Le data mining n'est pas un concept nouveau, il n'a pas non plus accompagné la révolution numérique. Le concept existe depuis près d'un siècle, bien qu'il soit devenu plus populaire dans les années 1930. En 1936, Alan Turing a proposé l'idée d'une machine universelle qui pourrait effectuer des calculs en utilisant les techniques des ordinateurs actuels ; qui fut l'un des premiers modèles d'exploration de données.
Depuis, nous avons parcouru un long chemin. L'exploration de données et l'apprentissage automatique sont devenus des outils viables dans les entreprises qui aident à tout améliorer, des opérations de vente à analyse financière à des fins d'investissement. En conséquence, les scientifiques des données sont désormais plus importants pour les entreprises du monde entier.
Qu'est-ce que l'exploration de données?
En termes simples, il s'agit du processus d'analyse de grandes quantités de données afin de découvrir l'intelligence d'entreprise qui peuvent aider les entreprises à résoudre des problèmes, réduire les risques, et saisir de nouvelles possibilités. Les similitudes entre la recherche d'informations importantes dans une vaste base de données et l'extraction de minerai sur une montagne ont inspiré le nom de ce système. Les deux procédures nécessitent de passer au peigne fin d'énormes quantités de données afin de découvrir la valeur cachée.
L'exploration de données fournit des réponses à des questions commerciales qui, par le passé, prenaient trop de temps pour y répondre manuellement. Pour l'essentiel, il aide les utilisateurs à trouver des modèles, des tendances et des relations qu'ils pourraient autrement ignorer. Ceci est réalisable en utilisant une variété d'outils statistiques pour examiner les données de diverses manières. Par conséquent, ces informations aident à prévoir ce qui se passera à l'avenir et à prendre des mesures pour influer sur les résultats commerciaux.
L'utilisation de l'exploration de données est importante dans des secteurs d'activité tels que les ventes et le marketing, le développement de produits, la santé, etc. Lorsqu'elle est effectuée correctement, l'exploration de données vous donne un avantage concurrentiel significatif en vous permettant d'en savoir plus sur vos clients. Cela conduit finalement au développement de stratégies de marketing réussies, à l'amélioration des revenus et à une bonne gestion des coûts.
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Comment fonctionne l'exploration de données
L'exploration et l'analyse d'énormes volumes de données pour trouver des modèles et des tendances pertinents, voilà ce qu'est l'exploration de données. Et outre les avantages ci-dessus, d'autres domaines utiles incluent; marketing de base de données, gestion du risque de crédit, détection des fraudes, filtrage des spams et même détermination de l'attitude des utilisateurs.
Pendant ce temps, il y a quatre étapes dans le processus d'exploration de données. Les organisations commencent par collecter des données et les charger dans des entrepôts de données. Les données sont ensuite stockées et gérées, soit sur site, soit dans le cloud.
Les données sont accessibles par analystes d'affaires, des équipes de direction et des informaticiens, qui décident ensuite de son organisation. Le logiciel d'application prend alors le relais. Il trie les données en fonction des réponses de l'utilisateur, après quoi il présente les données dans un format facile à partager, tel qu'un graphique ou un tableau, par l'utilisateur final.
Le processus d'exploration de données
L'exploration de données implique une série d'étapes, de la collecte de données à la visualisation, afin d'extraire des informations utiles à partir d'ensembles de données massifs. Les techniques d'exploration de données aident essentiellement à produire des descriptions et des prédictions sur un ensemble de données cible. Le processus ci-dessous révèle comment cela est réalisable.
#1. Définir les objectifs commerciaux :
C'est souvent la partie la plus difficile du processus d'exploration de données, même si de nombreuses entreprises ont tendance à négliger cette étape cruciale.
À ce stade, les scientifiques des données et les parties prenantes de l'entreprise doivent collaborer pour déterminer les problèmes de l'entreprise. Cela guidera les requêtes de données et les paramètres pour un projet spécifique. Cependant, les analystes peuvent avoir besoin de mener des recherches supplémentaires pour bien comprendre le contexte commercial.
#2. Préparation des données:
Une fois l'étendue du problème déterminée, les scientifiques des données seront en mesure de déterminer quelle collection de données les aidera à répondre plus facilement aux questions commerciales essentielles.
Ils nettoient littéralement les données après les avoir collectées, supprimant tout bruit tel que les doublons, les nombres manquants et les valeurs aberrantes. En attendant, une étape supplémentaire peut être nécessaire, selon l'ensemble de données. Le but est de diminuer le nombre de dimensions, car avoir trop de caractéristiques peut ralentir tout calcul ultérieur. Pour garantir une précision optimale dans tous les modèles, les scientifiques des données chercheront à conserver les prédicteurs les plus importants.
#3. Modélisation et Pattern Mining :
Les scientifiques des données peuvent examiner toutes les liaisons de données intrigantes, telles que les modèles séquentiels, les règles d'association ou les corrélations, selon le type de recherche. Mais alors que les modèles à haute fréquence offrent un plus large éventail d'utilisations, les variations de données peuvent parfois être plus fascinantes, exposant des zones de fraude potentielles.
Selon les données disponibles, les algorithmes d'apprentissage en profondeur peuvent être utiles lors de la classification d'une collection de données. Si les données d'entrée sont étiquetées (apprentissage supervisé), un modèle de classification ou une régression peut être utilisé pour catégoriser les données, ou simplement une régression peut être utilisée pour prévoir la plausibilité d'une tâche spécifique.
D'autre part, les points de données individuels de l'ensemble d'apprentissage sont comparés les uns aux autres pour découvrir les similitudes sous-jacentes, puis assemblés en fonction de ces caractéristiques si l'ensemble de données n'est pas étiqueté (apprentissage non supervisé).
#4. Évaluation des résultats et mise en œuvre des connaissances
Une fois les données agrégées, les résultats doivent être examinés et compris. Lorsqu'il s'agit de finaliser les résultats, ils doivent être valides, uniques, précieux et faciles à comprendre. Si ce critère est rempli, les organisations peuvent alors utiliser ces informations pour développer de nouvelles stratégies qui les aideront à atteindre leurs objectifs.
Exemple d'exploration de données
Les techniques d'exploration de données sont largement utilisées dans les épiceries. Les clients peuvent obtenir des cartes de fidélité gratuites dans plusieurs supermarchés, ce qui leur donne accès à des remises spéciales non disponibles pour les non-membres. En d'autres termes, les magasins peuvent facilement suivre qui achète quoi, quand ils l'achètent et à quel prix en utilisant les cartes. Après analyse des données, les commerçants peuvent s'en servir pour proposer aux clients des coupons en fonction de leurs pratiques d'achat. Ils peuvent également déterminer quand mettre les articles en vente ou les vendre au prix fort.
Lorsqu'une entreprise n'utilise que des informations sélectionnées qui reflètent à peine l'ensemble de l'échantillon pour établir une théorie, l'exploration de données peut être une source d'inquiétude.
Techniques d'exploration de données
Pour transformer d'énormes quantités de données en informations significatives, l'exploration de données utilise une variété d'algorithmes et de méthodologies. Voici quelques-uns des plus courants :
#1. Règles associatives :
Le terme « règle d'association » fait référence à une méthode basée sur des règles pour déterminer les associations entre les variables d'un ensemble de données.
L'analyse du panier de consommation, qui permet aux organisations de mieux comprendre les liens entre différents articles, utilise essentiellement ces méthodologies. Les entreprises peuvent développer des stratégies de vente croisée et des moteurs de recommandation plus solides en comprenant les habitudes de consommation de leurs clients.
#2. Les réseaux de neurones:
Les réseaux de neurones aident à gérer les données en simulant l'interconnexion du cerveau humain à travers des couches de nœuds. Des entrées, des poids, un biais (ou seuil) et une sortie constituent chaque nœud.
Si la valeur de sortie atteint un certain seuil, le nœud « se déclenche » ou « s'active », envoyant des données à la couche suivante du réseau. Grâce à l'apprentissage supervisé, les réseaux de neurones apprennent cette fonction de cartographie, puis la modifient en fonction de la fonction de perte en utilisant la descente de gradient.
Nous pouvons être sûrs de la précision du modèle pour produire la bonne réponse lorsque la fonction de coût est égale ou proche de zéro.
#3. Arbre de décision:
Cette technique d'exploration de données regroupe ou prédit les résultats potentiels en fonction d'un ensemble de décisions utilisant des méthodes de classification ou de régression. Il utilise une image arborescente pour montrer les résultats potentiels de ces décisions, comme son nom l'indique.
#4. K-plus proche voisin (KNN) :
Il s'agit d'une technique non paramétrique qui classe les points de données en fonction de leur proximité et de leur relation avec d'autres données disponibles. Cette technique suppose que des points de données comparables peuvent être découverts à proximité les uns des autres. En conséquence, il tente de déterminer la distance entre les points de données, en utilisant Distance euclidienne, puis attribue une catégorie en fonction de la catégorie ou moyenne la plus courante.
Applications de l'exploration de données
Les équipes de Business Intelligence et d'analyse de données utilisent de plus en plus des techniques d'exploration de données pour obtenir des informations sur leurs organisations et leurs industries. Voici quelques exemples d'applications d'exploration de données :
Les prévisions de ventes
Prévision des ventes est une façon d'exploiter les liens révélés par les algorithmes de data mining.
L'utilisation d'outils d'exploration de données pour répondre à un problème commercial concernant ce qui se vendra et quand est connue sous le nom de prévision des ventes.
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Walmart, par exemple, utilise largement les données recueillies par ses mineurs de données. Selon les recherches de Walmart, lorsqu'il y avait des avertissements de tempête dans la région, les individus étaient plus susceptibles d'acheter des Pop-Tarts aux fraises. Les Pop-Tarts aux fraises ont ensuite été placés stratégiquement aux caisses par Walmart.
Les questions commerciales de Walmart (qu'achètent les clients à l'approche des ouragans ?) ont été résolues grâce à l'exploration de données en augmentant les achats impulsifs aux caisses (les gens achètent plus de Pop-Tarts aux fraises).
Cependant, il s'agit d'une définition assez large de l'exploration de données ; essayer d'anticiper les actions de chacun.
La segmentation du marché
La segmentation du marché est l'une des fonctionnalités les plus puissantes de l'exploration de données. Il peut être considéré comme une forme de regroupement.
Une société peut examiner les informations recueillies et commencer à prendre des décisions commerciales en fonction de critères tels que l'âge ou le sexe.
Disons que nous collectons des informations sur les achats d'iPhone, par exemple. Lorsque nous combinons nos données, nous découvrons que les moins de 30 ans sont plus susceptibles d'acheter un iPhone. Un scientifique des données pourrait conseiller à l'équipe marketing d'Apple de cibler les publicités sur les personnes de moins de 30 ans.
Nous construisons des modèles de prédiction ici puisque nous savons ce que nous voulons vendre et essayons de déterminer à qui nous devrions commercialiser.
Ce n'est qu'un exemple; vous pouvez être beaucoup plus précis. Nous pouvons diviser davantage notre marché en fonction du sexe, de la race et du pointage de crédit. Ensuite, nous pourrions découvrir que le marché cible des iPhones est constitué de femmes blanches de moins de 30 ans avec des cotes de crédit exceptionnelles.
Les possibilités de segmentation sont illimitées et dépendent uniquement des données dont vous disposez.
Éducation
Les établissements d'enseignement ont commencé à recueillir des données afin de mieux connaître leurs populations étudiantes et les milieux propices à la réussite. Fondamentalement, à mesure que de plus en plus de cours passent sur des plateformes en ligne, les instructeurs peuvent suivre et évaluer les performances à l'aide de diverses dimensions et mesures, telles que les frappes au clavier, les profils des étudiants, les cours, les universités et le temps passé.
Optimisation des opérations
L'exploration de processus utilise des techniques d'exploration de données pour réduire les coûts des tâches opérationnelles, permettant aux entreprises de fonctionner plus efficacement. Cela aide les propriétaires d'entreprise à identifier les goulots d'étranglement coûteux et à améliorer la prise de décision.
Qu'entendez-vous par datamining ?
L'exploration de données est un concept que la plupart des entreprises utilisent pour transformer des données brutes en informations significatives. Les entreprises en apprennent davantage sur leurs clients en utilisant un logiciel pour rechercher des tendances dans des lots massifs de données. Cela leur permet de concevoir des campagnes marketing plus efficaces, d'améliorer les ventes et de réduire les coûts. Une collecte, un stockage et un traitement informatique efficaces des données sont tous nécessaires pour l'exploration de données.
À quoi sert l'exploration de données ?
L'utilisation de l'exploration de données est importante dans des secteurs d'activité tels que les ventes et le marketing, le développement de produits, la santé, etc. Lorsqu'elle est effectuée correctement, l'exploration de données vous donne un avantage concurrentiel significatif en vous permettant d'en savoir plus sur vos clients. Cela conduit finalement au développement de stratégies de marketing réussies, à l'amélioration des revenus et à une bonne gestion des coûts.
Qu'est-ce que l'exploration de données et comment ça marche ?
Les organisations commencent par collecter des données et les charger dans des entrepôts de données. Les données sont ensuite stockées et gérées, soit sur site, soit dans le cloud. Les données sont accessibles aux analystes commerciaux, aux équipes de gestion et aux spécialistes des technologies de l'information, qui décident ensuite de leur organisation. Le logiciel d'application prend alors le relais. Il trie les données en fonction des réponses de l'utilisateur, après quoi il présente les données dans un format facile à partager, tel qu'un graphique ou un tableau, par l'utilisateur final.
Quels sont les 3 types d'exploration de données ?
Certains types d'exploration de données sont :
- Regroupement.
- Prédiction.
- Classification.
Quelles sont les 7 étapes de l'exploration de données ?
- Nettoyage des données.
- Intégration de données.
- Réduction de donnée
- Transformation des données.
- Exploration de données.
- Évaluation des patrons
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