Techniques d'exploration de données : qu'est-ce que c'est et quelle est leur importance ?

Une entreprise recueille des informations sur les ventes, les clients, la production, le personnel, les initiatives de marketing, etc. dans le cadre de ses opérations quotidiennes. C'est pourquoi les entreprises peuvent utiliser des techniques d'exploration de données pour augmenter la valeur de cet important actif d'entreprise.

Les connaissances en matière d'exploration de données peuvent être transformées en informations exploitables qu'une entreprise peut utiliser pour améliorer le marketing, prévoir les tendances de consommation, identifier les fraudes, filtrer les e-mails, gérer les risques, stimuler les ventes et améliorer les relations avec les clients.

Dans ce blog, nous allons découvrir ce que sont les techniques de data mining et pourquoi le data mining est essentiel dans la recherche.

Définition des techniques d'exploration de données

Les organisations utilisent l'exploration de données pour trouver des modèles dans les données qui pourraient fournir des informations sur leurs besoins opérationnels. Il est nécessaire à la fois pour l'intelligence d'affaires et la science des données. Les organisations peuvent utiliser diverses techniques d'exploration de données pour transformer des données non structurées en informations utilisables.

Trouver des corrélations cachées, non planifiées et auparavant non identifiées mais légitimes dans les données est l'objectif principal de l'exploration de données. Il est décrit comme une méthode pour séparer des données précieuses d'une énorme collection de données brutes.

Cela implique l'utilisation d'un ou plusieurs logiciels pour analyser les modèles de données dans des ensembles de données importants. La recherche et la science ne sont que deux exemples des nombreux domaines où l'exploration de données peut être utilisée.

Les données peuvent être extraites à l'aide de diverses techniques pour diverses applications de science des données. La détection d'anomalies, qui tente de trouver des valeurs aberrantes dans des ensembles de données, et la reconnaissance de formes sont des cas d'utilisation courants de l'exploration de données rendus possibles par diverses techniques.

Les experts en exploration de données ont consacré leurs efforts à améliorer nos connaissances sur la façon d'analyser et de tirer des conclusions à partir d'énormes quantités d'informations. Ils s'appuient sur des méthodes et des technologies issues de la convergence de l'administration de bases de données, des statistiques et de l'apprentissage automatique.

L'importance des techniques d'exploration de données dans la recherche

Diverses méthodes sont utilisées pour créer des modèles adaptés aux résultats attendus en fonction des objectifs de data mining de l'entreprise. Les modèles peuvent être utilisés pour expliquer les données actuelles, prévoir les tendances futures ou aider à identifier les anomalies dans les données.

Ici, nous allons discuter de plusieurs techniques d'exploration de données pour estimer les résultats souhaités.

Classification

La classification est l'une des techniques d'exploration de données les plus compliquées qui vous oblige à mettre différents attributs dans des catégories claires. Cette méthode est utilisée pour obtenir des informations sur les données et les métadonnées qui sont importantes et utiles et aide à définir les données dans d'autres groupes. Vous pouvez ensuite l'utiliser pour tirer plus de conclusions ou faire autre chose.

Par exemple, examinez les informations sur les finances et les achats d'un client. Vous pourrez peut-être les classer en risques de crédit « faibles », « moyens » ou « élevés ». Vous pouvez ensuite utiliser ces catégories pour en savoir plus sur ces clients.

Regroupement

Le clustering ressemble beaucoup à la classification, mais implique de combiner des blocs de données en fonction de leurs similitudes. C'est un moyen de trouver des groupes de données similaires. Ce processus vous aide à voir comment les données sont différentes et identiques.

Par exemple, vous pouvez diviser votre public en différents groupes en fonction du montant qu'ils dépensent ou de la fréquence à laquelle ils font leurs achats dans votre magasin.

Modèles de suivi

Le suivi des modèles est l'un des moyens les plus élémentaires d'extraire des données. Cela signifie trouver et garder un œil sur les tendances ou les modèles de données pour tirer des conclusions intelligentes sur les résultats commerciaux. Une fois qu'une entreprise voit une tendance dans ses données de vente, elle a une raison de prendre des mesures pour tirer le meilleur parti de cette information.

Supposons qu'il soit constaté qu'un produit spécifique se vend mieux à un groupe particulier de personnes qu'à d'autres. Dans ce cas, une organisation peut utiliser ces informations pour fabriquer des produits ou services similaires ou s'assurer qu'elle dispose d'une plus grande quantité du produit original pour ce groupe.

Association

L'association est similaire aux modèles de suivi mais plus spécifique aux variables qui dépendent les unes des autres. Cette technique d'exploration de données aide à trouver le lien entre deux ou plusieurs choses. Il trouve un chemin qui était caché dans l'ensemble de données.

Dans ce cas, vous chercherez des événements ou des caractéristiques fortement liés à un autre événement ou attribut. Par exemple, vous pourriez remarquer que lorsque vos consommateurs achètent un article particulier, ils achètent souvent un deuxième article connexe. C'est ce que la plupart des magasins en ligne utilisent pour remplir la section "Les gens ont également acheté".

Détection externe

Dans de nombreux cas, vous ne pouvez pas obtenir une image claire de votre ensemble de données simplement en regardant la situation dans son ensemble. Il serait utile que vous remarquiez également des anomalies ou des valeurs aberrantes dans vos données.

Par exemple, si presque tous vos acheteurs sont des hommes, mais qu'il y a une forte augmentation du nombre d'acheteurs féminins au cours d'une étrange semaine d'août, vous voudrez examiner cette augmentation et découvrir ce qui l'a causée afin de pouvoir soit la répéter ou en savoir plus sur votre public.

Régression

La régression est utilisée pour déterminer la probabilité d'une variable compte tenu de l'existence d'autres facteurs. Cela identifie et analyse les relations variables. Il détermine la probabilité d'une variable compte tenu de la présence d'autres facteurs.

Par exemple, vous pouvez l'utiliser pour prévoir un prix en fonction de l'offre, de la demande et de la concurrence. La régression vous aide à trouver le lien entre deux variables (ou plus) dans un ensemble de données.

Prédiction

La prédiction est l'une des techniques d'exploration de données les plus puissantes, car elle vous permet de deviner quels types de données vous trouverez à l'avenir. Vous devez souvent examiner et comprendre les schémas historiques pour avoir une assez bonne idée de ce qui se passera dans le futur.

Par exemple, vous pouvez examiner les antécédents de crédit d'une personne et ce qu'elle a acheté dans le passé pour déterminer si elle constituera un risque de crédit à long terme.

Conclusion:

Ces techniques d'exploration de données peuvent toutes être utilisées pour rechercher divers angles de données. Avec cette connaissance, vous pouvez choisir les meilleures techniques pour transformer les données en faits qui peuvent être utilisés pour traiter divers problèmes de l'entreprise et augmenter les bénéfices, satisfaire les clients ou réduire les coûts.

Différentes approches d'exploration de données sont utilisées, selon les objectifs de la recherche et le type de données. Vous pouvez maintenant améliorer votre compréhension de l'exploration de données en utilisant ce que vous avez étudié sur les bases et la méthodologie de recherche de l'exploration de données.

Si vous avez besoin d'aide pour effectuer des recherches ou effectuer des analyses de données, contactez les professionnels de QuestionPro. Nous pouvons vous guider tout au long de la procédure et vous aider à maximiser vos données.

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