a un gruppo demografico di adolescenti. Ciò aumenta i profitti e consente di risparmiare risorse non sprecando denaro in pubblicità orientata a fasce di età che hanno meno probabilità di essere interessate al prodotto.
Anche i ricercatori nel campo della medicina e della scienza spesso individuano modelli da grandi quantità di informazioni. Molte malattie sono state curate e sono stati sviluppati trattamenti analizzando e trovando modelli nei dati sperimentali. Allo stesso modo, l’estrazione di database viene spesso utilizzata per determinare quali farmaci funzionano meglio per i diversi tipi di condizioni mediche e per apprendere quali tipi di persone sono più suscettibili ai possibili effetti collaterali.