Gli algoritmi di data mining sono query programmate e programmi utilizzati per identificare modelli e tendenze nei set di dati. L’uso principale del data mining è determinare le esigenze e le preferenze dei clienti, in base alla loro attività effettiva. Sebbene le informazioni si basino sulle prestazioni passate, possono essere un eccellente indicatore del comportamento e delle tendenze dei clienti.
Due ottimi esempi di algoritmi di data mining sono i predittori di clustering e più vicino. Clustering è un termine utilizzato per descrivere un’attività in cui singole unità o dati condividono attributi importanti. La separazione della biancheria è un esempio logico di questo comportamento. La persona che ordina la biancheria funziona come algoritmo. Lui o lei separa la biancheria in pile per attributi: i colori, il lavaggio a secco e i bianchi sono tutti separati.
L’effettivo processo decisionale coinvolto in questa attività sono i dettagli dell’algoritmo. In primo luogo, il set di dati deve essere limitato agli elementi rilevanti per l’esercizio. Le scarpe non sono incluse nello smistamento della biancheria, sebbene possano trovarsi nello stesso spazio fisico. La decisione deve essere presa in anticipo su quali caratteristiche verranno utilizzate per separare la biancheria e la dimensione di ciascuna pila.
Il predittore del vicino più vicino si basa sull’identificazione di esempi strettamente corrispondenti. I criteri devono essere forniti nelle fasi iniziali, specificando cos’è l’elemento o il dato e cosa includerà la definizione di più vicino. Questo tipo di algoritmo segue uno schema simile al processo di pensiero logico.
Il vantaggio principale degli algoritmi di data mining è la capacità del programma di creare e identificare modelli all’interno di un enorme volume di dati. La capacità di identificare i vicini in un particolare ambiente è facile da fare in un piccolo gruppo. Tuttavia, i dati raccolti da tutte le transazioni di vendita completate entro l’anno o in un distretto richiedono programmi e logiche speciali per essere precisi.
Le persone che possono creare algoritmi di data mining per soddisfare le esigenze degli utenti lavorano nella business intelligence o nel data mining. Si tratta di un’espansione molto complessa delle statistiche che cresce in popolarità poiché le organizzazioni cercano di ottenere un ritorno più tangibile dai dati che hanno raccolto. Uno sviluppatore efficiente può creare una serie di algoritmi di data mining che identificano con precisione i modelli di comportamento e utilizzano queste informazioni per prevedere azioni future. Queste informazioni sono molto preziose per aziende, organizzazioni e governi.