La fondation de la quatrième révolution industrielle dépendra en grande partie de Les données et Connectivité. Services d'analyse capable de développer ou de créer des solutions d’exploration de données jouera un rôle clé à cet égard. Cela pourrait aider à analyser et à prévoir les résultats du comportement d'achat des clients pour cibler les acheteurs potentiels. Les données deviendront une nouvelle ressource naturelle et le processus d'extraction d'informations pertinentes à partir de ces données non triées revêtira une importance capitale. En tant que tel, bonne compréhension du terme - Data Mining, ses processus et son application pourraient nous aider à développer une approche holistique de ce mot à la mode.
Les bases de l'exploration de données et ses techniques
Data mining, également connu sous le nom de Découverte de connaissances dans les données (KDD) consiste à rechercher de vastes réserves de données pour découvrir des modèles et des tendances allant au-delà de la simple analyse. Cependant, il ne s’agit pas d’une solution en une seule étape, mais d’un processus en plusieurs étapes, réalisé en plusieurs étapes. Ceux-ci inclus:
1] Collecte et préparation des données
Cela commence par la collecte de données et sa bonne organisation. Cela contribue à améliorer considérablement les chances de trouver les informations pouvant être découvertes grâce à l'exploration de données.
2] Construction et évaluation de modèles
La deuxième étape du processus d’exploration de données consiste à appliquer diverses techniques de modélisation. Ceux-ci sont utilisés pour calibrer les paramètres à des valeurs optimales. Les techniques utilisées dépendent en grande partie des capacités analytiques requises pour répondre à toute une gamme de besoins organisationnels et parvenir à une décision.
Laissez-nous examiner certaines techniques d'exploration de données en bref. Il a été constaté que la plupart des entreprises combinent deux techniques d’exploration de données ou plus pour former un processus approprié qui répond à leurs besoins opérationnels.
Lis: Qu'est-ce que le Big Data?
Techniques d'exploration de données
- Association - L'association est l'une des techniques d'extraction de données les plus connues. En dessous de cela, un modèle est déchiffré sur la base d'une relation entre des éléments d'une même transaction. Par conséquent, il est également connu comme technique de relation. Les grandes marques utilisent cette technique pour rechercher les habitudes / préférences d’achat des clients. Par exemple, lorsqu’ils suivent les habitudes d’achat des consommateurs, les détaillants peuvent identifier qu’un client achète toujours de la crème lorsqu’ils achètent des chocolats, et donc suggérer que lorsqu’ils achèteront des chocolats, ils voudront peut-être aussi acheter de la crème.
- Classification - Cette technique d’exploration de données diffère de la précédente en ce sens qu’elle est basée sur l’apprentissage automatique et utilise des techniques mathématiques telles que la programmation linéaire, les arbres de décision et le réseau de neurones. Lors de la classification, les entreprises tentent de créer un logiciel permettant d’apprendre à classer les éléments de données en groupes. Par exemple, une entreprise peut définir dans l'application une classification qui "donne tous les enregistrements des employés qui ont proposé de démissionner de l'entreprise, le nombre d'individus susceptibles de démissionner de l'entreprise à l'avenir". La société peut classer les enregistrements des employés en deux groupes, à savoir «quitter» et «rester». Il peut ensuite utiliser son logiciel d’exploration de données pour classer les employés dans des groupes distincts créés précédemment.
- Clustering - Différents objets présentant des caractéristiques similaires sont regroupés dans un seul cluster via une automatisation. Beaucoup de ces clusters sont créés en tant que classes et objets (avec des caractéristiques similaires) y sont placés en conséquence. Pour mieux comprendre cela, considérons un exemple de gestion de livre dans la bibliothèque. Dans une bibliothèque, la vaste collection de livres est entièrement cataloguée. Les articles du même type sont listés ensemble. Cela nous permet de trouver plus facilement un livre de notre intérêt. De même, en utilisant la technique de classification, vous pouvez conserver des livres présentant des similitudes dans un groupe et lui attribuer un nom approprié. Ainsi, si un lecteur cherche à saisir un livre en rapport avec son intérêt, il n’a qu’à se rendre sur cette étagère au lieu de chercher dans toute la bibliothèque. Ainsi, la technique de regroupement définit les classes et place les objets dans chaque classe, tandis que dans les techniques de classification, les objets sont affectés à des classes prédéfinies.
- Prédiction - La prédiction est une technique d'exploration de données souvent utilisée en combinaison avec les autres techniques d'exploration de données. Cela implique l'analyse des tendances, la classification, la correspondance des modèles et les relations. En analysant les événements ou instances passés dans un ordre approprié, il est possible de prédire en toute sécurité un événement futur. Par exemple, la technique d'analyse de prédiction peut être utilisée dans la vente pour prédire le bénéfice futur si la vente est choisie comme variable indépendante et le bénéfice comme variable dépendante de la vente. Ensuite, sur la base des données historiques sur les ventes et les bénéfices, il est possible de tracer une courbe de régression ajustée utilisée pour la prévision des bénéfices.
- Arbres de décision - Au sein de l'arbre de décision, nous commençons par une simple question à réponses multiples. Chaque réponse conduit à une autre question permettant de classer ou d’identifier les données afin de les classer par catégorie ou de permettre une prédiction sur la base de chaque réponse. Par exemple, nous utilisons l’arbre de décision suivant pour déterminer s’il faut ou non jouer au cricket ODI: Arbre de décision d’exploration de données: à partir du nœud racine, si la prévision météorologique prédit de la pluie, nous devons éviter la correspondance du jour. Alternativement, si la météo est claire, nous devrions jouer le match.
L’exploration de données est au cœur des efforts d’analyse dans divers secteurs et disciplines tels que les communications, les assurances, l’éducation, la fabrication, la banque et la vente au détail, etc. Par conséquent, il est essentiel d’avoir des informations correctes avant d’appliquer les différentes techniques.
