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Concetti di data mining

Il data mining è il processo di individuazione di informazioni utilizzabili da grandi set di dati. Nel data mining viene utilizzata l'analisi matematica per dedurre modelli e tendenze esistenti nei dati. In genere, questi modelli non possono essere individuati tramite l'esplorazione tradizionale dei dati perché le relazioni sono troppo complesse o perché sono presenti troppi dati.

I modelli e le tendenze possono essere raccolti e definiti in un modello di data mining. È possibile applicare i modelli di data mining a scenari specifici, ad esempio:

  • Previsioni: stima delle vendite, dei carichi del server o del tempo di inattività del server

  • Rischio e probabilità: scelta dei clienti migliori per mailing diretti, determinazione del punto di pareggio probabile per scenari di rischio e assegnazione di probabilità a diagnosi o ad altri risultati

  • Indicazioni: determinazione dei prodotti che probabilmente vengono venduti insieme e generazione di indicazioni

  • Individuazione delle sequenze: analisi delle scelte dei clienti in un carrello acquisti e stima dei possibili eventi successivi

  • Raggruppamento: separazione di clienti o eventi in cluster di elementi correlati, analisi e stima delle affinità

La compilazione di un modello di data mining rientra in un processo più ampio che include tutte le fasi necessarie, dalla formulazione di domande sui dati e dalla creazione di un modello per rispondere a tali domande, alla distribuzione del modello in un ambiente di lavoro. È possibile definire tale processo suddividendolo nei sei passaggi di base seguenti:

  1. Definizione del problema

  2. Preparazione dei dati

  3. Esplorazione dei dati

  4. Compilazione dei modelli

  5. Esplorazione e convalida dei modelli

  6. Distribuzione e aggiornamento dei modelli

Nel diagramma seguente vengono descritte le relazioni tra i vari passaggi del processo e le tecnologie di Microsoft SQL Server che consentono di completare ogni passaggio.

Passaggi principali del processo di data mining

Il processo illustrato nel diagramma è ciclico, pertanto la creazione di un modello di data mining è un processo dinamico e iterativo. Dopo avere esplorato i dati, è possibile scoprire che questi dati non sono sufficienti per la creazione di modelli di data mining appropriati e che pertanto è necessario cercarne altri. In alternativa, è possibile compilare diversi modelli e successivamente rendersi conto che tali modelli non consentono di risolvere in modo appropriato il problema definito, il quale deve pertanto essere ridefinito. Potrebbe inoltre essere necessario aggiornare i modelli dopo la loro distribuzione perché nel frattempo sono diventati disponibili altri dati. Potrebbe inoltre essere necessario ripetere molte volte ogni passaggio del processo per creare un modello funzionale.

Data Mining di Microsoft SQL Server offre un ambiente integrato per la creazione e l'utilizzo dei modelli di data mining. In questo ambiente è incluso SQL Server Development Studio, in cui sono contenuti algoritmi di data mining e strumenti query che facilitano la compilazione di una soluzione completa per un'ampia varietà di progetti, e SQL Server Management Studio, in cui sono disponibili strumenti per l'esplorazione di modelli e la gestione di oggetti di data mining. Per ulteriori informazioni, vedere Creazione di modelli multidimensionali tramite SQL Server Data Tools (SSDT).

Per un esempio di applicazione degli strumenti di SQL Server a uno scenario aziendale, vedere Esercitazione di base sul data mining.

Il primo passaggio del processo di data mining, illustrato nel diagramma seguente, consiste nel definire chiaramente il problema e nel considerare le modalità con cui i dati possono essere utilizzati per risolvere il problema.

Primo passaggio del processo di data mining: definizione del problema

Tale passaggio include l'analisi dei requisiti aziendali e la definizione dell'ambito del problema, della metrica in base alla quale verrà valutato il modello e degli obiettivi specifici per il progetto di data mining. È necessario trasformare queste attività nelle domande seguenti:

  • Quali tipi di dati sono necessari? Quali tipi di relazioni si intende trovare?

  • Il problema che si sta tentando di risolvere riflette i criteri o i processi aziendali?

  • Si desidera eseguire stime in base al modello di data mining o soltanto cercare modelli e associazioni interessanti?

  • Quale risultato o attributo del set di dati si desidera stimare?

  • Di che tipo di dati si dispone e che tipo di informazioni è contenuto in ogni colonna? Se esistono più tabelle, che tipo di relazione esiste tra di esse? È necessario eseguire operazioni di pulizia, aggregazione o elaborazione per rendere i dati utilizzabili?

  • Come sono distribuiti i dati? Si tratta di dati stagionali? I dati rappresentano accuratamente i processi aziendali?

Per rispondere a queste domande, potrebbe essere necessario effettuare uno studio sulla disponibilità dei dati al fine di individuare le esigenze degli utenti aziendali in relazione ai dati disponibili. Se i dati non soddisfano le esigenze degli utenti, potrebbe essere necessario ridefinire il progetto.

È inoltre necessario considerare i modi in cui incorporare i risultati del modello negli indicatori di prestazioni chiave utilizzati per misurare i progressi aziendali.

Il secondo passaggio del processo di data mining, illustrato nel diagramma seguente, consiste nel consolidamento e nella pulizia dei dati identificati nel passaggio Definizione del problema.

Secondo passaggio del processo di data mining: preparazione dei dati

I dati possono essere sparsi nell'intera azienda e archiviati in formati diversi oppure possono contenere incoerenze quali voci errate o mancanti. I dati potrebbero ad esempio indicare che un cliente ha acquistato un prodotto prima che tale prodotto fosse disponibile sul mercato o che effettua acquisti periodicamente presso un negozio situato a 2.000 chilometri di distanza da casa sua.

La pulizia dei dati non consiste solo nella rimozione di quelli errati o nell'interpolazione dei valori mancanti, ma anche nell'individuazione delle correlazioni nascoste nei dati, nell'identificazione delle origini dati più accurate e nella determinazione delle colonne più appropriate per l'utilizzo nell'analisi. Ad esempio, deve essere utilizzata la data di spedizione o quella dell'ordine? Il miglior fattore di influenza sulle vendite è la quantità, il prezzo totale o un prezzo scontato? I dati incompleti, errati e gli input che appaiono separati, ma che in realtà sono fortemente correlati, possono incidere sui risultati del modello in modi non previsti.

Pertanto, prima di avviare la compilazione di modelli di data mining, è necessario identificare questi problemi e stabilire come risolverli. Per il data mining si utilizza in genere un set di dati di grandi dimensioni e non è possibile esaminare la qualità dei dati di ogni transazione. Pertanto, per esplorare i dati e individuare le incoerenze, potrebbe essere necessario utilizzare una forma di profiling dei dati, nonché strumenti di pulizia e filtro dei dati automatizzati come quelli forniti in Integration Services, Microsoft SQL Server 2012 Master Data Services o SQL Server Data Quality Services. Per ulteriori informazioni, vedere le risorse seguenti:

È importante notare che i dati utilizzati per il processo di data mining non devono essere archiviati in un cubo OLAP (Online Analytical Processing) o in un database relazionale, anche se è possibile utilizzare entrambi come origini dati. È possibile eseguire il processo di data mining utilizzando qualsiasi origine dati definita come un'origine dati Analysis Services. Sono inclusi file di testo, cartelle di lavoro di Excel o dati da altri provider esterni. Per ulteriori informazioni, vedere Tipi di origini dati supportati (SSAS multidimensionale).

Il terzo passaggio del processo di data mining, illustrato nel diagramma seguente, consiste nell'esplorazione dei dati preparati.

Terzo passaggio del processo di data mining: esplorazione dei dati

Per prendere decisioni appropriate durante la creazione dei modelli di data mining, è necessario interpretare correttamente i dati. Tra le tecniche di esplorazione sono inclusi il calcolo dei valori minimi e massimi, il calcolo delle deviazioni media e standard e l'analisi della distribuzione dei dati. Ad esempio, analizzando i valori massimo, minimo e medio è possibile stabilire che i dati non sono rappresentativi dei clienti o dei processi aziendali e che di conseguenza è necessario ottenere dati più equilibrati o rivedere le ipotesi su cui si basano le proprie aspettative. Deviazioni standard e altri valori di distribuzione possono fornire informazioni utili su stabilità e accuratezza dei risultati. Una marcata deviazione standard può indicare che l'aggiunta di ulteriori dati potrebbe migliorare il modello. I dati con una notevole deviazione da una distribuzione standard potrebbero essere asimmetrici oppure rappresentare un'immagine precisa di un problema reale, ma rendere difficile l'adattamento di un modello ai dati.

Esplorando i dati alla luce della propria conoscenza del problema aziendale, è possibile decidere se nel set di dati sono contenuti dati non validi, quindi mettere a punto una strategia per risolvere i problemi o per acquisire una comprensione più approfondita dei comportamenti tipici dell'azienda.

È possibile utilizzare strumenti quale Master Data Services per esaminare le origini dati esistenti e stabilire la relativa disponibilità per di data mining. È possibile utilizzare strumenti ad esempio SQL Server Data Quality Services o Profiler dati in Integration Services, per analizzare la distribuzione dei dati e correggere problemi quali dati errati o mancanti.

Dopo aver definito le origini, combinarle in un vista Origine dati tramite Progettazione vista origine dati in SQL Server Data Tools. Per ulteriori informazioni, vedere Viste origine dati in modelli multidimensionali. In questa finestra di progettazione sono disponibili inoltre alcuni strumenti utilizzabili per esplorare i dati e verificare che siano adatti per la creazione di un modello. Per ulteriori informazioni, vedere Esplorare dati in una vista origine dati (Analysis Services).

Si noti che, al momento della creazione di un modello, in Analysis Services vengono automaticamente creati riepiloghi statistici dei dati contenuti nel modello, su cui è possibile eseguire una query da utilizzare in report o ulteriori analisi. Per ulteriori informazioni, vedere Query di data mining.

Il quarto passaggio del processo di data mining, illustrato nel diagramma seguente, consiste nella compilazione del modello o dei modelli di data mining. Le conoscenze acquisite durante il passaggio Esplorazione dei dati verranno utilizzate per definire e creare i modelli.

Quarto passaggio del processo di data mining: compilazione dei modelli di data mining

Le colonne di dati che si desidera utilizzare vengono definite creando una struttura di data mining. La struttura di data mining è collegata all'origine dei dati, ma di fatto non contiene alcun dato finché non viene elaborata. Quando si elabora la struttura di data mining, in Analysis Services vengono generate aggregazioni e altre informazioni statistiche utilizzabili per l'analisi. Queste informazioni possono essere utilizzate da qualsiasi modello di data mining basato sulla struttura. Per ulteriori informazioni sulla correlazione tra strutture e modelli di data mining, vedere Architettura logica (Analysis Services – Data mining).

Prima dell'elaborazione della struttura e del modello, anche un modello di data mining è semplicemente un contenitore in cui sono specificate le colonne utilizzate per l'input, l'attributo stimato e i parametri tramite cui viene indicato all'algoritmo come elaborare i dati. L'elaborazione di un modello viene spesso definita training. Il termine training si riferisce al processo di applicazione di un algoritmo matematico specifico ai dati nella struttura allo scopo di estrarre dei modelli. I modelli che si trovano nel processo di training dipendono dalla selezione dei dati di training, dall'algoritmo che si sceglie e dalla modalità di configurazione di quest'ultimo. In SQL Server 2014 sono disponibili molti algoritmi diversi, ognuno per un tipo diverso di attività nonché per la creazione di un tipo differente di modello. Per un elenco degli algoritmi disponibili in SQL Server 2014, vedere Algoritmi di data mining (Analysis Services - Data mining).

Per regolare ciascun algoritmo, è anche possibile utilizzare parametri e applicare filtri ai dati di training per utilizzare solo un subset di dati, generando risultati diversi. Dopo avere passato i dati nel modello, l'oggetto modello di data mining contiene riepiloghi e schemi su cui è possibile eseguire query o che possono essere utilizzati per la stima.

In SQL Server Data Tools è possibile definire un nuovo modello tramite la Creazione guidata modello di data mining oppure utilizzando il linguaggio DMX (Data Mining Extensions). Per ulteriori informazioni sull'utilizzo della Creazione guidata modello di data mining, vedere Creazione guidata modello di data mining (Analysis Services - Data mining). Per ulteriori informazioni sull'utilizzo del linguaggio DMX, vedere Guida di riferimento a DMX (Data Mining Extensions).

È importante ricordare che a ogni modifica dei dati è necessario aggiornare sia la struttura di data mining sia il modello di data mining. Quando si aggiorna una struttura di data mining rielaborandola, Analysis Services recupera i dati dall'origine, includendo qualsiasi nuovo dato se l'origine è aggiornata dinamicamente e ripopola la struttura di data mining. Se si dispone di modelli basati sulla struttura, è possibile scegliere di aggiornare i modelli basati sulla struttura, ovvero sottoporli nuovamente al training sulla base dei nuovi dati, oppure lasciare invariati i modelli. Per ulteriori informazioni, vedere Requisiti e considerazioni sull'elaborazione (data mining).

Il quinto passaggio del processo di data mining, illustrato nel diagramma seguente, consiste nell'esplorazione dei modelli di data mining compilati e nella verifica della relativa efficienza.

Quinto passaggio del processo di data mining: convalida dei modelli di data mining

Prima di distribuire un modello in un ambiente di produzione, è opportuno verificarne le prestazioni. Inoltre, quando si compila un modello, in genere si creano più modelli con configurazioni diverse e si testano tutti per stabilire quale di questi produce i migliori risultati per il problema e i dati.

In Analysis Services sono disponibili strumenti che consentono di separare i dati in set di dati di training e di testing in modo da poter valutare accuratamente le prestazioni di tutti i modelli sugli stessi dati. Il set di dati di training viene utilizzato per compilare il modello, mentre il set di dati di testing viene utilizzato per verificare l'accuratezza del modello creando query di stima. In SQL Server 2014 Analysis Services (SSAS), questo partizionamento può essere eseguito automaticamente durante la compilazione del modello di data mining. Per ulteriori informazioni, vedere Test e convalida (Data mining).

È possibile esplorare le tendenze e gli schemi individuati dagli algoritmi tramite i visualizzatori di Progettazione modelli di data mining disponibili in SQL Server Data Tools. Per ulteriori informazioni, vedere Visualizzatori modello di data mining. È inoltre possibile verificare l'accuratezza delle stime create dai modelli mediante gli strumenti della finestra di progettazione, ad esempio il grafico di accuratezza e la matrice di classificazione. Per verificare se il modello è specifico per i dati o se può essere utilizzato per creare inferenze sul popolamento generale, è possibile utilizzare la tecnica statistica chiamata convalida incrociata per creare automaticamente subset dei dati ed eseguire il test del modello rispetto a ogni subset. Per ulteriori informazioni, vedere Test e convalida (Data mining).

Se nessuno dei modelli creati durante il passaggio Compilazione dei modelli risulta efficace, potrebbe essere necessario tornare al passaggio precedente del processo e ridefinire il problema o esaminare nuovamente i dati nel set di dati originale.

L'ultimo passaggio del processo di data mining, illustrato nel diagramma seguente, consiste nella distribuzione dei modelli più efficaci in un ambiente di produzione.

Sesto passaggio del processo di data mining: distribuzione dei modelli di data mining

Dopo la distribuzione dei modelli di data mining in un ambiente di produzione, è possibile eseguire numerose attività, a seconda delle esigenze. Tra le attività che è possibile eseguire sono incluse le seguenti:

  • Utilizzare i modelli per creare stime che è possibile utilizzare per prendere decisioni aziendali. In SQL Server è disponibile il linguaggio DMX, che può essere utilizzato per creare query di stima, e il generatore delle query di stima, per facilitare la compilazione delle query. Per ulteriori informazioni, vedere Guida di riferimento a DMX (Data Mining Extensions).

  • Creare query sul contenuto per recuperare statistiche, regole o formule dal modello. Per ulteriori informazioni, vedere Query di data mining.

  • Incorporare la funzionalità di data mining direttamente in un'applicazione. È possibile includere la libreria AMO (Analysis Management Objects) che contiene un set di oggetti utilizzabili dall'applicazione per creare, modificare, elaborare ed eliminare strutture e modelli di data mining. In alternativa, è possibile inviare messaggi XMLA (XML for Analysis) direttamente a un'istanza di Analysis Services. Per ulteriori informazioni, vedere Development (Analysis Services - Data Mining).

  • Utilizzare Integration Services per creare un pacchetto in cui viene utilizzato un modello di data mining per separare in modo intelligente i dati in entrata dividendoli tra più tabelle. Se ad esempio un database viene aggiornato continuamente con i potenziali clienti, è possibile utilizzare un modello di data mining insieme a Integration Services per dividere i dati in entrata separando i clienti che probabilmente acquisteranno un prodotto dai clienti che probabilmente non lo acquisteranno. Per ulteriori informazioni, vedere Typical Uses of Integration Services.

  • Creare un report che consenta agli utenti di eseguire direttamente le query su un modello di data mining esistente. Per ulteriori informazioni, vedere Reporting Services in SQL Server Data Tools (SSDT).

  • Aggiornare i modelli dopo la revisione e l'analisi. Qualsiasi aggiornamento richiede la rielaborazione dei modelli. Per ulteriori informazioni, vedere Elaborazione di oggetti di data mining.

  • La pratica di aggiornare dinamicamente i modelli, parallelamente all'ingresso di ulteriori dati nell'organizzazione, e di apportare modifiche costanti per migliorare l'efficacia della soluzione deve essere parte integrante della strategia di distribuzione. Per ulteriori informazioni, vedere Gestione degli oggetti e delle soluzioni di data mining.

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