Les entreprises disposent désormais de plus de données qu'elles n'en avaient jamais eu auparavant. Cependant, en raison du volume considérable de données, donner un sens aux volumes massifs de données structurées et non structurées pour mettre en œuvre des réformes peut être incroyablement difficile. Cette difficulté, si elle n'est pas résolue efficacement, a le potentiel de réduire la valeur ou la validité de toutes les données. L'exploration de données est le processus par lequel les entreprises recherchent des modèles dans les données pour obtenir des informations pertinentes par rapport à leurs besoins. Autrement dit, les deux l'intelligence d'entreprise et la science des données, sans aucun doute, l'exigent. Fondamentalement, les organisations peuvent utiliser une variété de techniques d'exploration de données pour transformer les données brutes en informations utiles. Celles-ci vont de l'intelligence artificielle de pointe aux principes fondamentaux de la préparation des données, qui sont tous essentiels pour tirer le meilleur parti des investissements dans les données.
Dans cet article, nous allons donc approfondir tout ce que vous devez savoir sur les techniques et les processus d'exploration de données. Mais juste pour être sûr de savoir dans quoi vous vous embarquez, consultez notre article sur définition de l'exploration de données, importance, application et meilleures pratiques pour se familiariser avec les bases.
Maintenant, lançons le bal…
Techniques et étapes pour l'exploration de données
Vous trouverez ci-dessous une liste complète des techniques ou étapes d'exploration de données dont chaque entreprise aurait besoin à un moment ou à un autre du processus d'exploration de données.
#1. Nettoyage et préparation des données
Le nettoyage et la préparation des données constituent une étape importante du processus d'exploration de données. Pour être utiles dans diverses procédures analytiques, les données brutes doivent être nettoyées et structurées. Différentes parties de la modélisation des données, de la transformation, de la migration des données, ETL, ELT, intégration et agrégation de données sont souvent des aspects du nettoyage et de la préparation des données. En règle générale, il s'agit d'une étape critique pour déterminer l'utilisation optimale des données. Cela signifie également comprendre ses caractéristiques et attributs de base.
L'importance du nettoyage et de la préparation des données pour une entreprise est évidente. Les données sont soit dénuées de sens pour une organisation, soit indignes de confiance en raison de leur qualité si cette première étape est ignorée. Les entreprises doivent pouvoir faire confiance à leurs données, aux résultats d'analyse et aux actions entreprises en conséquence de ces résultats.
#2. Modèles de suivi
La reconnaissance de formes est une technique d'exploration de données de base. Cela implique de détecter et de suivre les tendances ou les modèles dans les données afin de tirer des conclusions éclairées concernant les résultats commerciaux.
Lorsqu'une entreprise remarque une tendance dans les données de vente, par exemple, il existe une base pour agir. Il doit capitaliser sur l'information. De plus, si une entreprise découvre qu'un produit donné se vend mieux que d'autres pour un groupe démographique spécifique, elle peut utiliser ces informations pour développer des produits ou services similaires, ou simplement mieux stocker le produit original pour ce groupe.
#3. Classification
Les nombreuses qualités liées aux différents types de données sont souvent analysées à l'aide de plusieurs techniques de fouille de données de classification.
Les organisations peuvent catégoriser ou classer les données liées après avoir identifié les principales caractéristiques des différents types de données. Ceci est essentiel pour reconnaître les informations personnellement identifiables que les entreprises peuvent vouloir protéger ou supprimer des documents, par exemple.
#4. Association
Le terme « association » fait référence à une technique d'exploration de données qui a beaucoup en commun avec les statistiques. Il montre que certaines données (ou événements pilotés par les données) sont connectées à d'autres données ou événements pilotés par les données. En d'autres termes, il est comparable au concept d'apprentissage automatique de la cooccurrence, dans lequel l'existence d'un événement basé sur les données indique la possibilité d'un autre.
De plus, la corrélation est un terme statistique analogue au concept d'association. Cela indique que l'analyse des données révèle un lien entre deux occurrences de données, comme le fait que l'achat de hamburgers s'accompagne généralement de l'achat de frites.
#5. Détection des valeurs aberrantes
Toute irrégularité dans les ensembles de données est détectée via la détection des valeurs aberrantes. Lorsque les entreprises découvrent des anomalies dans leurs données, il devient plus facile de comprendre pourquoi elles se produisent et de planifier les occurrences futures afin d'atteindre les objectifs de l'entreprise. Par exemple, s'il y a une augmentation de l'utilisation des systèmes transactionnels pour les cartes de crédit à un moment donné de la journée, les entreprises peuvent utiliser cette information pour optimiser leurs ventes pour le reste de la journée en cherchant pourquoi.
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#6. Regroupement
Le clustering est une stratégie d'analyse qui utilise des méthodes visuelles pour comprendre les données. Les graphiques sont utilisés par les méthodes de clustering pour montrer où se situe la distribution des données par rapport à certaines métriques. Cependant, pour représenter ces distributions de données, les techniques de clustering utilisent souvent des couleurs différentes.
Pendant ce temps, l'analyse de cluster fonctionne mieux avec les techniques de graphe. Les utilisateurs peuvent observer visuellement le fonctionnement de la distribution des données et détecter les tendances pertinentes pour leurs objectifs commerciaux à l'aide de graphiques et de clustering en particulier.
#7. Régression
Les techniques de régression sont utiles pour déterminer la nature de la relation d'un ensemble de données entre les variables. Dans certains cas, les associations pourraient être causales, tandis que dans d'autres, elles pourraient simplement être des corrélations. La régression est une simple technique de boîte blanche pour déterminer comment les variables sont liées. Et en ce qui concerne l'application des techniques de régression, prévision et la modélisation des données en tête de liste.
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#8. Prédiction
La prédiction est l'une des quatre disciplines de l'analyse et est un aspect particulièrement important de l'exploration de données. Analyses prédictives fonctionne en prolongeant les tendances observées dans les données actuelles ou historiques dans le futur. En conséquence, il fournit aux entreprises un aperçu des tendances qui émergeront dans leurs données à l'avenir.
L'utilisation de l'analyse prédictive peut se faire de différentes manières. Certains aspects de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle font partie intégrante de certains des plus avancés. L'analyse prédictive, en revanche, n'a presque jamais besoin de s'appuyer sur ces techniques ; il fonctionne avec des algorithmes plus simples.
#9. Motifs séquentiels
Cette technique d'exploration de données se concentre sur la découverte d'un ensemble d'événements qui se produisent dans un ordre prédéterminé. C'est très utile pour extraire des données transactionnelles. Cette méthode, par exemple, peut divulguer les segments de vêtements que les acheteurs sont plus susceptibles d'acquérir après avoir effectué un premier achat, comme une paire de chaussures.
Comprendre les modèles séquentiels peut aider les entreprises à recommander des produits supplémentaires aux clients afin d'augmenter les ventes.
#dix. Arbres de décision
Les arbres de décision sont une forme de modèle de prédiction qui permet aux entreprises de récolter efficacement des données. Bien qu'un arbre de décision soit techniquement un type d'apprentissage automatique, il est plus communément appelé une version boîte blanche en raison de sa simplicité.
Les utilisateurs peuvent facilement voir comment les entrées de données affectent les sorties à l'aide d'un arbre de décision. Par exemple, une forêt aléatoire est un modèle d'analyse prédictive créé en combinant plusieurs modèles d'arbre de décision. Les modèles de forêts aléatoires complexes sont considérés comme des techniques d'apprentissage automatique « boîte noire ». En effet, leurs sorties ne sont pas toujours simples à interpréter en fonction de leurs entrées. Cependant, dans la plupart des cas, ce type fondamental de modélisation d'ensemble est plus précis que de s'appuyer uniquement sur des arbres de décision.
#11. Techniques de statistique
Les techniques statistiques sont au cœur de la majorité des analyses de data mining. Les différents modèles d'analyse sont basés sur des idées statistiques qui produisent des nombres numériques qui pourraient aider à atteindre certains objectifs commerciaux.
Dans les systèmes de reconnaissance d'images, les réseaux de neurones, par exemple, utilisent des statistiques sophistiquées basées sur différents poids et métriques pour identifier si une image est un chien ou un chat.
De plus, les modèles statistiques sont l'un des deux principaux domaines de l'intelligence artificielle.
Certaines techniques statistiques ont des modèles statiques, tandis que d'autres qui utilisent l'apprentissage automatique s'améliorent avec le temps.
#12. Visualisation
Un autre aspect important de l'exploration de données est la visualisation des données. Ils fournissent aux utilisateurs un accès à des données basées sur des expériences sensorielles qui peuvent être vues.
Les visualisations de données d'aujourd'hui sont dynamiques, utiles pour diffuser des données en temps réel et se distinguent par une variété de couleurs qui révèlent diverses tendances et modèles de données.
En outre, les tableaux de bord sont un outil puissant pour découvrir des informations sur l'exploration de données à l'aide de visualisations de données. Ainsi, au lieu de s'appuyer uniquement sur les sorties numériques des modèles statistiques, les organisations peuvent créer des tableaux de bord basés sur une variété de mesures et utiliser des visualisations pour mettre en évidence visuellement des modèles dans les données.
#13. Les réseaux de neurones
Un réseau de neurones est un type de modèle d'apprentissage automatique qui apparaît fréquemment dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage en profondeur. Les réseaux de neurones sont l'un des modèles d'apprentissage automatique les plus précis utilisés aujourd'hui. Leurs noms sont le résultat du fait qu'ils ont différentes couches qui reflètent le fonctionnement des neurones dans le cerveau humain.
Bien qu'un réseau de neurones puisse être un outil utile dans l'exploration de données, les organisations doivent faire preuve de prudence lorsqu'elles l'utilisent. En effet, certains de ces modèles de réseaux neuronaux sont assez complexes, ce qui rend difficile de comprendre comment un réseau neuronal est arrivé à un résultat en premier lieu.
#14. Entreposage de données
L'étape d'entreposage de données du processus d'exploration de données est cruciale. L'entreposage de données consiste à stocker des données structurées dans des systèmes de gestion de bases de données relationnelles afin qu'elles puissent être analysées à des fins de veille stratégique, de création de rapports et de tableaux de bord de base.
Ces derniers temps, les entrepôts de données cloud et les entrepôts de données dans des référentiels de données semi-structurés et non structurés, tels que Hadoop, sont facilement disponibles.
Alors que les entrepôts de données étaient autrefois utilisés pour stocker et analyser des données historiques, de nombreuses approches modernes peuvent désormais fournir une analyse approfondie des données en temps réel.
#15. Traitement de la mémoire à long terme
La capacité d'interpréter des données sur de longues périodes de temps est appelée traitement de la mémoire à long terme. C'est là que les données historiques des entrepôts de données sont utiles.
Fondamentalement, lorsqu'une entreprise peut exécuter des analyses sur une longue période, elle peut repérer des modèles qui pourraient autrement être difficiles à remarquer. Par exemple, une entreprise peut découvrir des indications subtiles pour réduire le taux de désabonnement dans la finance en analysant l'attrition sur une période de plusieurs années.
#16. Intelligence artificielle et apprentissage automatique
L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) sont deux des technologies d'exploration de données les plus avancées. Lorsque vous travaillez avec de grandes quantités de données, des formes avancées d'apprentissage automatique, telles que l'apprentissage en profondeur, fournissent des prédictions très précises. Par conséquent, ils sont précieux dans les applications d'IA telles que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et l'analyse de texte avancée appliquant le traitement du langage naturel.
Ces approches d'exploration de données fonctionnent bien avec des données semi-structurées et non structurées pour extraire de la valeur.
L'avenir du cloud et de l'exploration de données
L'expansion de l'exploration de données a été accélérée par la technologie du cloud computing. Les technologies cloud sont parfaitement adaptées aux quantités massives et à grande vitesse de données semi-structurées et non structurées que la plupart des entreprises doivent gérer. Les ressources élastiques du cloud peuvent évoluer rapidement pour satisfaire ces énormes demandes de données. Par conséquent, étant donné que le cloud peut conserver plus de données sous diverses formes, davantage de technologies d'exploration de données sont nécessaires pour transformer ces données en informations. Des techniques avancées d'exploration de données telles que l'IA et l'apprentissage automatique sont également disponibles sous forme de services cloud.
Mais les progrès futurs de l'informatique en nuage augmenteront sans aucun doute la demande d'outils d'exploration de données plus puissants. L'IA et l'apprentissage automatique deviendront beaucoup plus répandus au cours des cinq prochaines années qu'ils ne le sont actuellement.
Exploration de données : coup d'envoi
L'exploration de données peut être initiée en accédant aux technologies pertinentes. Et comme l'exploration de données commence immédiatement après l'ingestion des données, il est crucial de trouver des solutions de préparation des données qui prennent en charge les différentes structures de données requises pour l'analyse de l'exploration de données. Les entreprises voudront également classer les données afin d'utiliser les stratégies susmentionnées pour les étudier. L'entreposage de données moderne, ainsi que de nombreux algorithmes prédictifs et d'apprentissage automatique/IA, sont utiles dans ce domaine.
Cependant, l'utilisation d'un seul outil pour tous ces processus d'exploration de données distincts peut aider les organisations. Les entreprises peuvent améliorer la qualité des données et les contrôles de gouvernance des données requis pour les données fiables en ayant un emplacement unique pour entreprendre ces divers processus d'exploration de données.
Quelles sont les 5 techniques d'exploration de données ?
Les principales techniques d'exploration de données comprennent les suivantes ;
- Analyse de classement.
- Apprentissage des règles d'association
- Détection d'anomalies ou de valeurs aberrantes
- Analyse de regroupement
- Analyse de régression
Quelles sont les quatre techniques d'exploration de données
Il existe en fait plus de quatre techniques dans le monde de l'exploration de données, mais certaines d'entre elles incluent ;
- Régression (prédictive)
- Découverte de règles d'association (descriptif)
- Classement (prédictif)
- Clustering (descriptif
Quels sont les 3 types d'exploration de données ?
Les types d'exploration de données sont :
- regroupement
- Prédiction
- Classification
Quelles sont les meilleures techniques d'exploration de données ?
Dans les modèles d'apprentissage automatique basés sur l'intelligence artificielle, les réseaux de neurones sont également l'une des techniques d'exploration de données (IA) les plus utilisées. Semblable aux neurones du cerveau, il s'efforce de détecter les relations entre les données. De nombreuses couches d'un réseau de neurones collaborent pour fournir des résultats très précis à partir de l'analyse de données.
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