SHARQ: Un Nuovo Modo di Analizzare i Modelli di Dati

Le regole associative sono un metodo popolare nell'analisi dei dati che ci aiuta a capire le relazioni in grandi set di dati. Immagina di entrare in un negozio di alimentari e notare che quando le persone comprano pane, tendono anche a comprare burro. Questo è un classico esempio di regola associativa. In termini tecnici, si tratta di trovare relazioni interessanti tra variabili in database, come ad esempio come certi prodotti potrebbero essere connessi in base ai modelli d'acquisto dei clienti.

Quando lavoriamo con database fatti di molte righe e colonne, spesso ci confrontiamo con ciò che si chiama dati relazionali. Questi dati consistono in tuple, che sono fondamentalmente righe di dati che contengono Attributi o valori specifici. Ad esempio, una tupla potrebbe rappresentare l'età di un cliente, il sesso e il prodotto che ha comprato. La sfida con le regole associative è trovare modelli o relazioni interessanti tra queste tuple.

#La sfida dell'interpretabilità

Sebbene le regole associative possano rivelare modelli interessanti, una sfida significativa è spiegare perché alcune regole vengono formate. Quando un manager di un negozio vede che le persone che comprano pannolini spesso comprano birra (sì, succede!), potrebbe chiedersi perché sia vero. Comprendere il motivo dietro queste relazioni aiuta a prendere decisioni aziendali ma è spesso complicato.

I Data Scientist affrontano un problema simile. Quando usano algoritmi complessi per scandagliare enormi volumi di dati, i risultati spesso non forniscono un chiaro spunto su come e perché appaiono certe regole. Questa mancanza di chiarezza può lasciare gli utenti persi come un bambino in un negozio di dolci.

#Introducendo una nuova misura: SHARQ

Per affrontare la sfida dell'interpretabilità, è stata sviluppata una nuova misura chiamata SHARQ. SHARQ sta per "ShApley Rules Quantification." Utilizza un concetto dalla teoria dei giochi noto come valori di Shapley, tradizionalmente usati per determinare quanto ogni giocatore contribuisce a un gioco o scenario. Nel nostro contesto, pensa a ogni elemento di dati come a un giocatore nel gioco di trovare regole interessanti all'interno di un dataset.

SHARQ calcola quanto ogni elemento nel dataset contribuisce all'interessantezza complessiva delle regole. Ad esempio, se abbiamo una regola che afferma “Se un cliente ha meno di 30 anni e compra un telefono, è probabile che compri anche una custodia per il telefono”, SHARQ aiuta a quantificare quanto l'attributo “meno di 30” contribuisce alla forza di questa regola.

#Perché conta SHARQ?

L'importanza di SHARQ risiede nella sua efficienza. Molti metodi tradizionali per calcolare i contributi possono essere incredibilmente lenti, spesso impiegando molto più tempo di un anno di programmi TV preferiti per essere computati. SHARQ, d'altra parte, riduce drasticamente questo tempo, rendendo fattibile analizzare e interpretare le regole rapidamente. Le aziende possono quindi prendere decisioni migliori basate su insight più veloci.

Inoltre, SHARQ consente ai data scientist di differenziare tra elementi più e meno significativi in un dataset. Se un attributo del cliente (come l'età) è costantemente più influente nella generazione di regole interessanti, le aziende possono dare priorità alle strategie di marketing verso quei segmenti.

#Un esempio pratico: il dataset sugli adulti

Diciamo che abbiamo un dataset relativo agli adulti, che include vari attributi come età, istruzione, reddito e altro. Gli analisti di dati usano spesso le regole associative con questo dataset per capire meglio varie demografie. Ad esempio, potrebbero guardare quali demografie hanno più probabilità di guadagnare sopra un certo livello di reddito.

Quando queste regole vengono generate, possono esserci migliaia di esse, rendendo facile per gli analisti sentirsi sopraffatti. Non tutte le regole sono ugualmente importanti, e alcune potrebbero addirittura essere ridondanti, nel senso che non aggiungono nuove informazioni. Qui entra in gioco SHARQ: aiuta gli analisti a classificare queste regole in base alla loro importanza e rilevanza.

#Il potere dell'importanza delle regole

Oltre a misurare elementi individuali, SHARQ aiuta anche a determinare l'importanza di intere regole. Alcune regole potrebbero avere punteggi alti perché coinvolgono attributi comuni, mentre altre possono apparire significative ma sono in realtà ridondanti. Ad esempio, se una regola afferma: “Gli adulti più grandi tendono a comprare assicurazioni sulla vita,” un'altra regola potrebbe affermare: “Gli anziani spesso investono in piani pensionistici.” Entrambe potrebbero sembrare rilevanti, ma potrebbero dire cose simili.

Applicando SHARQ, gli analisti possono individuare regole che non aggiungono molto valore e concentrarsi invece su quelle che fanno davvero la differenza nelle decisioni. Questo riduce la confusione e aiuta a sintetizzare strategie praticabili.

#Considerando l'importanza degli attributi

Gli attributi, o le variabili che misuriamo, meritano anch'essi attenzione. Ad esempio, nel dataset sugli adulti, alcuni attributi potrebbero non contribuire molto a spiegare le regole, mentre altri hanno un impatto significativo. Analizzando gli attributi in questione, gli analisti possono determinare quali caratteristiche sono più influenti e concentrare i loro sforzi di conseguenza.

Per esempio, se risulta che il “reddito” è un attributo vitale per comprendere i comportamenti di acquisto, le aziende potrebbero decidere di migliorare le loro campagne di marketing verso varie fasce di reddito o adattare i prodotti a quelle demografie.

#Il processo di analisi delle regole

Per rendere il processo di analisi più fluido, i data scientist possono implementare una serie di passaggi. Prima, eseguono uno strumento di estrazione di regole associative sul dataset per trovare tutte le possibili regole. Poi, applicano SHARQ per determinare il contributo di ciascun elemento all'interessantezza di queste regole. Infine, possono presentare queste scoperte in un modo facile da comprendere per le parti interessate.

Per illustrare, prendiamo in considerazione uno scenario in cui un'analista di dati di nome Clarice sta esaminando il dataset degli adulti. Clarice utilizza l'estrazione di regole associative per trovare le regole principali basate sui punteggi di interessantezza. Poi usa SHARQ per determinare quali elementi sono i più influenti nella formazione di queste regole.

#I risultati di SHARQ

Una volta che Clarice applica SHARQ, scopre rapidamente che alcuni elementi nel dataset hanno un punteggio di contributo alto mentre altri sono molto indietro. Ad esempio, potrebbe scoprire che “età” si colloca costantemente alta in termini di influenza su varie regole, mentre “stato relazionale” ha poco o nessun effetto.

Con questa conoscenza, Clarice può ora concentrare la sua analisi e reporting sugli elementi che contano di più. Ad esempio, potrebbe raccomandare strategie di marketing che mirano a specifici gruppi di età poiché mostrano una forte associazione con determinati prodotti.

#Il lato scientifico delle cose

Lo sviluppo di SHARQ ha implicato test rigorosi. I ricercatori hanno condotto ampi esperimenti su vari dataset per convalidare l'efficacia dell'approccio. Confrontando i calcoli tradizionali con il processo SHARQ, i risultati sono stati promettenti. I ricercatori hanno scoperto che SHARQ poteva calcolare punteggi in modo significativamente più veloce, rendendolo uno strumento pratico per l'analisi dei dati.

#Collaborare per migliori insight

La collaborazione tra data scientist e aziende può aiutare a colmare il divario tra dettagli tecnici e strategie aziendali. Implementando SHARQ, gli analisti possono fornire spunti preziosi che non sono solo numeri, ma possono portare a azioni concrete all'interno di un'azienda.

Mentre le aziende cercano di comprendere meglio i loro clienti, strumenti come SHARQ forniscono una cornice per dare senso a dati complessi. Usando questi insight, le aziende possono creare campagne di marketing su misura, migliorare le offerte di prodotti e, in definitiva, aumentare la soddisfazione dei clienti.

#Direzione futura e miglioramenti

Guardando avanti, c'è molto spazio per miglioramenti e innovazione nel campo dell'analisi dei dati. I lavori futuri potrebbero esplorare l'uso di SHARQ per altri tipi di regole, soprattutto nei modelli predittivi e nei framework decisionali. Questo significa stabilire come SHARQ potrebbe adattarsi a dataset sempre più complessi comunemente usati in vari settori.

Un'altra area di concentrazione potrebbe essere l'integrazione di SHARQ con altri strumenti analitici, consentendo una visione più olistica degli insight sui dati. La visione è rendere l'analisi dei dati ancora più accessibile, facile da usare e utile per aziende di tutte le dimensioni.

#Conclusione

In sintesi, comprendere le regole associative e la loro importanza nei dati relazionali è cruciale per dare senso a dataset complessi. Mentre i metodi tradizionali per valutare l'importanza delle regole e i contributi degli elementi sono stati macchinosi, SHARQ offre un approccio nuovo ed efficiente all'interpretabilità.

Consentendo agli analisti di dati di scoprire insight significativi e dare priorità ad attributi e regole significative, SHARQ migliora le capacità decisionali nelle aziende. Con i continui progressi, il futuro sembra luminoso per strumenti che semplificano la complessità dell'analisi dei dati e forniscono chiarezza a chi naviga nel vasto oceano di informazioni.

Quindi, la prossima volta che ti chiedi perché le persone che comprano pannolini finiscano anche con una confezione di birra, ricorda il potere di SHARQ; potrebbe svelare la verità interessante dietro ai numeri!