Dataminingtekniikoita

Dataminingtekniikoita ovat menetelmiä, joilla suurista tietomassoista etsitään piileviä malleja, säännönmukaisuuksia ja poikkeavuuksia. Ne muodostavat osan data-analytikan työkalupakkia ja soveltuvat liiketoimintaan, tutkimukseen sekä tekniseen kehitykseen. Työn keskiössä on liiketoiminnallinen tavoite ja datan keräys sekä valmistelu.

Keskeiset tekniikat voidaan jakaa luokitteluun, regressioon, klusterointiin, assosiaatiosääntöihin sekä aikasarjojen louhintaan. Luokittelussa malli ennustaa luokan (esim. päätöspuut, satunnaiset metsät, logistinen regressio, SVM, k-NN). Regressio ennustaa jatkuvia arvoja. Klusterointi ryhmittelee havaintoja samankaltaisuuksien mukaan (k-means, hierarkkinen, DBSCAN). Assosiaatiosäännöt etsivät riippuvuuksia kuten A ja B -> C. Aikasarjojen louhinnalla löydetään ajallinen trendi tai kausi. Poikkeavuuksien havaitseminen erottelee epätavalliset tapaukset. Tekstin louhinnalla käsitellään suuria tekstiaineistoja; ulottuvuuden vähentäminen (PCA, LDA, t-SNE) parantaa mallien tulkintaa.

Prosessi noudattaa usein CRISP-DM -standardia: liiketoiminnan tavoitteiden ymmärtäminen, datan ymmärtäminen, datan valmistelu, malli, arviointi ja käyttöönotto. Ennen mallintamista data puhdistetaan, puuttuvat arvot käsitellään ja tiedot skaalataan. Validointi ja monitorointi estävät ylikoulutuksen.

Arvioinnissa käytetään mittareita kuten luokittelun tarkkuus sekä herkkyys (recall) ja F1, ROC-AUC; regressiossa RMSE ja MAE sekä R^2. Klusteroinnissa hyödynnetään esimerkkejä kuten Silhuetti-indeksi. Hyvä malli on tulkittavissa ja ylläpidettävissä.

Sovelluskohteita ovat markkinointi ja suositukset, petosten torjunta, teollinen analytiikka sekä terveystiede. Eettiset kysymykset korostuvat: tietosuoja, yksityisyys, syrjimättömyys, läpinäkyvyys ja mallien selitettävyyden tarpeet.