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Come è arrivato Tom Khabaza a dettare legge sul data mining? C'è qualcosa da dire per essere il primo sulla scena. Khabaza ha iniziato il data mining nei primi anni '90, quando poche persone avevano persino sentito parlare di data mining, per non parlare di averlo provato.
Ha iniziato la sua carriera in psicologia e gravitato sullo studio della cognizione, apprendimento umano. Il data mining ha le sue radici nel tentativo di simulare il complesso processo dell'apprendimento umano.
In verità, il data mining è piuttosto grezzo rispetto al vero apprendimento umano. Ma è veloce e coerente.
Tom è stato coinvolto nello sviluppo di alcuni dei primi software progettati per il data mining (software che è diventato un prodotto commerciale ancora oggi ampiamente utilizzato). Ha messo il data mining per lavorare in applicazioni pratiche, molte di queste. Ed è stato uno dei primi a fare carriera come minatore di dati.
Tom ha rotto un sacco di terreno per tutti gli altri. Ti interessa utilizzare il data mining per prevedere il churn del cliente (fatturato)? Tom è stato un pioniere in questa applicazione. Forse sei affascinato dal potenziale del data mining per le forze dell'ordine. Tom fu anche uno dei primi a farlo.
Poi Tom approfondì la sua esperienza di data mining e la sua conoscenza della psicologia per definire i principi guida del data mining. Le sue 9 leggi sul data mining sono state un successo immediato nella comunità di data mining (un grande successo che ora puoi trovare articoli sulle 9 leggi che non menzionano nemmeno l'autore).
Ecco come Tom Khabaza è diventato Isaac Newton del data mining, un leader che fornisce ispirazione e struttura per gli altri nella professione.
