Wat is Data Mining?

Lang voordat de digitale revolutie begon, werden er al verschillende methoden en technieken gebruikt voor wat we tegenwoordig 'data mining' noemen. Ze hadden veel raakvlak met statistische analyses, die statistici gebruiken om patronen in gegevens te ontdekken. En vandaag de dag gebruiken we nog steeds veel technieken die hieraan ten grondslag liggen.

Met de komst van relationele databases en SQL (Structured Query Language) in de jaren '60 en '70 hadden we ineens een gestructureerde manier om grote hoeveelheden gegevens op te slaan en te verwerken. Het begin van de opmars van meer geavanceerde analytische methoden, zoals data mining. In de jaren '80 werd het met tools als SAS en SPSS ook mogelijk om data-analyses te ondersteunen. Tegelijkertijd kreeg machine learning, een subveld van kunstmatige intelligentie, voet aan de grond. Deze ontwikkeling stelde computers in staat om patronen in gegevens te herkennen en te leren zonder dat ze expliciet geprogrammeerd waren om dat te doen.

De toenemende bedrijfsdata in de jaren '90 zorgde voor de komst van 'data warehousing'. Rond deze tijd kwamen ook de eerste data mining-conferenties, waar academische en industriële gemeenschappen samenkwamen om de nieuwste methoden en toepassingen te bespreken. Veel van de algoritmen en technieken die vandaag de dag als standaard worden beschouwd, zoals het Apriori-algoritme, vonden hun oorsprong in deze periode.

Data mining vandaag de dag

De 21e eeuw bracht nieuwe uitdagingen en kansen met zich mee. De term "big data" werd geïntroduceerd om de enorme, complexe datasets te beschrijven die organisaties nu verzamelden. Zo rond 2010 leidde de explosie van data tot innovaties zoals deep learning. Dit is een subveld van machine learning dat zich richt op het gebruik van neurale netwerken voor gegevensanalyse, vooral effectief in beeld- en spraakherkenning.

Tegelijkertijd werden de ethische aspecten van data mining steeds belangrijker. Terwijl organisaties de kracht realiseerden van het verzamelen en analyseren van enorme hoeveelheden gegevens, groeide ook het besef van de privacy-uitdagingen en ethische dilemma's die hiermee gepaard gingen. Vandaag de dag ligt hier nog altijd de uitdaging.

Data mining is het proces van het ontdekken van patronen, correlaties of kennis uit grote hoeveelheden gegevens. Deze worden opgeslagen in databases, datawarehouses, of andere informatieopslagplaatsen. Het gaat verder dan pure gegevensopslag en -ophaling; het richt zich op het identificeren van waardevolle, vaak voorheen onbekende, informatie uit beschikbare gegevens.

Data mining combineert technieken uit de statistiek, informatica en machine learning met elkaar om waardevolle inzichten te verkrijgen. En om dit inzichtelijk te krijgen zijn de volgende stappen van belang:

1. Data cleaning: het proces van het voorbereiden en transformeren van ruwe data tot een bruikbaar formaat. Het omvat het verwijderen of corrigeren van foutieve, onvolledige of inconsistente gegevens.
2. Data integratie: hierbij worden data uit verschillende bronnen gecombineerd tot één samenhangende dataset. Het is van cruciaal belang om inconsistenties, duplicaten en conflicten te beheren die kunnen ontstaan wanneer data uit diverse bronnen worden samengevoegd.
3. Data selectie: niet alle beschikbare data zijn relevant voor elke data mining-taak. Data selectie verwijst naar het proces van het kiezen van de specifieke data die nodig zijn voor de analyse.
4. Data transformatie: hierbij worden gegevens omgezet of geconsolideerd in vormen die geschikt zijn voor mining. Het kan gaan om normalisatie (het schalen van data naar een standaardbereik) of aggregatie (het combineren van details tot een hoger niveau).
5. Data mining zelf: dit is het daadwerkelijke proces van het toepassen van algoritmes om patronen of kennis uit de gegevens te extraheren. Het kan verschillende technieken omvatten zoals clustering (het groeperen van gelijkaardige data), classificatie (het toewijzen van nieuwe data aan vooraf bepaalde categorieën), en associatie-analyse (het vinden van regels die grote sets van data met elkaar verbinden).
6. Evaluatie: nadat de mining is uitgevoerd, moeten de resultaten worden geëvalueerd. Dit kan gaan om het beoordelen van de nauwkeurigheid van een voorspellend model of het vaststellen van de bruikbaarheid van gevonden patronen.
7. Kennisrepresentatie: de manieren waarop de ontdekte kennis aan de gebruiker wordt gepresenteerd. Dit kan gebeuren via visualisatie, rapporten of andere middelen waarmee de resultaten van het data mining-proces begrijpelijk en bruikbaar worden gemaakt.

Bij data mining draait alles om het vinden van patronen, maar wat bedoelen we daar precies mee? Wel, dit verwijst naar structuren, relaties of regelmatigheden of enige vorm van betekenisvolle informatie die kan worden geïdentificeerd uit grote datasets. Het identificeren van deze patronen is de essentie van data mining. Enkele specifieke soorten patronen die in data mining worden herkend:

1. Associatieregels: patronen die aangeven hoe bepaalde items samen in een dataset voorkomen. Een bekend voorbeeld is de marktbasketanalyse, waar associatieregels kunnen suggereren dat klanten die item A kopen ook de neiging hebben item B te kopen.
2. Clusters: clusterpatronen identificeren groepen of segmenten van gelijkaardige items binnen een dataset. Clustering wordt vaak gebruikt in marktsegmentatie om groepen klanten met vergelijkbare koopgewoonten of voorkeuren te identificeren.
3. Classificatie: hier worden patronen geïdentificeerd die informatie categoriseren op basis van vooraf gedefinieerde klassen of labels. Een voorbeeld hiervan is het gebruik van historische patiëntgegevens om een model te creëren dat voorspelt of een nieuwe patiënt een bepaalde ziekte heeft op basis van symptomen en geschiedenis.
4. Anomalieën: patronen die ongebruikelijke of zeldzame gegevenspunten in een dataset identificeren. Het detecteren van anomalieën is essentieel in bijvoorbeeld fraude-detectie, waar afwijkingen van het normale patroon verdachte activiteiten kunnen aangeven.
5. Sequentiepatronen: deze patronen identificeren bepaalde gebeurtenissen die in een specifieke volgorde in de tijd of ruimte voorkomen. Bijvoorbeeld, het identificeren van de opeenvolgende aankopen die klanten doen op een e-commerce platform.
6. Tijdreeksenpatronen: verwijst naar trends, cycli, seizoensgebondenheid en andere herhaalbare patronen in tijdreeksgegevens. Een voorbeeld is het voorspellen van aandelenprijzen op basis van historische gegevens.
7. Regelmatigheden en structuren: in sommige datasets kunnen herhaalbare structuren of regelmatigheden worden gevonden die betekenisvolle inzichten geven. Dit kan variëren van het herkennen van bepaalde structuren in afbeeldingen tot het identificeren van regelmatige patronen in tekstgegevens.

Data mining kan worden toegepast op een breed scala aan datatypes. We hebben een top 10 gemaakt van de verschillende soorten data die kunnen worden gemijnd:

1. Relationel data: gestructureerde gegevens die in tabellen worden opgeslagen, vergelijkbaar met wat je zou vinden in relationele databases. Elke tabel heeft rijen en kolommen waarin individuele gegevenspunten en kenmerken worden opgeslagen.
2. Transactionele data: bevatten transacties, waarbij elke transactie een set items is. Een klassiek voorbeeld is marktbasketanalyse, waarbij elke transactie de set producten vertegenwoordigt die samen door een klant zijn gekocht.
3. Tijdreeksen data: gegevens die op opeenvolgende tijdstippen of over vaste tijdsintervallen zijn vastgelegd. Aandelenprijzen, weersvoorspellingen en sensormetingen zijn voorbeelden van tijdreeksgegevens.
4. Ruimtelijke data: gegevens die zijn gekoppeld aan een locatie in de fysieke ruimte. Voorbeelden zijn geografische gegevens, satellietbeelden en gegevens van locatiegebaseerde services.
5. Tekstgegevens: ongeordende gegevens die voornamelijk bestaan uit tekst, zoals e-mails, nieuwsartikelen, en sociale media-posts. Tekstmining is het subveld dat zich richt op het extraheren van waardevolle informatie uit tekstgegevens.
6. Multimedia data: deze gegevens omvatten beelden, audio en video. Dit type gegevens vereist specifieke technieken om ze te verwerken, zoals beeld- en spraakherkenning.
7. Web data: gegevens die afkomstig zijn van het web, zoals webpagina's, weblogs, en zoekgeschiedenissen. Web mining richt zich op het extraheren van kennis uit deze gegevens, en kan verder worden onderverdeeld in webinhoud, webstructuur, en webgebruik mining.
8. Sociaalnetwerkdata: gegevens die sociale relaties vertegenwoordigen. Ze bevatten informatie over entiteiten en de relaties tussen deze entiteiten. Voorbeelden zijn vriendennetwerken op sociale media of citatienetwerken in wetenschappelijke publicaties.
9. Stream data: gegevens die continu worden gegenereerd, vaak in hoge snelheid en in grote hoeveelheden, zoals data van sensoren, financiële tickers, of online monitoring van webverkeer.
10. Sequentiële data: gegevens waarbij de volgorde belangrijk is, zoals DNA-sequenties, klanttrajecten op websites, of gebruikersactiviteiten in apps.

Er zijn verschillende softwareoplossingen en hulpmiddelen beschikbaar voor data mining, variërend van open source tot commerciële producten. Hier zijn enkele van de meest populaire:

1. RapidMiner: een geavanceerd analytisch platform dat verschillende data mining-, machine learning- en geavanceerde analytics-functies biedt. Het biedt een gebruiksvriendelijke grafische interface en is uitbreidbaar met diverse plugins.
2. WEKA: een open source-collectie van machine learning-algoritmen voor dataminingtaken. Het biedt tools voor data-preprocessing, classificatie, regressie, clustering, associatieregels en visualisatie.
3. KNIME: een open source data-analyse, rapportage en integratieplatform, dat een GUI biedt voor het configureren van data analytics-processen. Het is uitbreidbaar via plugins en integreert goed met andere software.
4. Orange: een open source data visualisatie- en analysehulpmiddel. Het biedt zowel een GUI als een Python library en is extreem modulair dankzij zijn component-gebaseerde architectuur.
5. R en Python: hoewel R en Python op zichzelf staande programmeertalen zijn, zijn ze populair voor data-analyse en mining dankzij uitgebreide pakketten en bibliotheken zoals tidyverse voor R en pandas, scikit-learn, en numpy voor Python.
6. SAS Enterprise Miner: een software-oplossing voor enterprise-klasse data mining. Het biedt een scala aan machine learning-algoritmen, data-preprocessing- en exploratietools.
7. IBM SPSS Modeler: een krachtige, visuele data science- en machine learning-tool die het mogelijk maakt om voorspellende modellen te bouwen zonder te programmeren.
8. MATLAB: hoewel het oorspronkelijk is ontworpen voor numerieke berekeningen, heeft MATLAB uitgebreide toolboxes en functies voor data mining en machine learning.
9. Microsoft Analysis Services: een set tools en software die integreren met SQL Server en Excel en diverse data mining-functies bieden, waaronder classificatie, regressie, en tijdsreeksanalyse.
10. Tableau: hoewel het primair een datavisualisatietool is, biedt Tableau ook sommige data mining-functies, vooral in combinatie met zijn scripting- en data-transformatie-mogelijkheden.

Data mining biedt enorme kansen om waardevolle inzichten uit data te halen, maar het gaat ook gepaard met verschillende uitdagingen. Hier zijn enkele van de meest voorkomende uitdagingen in data mining:

• Het opschonen en voorbereiden van data kan tijdrovend zijn.
• Verwerking en analyse kunnen complex worden bij grote datavolumes.
• Kan leiden tot de "vloek van dimensionaliteit" (te veel onafhankelijke variabelen)
• Een hoge nauwkeurigheid garandeert geen praktische toepasbaarheid.
• Bescherming van persoonlijke gegevens is erg belangrijk bij het verzamelen van gegevens.

Data mining is een multidisciplinaire aanpak die verschillende functies en rollen binnen organisaties raakt. Een paar belangrijke functies die direct of indirect samenwerken met data mining:

1. Datawetenschappers: zijn vaak de primaire gebruikers van data mining-technieken, waarbij ze grote datasets verkennen, analyseren en patronen ontdekken om voorspellende modellen te bouwen.
2. Data-analisten: werken nauw samen met datawetenschappers en zijn vaak betrokken bij het voorbereiden van gegevens, het uitvoeren van verkennende gegevensanalyses en het interpreteren van resultaten.
3. Databasebeheerders (DBA's): zorgen ervoor dat de gegevens toegankelijk, beschikbaar en beveiligd zijn, waardoor het dataminingproces soepel verloopt.
4. Businessanalisten: vertalen zakelijke behoeften naar analytische vragen en werken samen met datawetenschappers om bruikbare inzichten uit data mining-resultaten te halen.
5. Data-ingenieurs: zijn verantwoordelijk voor het ontwerpen, bouwen en onderhouden van datapijplijnen, en zorgen ervoor dat gegevens in het juiste formaat en op het juiste moment beschikbaar zijn voor mining.
6. IT-specialisten: zorgen voor de nodige hardware- en software-infrastructuur die het data mining-proces ondersteunt
7. Beveiligingsexperts: gezien de privacy- en beveiligingskwesties rond data mining, spelen cybersecurity-experts een cruciale rol bij het waarborgen van de integriteit en vertrouwelijkheid van de gebruikte gegevens.

Wil jij je aan de slag met Data Mining en jezelf verder ontwikkelen binnen dit vakgebied? Bij Working Talent bieden we een 12 maanden durend IT traineeship om jouw carrière in de IT een vliegende start te geven.

Het traineeship begint met een 8 weken durende IT-bootcamp, waarin je een solide basis legt met onderwerpen zoals Agile & Scrum, networking, security, big data, development en cloud. Vervolgens kun je je specialiseren in de volgende vakgebieden: data, security, development, business & IT of business intelligence.

Na het bootcamp ga je aan de slag bij een van onze opdrachtgevers om praktijkervaring op te doen. Gedurende het traineeship bieden we je persoonlijke begeleiding en coaching om jouw groei te stimuleren en je te helpen succesvol te zijn in jouw IT-carrière. Met ons IT traineeship leg je de basis voor een veelbelovende toekomst in de IT-wereld!