Qu’est-ce que l’exploration de données ? Les fondamentaux et leurs méthodes.

Remarque : Dans la prochaine rubrique que vous allez lire, vous découvrirez : Qu’est-ce que l’exploration de données ? Les fondamentaux et leurs méthodes.

Les bases de la quatrième révolution industrielle dépendront en grande partie de données(Données) et capacités Connexions(Connectivité) . Services d’analyse(Analysis Services) capables de concevoir ou de construire des solutions d’exploration de données joueront un rôle clé à cet égard. Cela peut aider à analyser et à prédire les résultats du comportement d’achat des clients afin de cibler les acheteurs potentiels. Données(Les données) deviendront une nouvelle ressource naturelle, et le processus d’extraction d’informations pertinentes à partir de ces données non classifiées sera d’une grande importance. Ainsi, la bonne compréhension du terme traitement de l’information Ses processus et applications peuvent nous aider à développer une approche holistique de ce mot à la mode.

Fondamentaux de l’exploration de données(Data Mining Fundamentals) et ses méthodes

L’exploration de données, également connue sous le nom de découverte de connaissances dans les données(Découverte des connaissances dans les données) ( KDD ) recherche de grandes réserves de données pour identifier des modèles et des tendances au-delà de la simple analyse. Cependant, il ne s’agit pas d’une solution en une seule étape, mais plutôt d’un processus en plusieurs étapes qui se déroule en différentes étapes. Ceci comprend:

1]Collecte et préparation des données

Tout commence par la collecte de données et leur organisation appropriée. Cela contribue à améliorer considérablement les chances de trouver des informations pouvant être découvertes grâce à l’exploration de données.

2]Construction et évaluation du modèle

La deuxième étape du processus d’exploration de données consiste à appliquer diverses techniques de modélisation. Ils sont utilisés pour calibrer les paramètres à des valeurs optimales. Les méthodes utilisées dépendent en grande partie de la capacité analytique requise pour répondre à un ensemble de besoins organisationnels et décisionnels.

Jetons un coup d’œil rapide à quelques techniques d’exploration de données. Il a été constaté que la plupart des organisations combinent deux ou plusieurs techniques d’exploration de données pour former un processus approprié qui répond à leurs exigences commerciales.

Lire(Lire) : Qu’est-ce que le Big Data ?

Méthodes d’exploration de données

1. Association. (Association – )Association(Association) est l’une des méthodes d’exploration de données les plus connues. Dans ce cas, le modèle est déchiffré en fonction de la relation entre les éléments d’une même transaction. Comme conséquence(Par conséquent) est également connue sous le nom de méthode du ratio. Les grandes marques s’appuient sur cette méthode pour étudier les habitudes/préférences d’achat des clients. Par exemple, en suivant les habitudes d’achat des gens, les détaillants peuvent déterminer qu’un client achète toujours de la crème lorsqu’il achète du chocolat, et donc supposer que la prochaine fois qu’il achètera du chocolat, il voudra également acheter de la crème.
2. Classification(classification). Cette méthode de data mining diffère de celle décrite ci-dessus en ce sens qu’elle est basée sur l’apprentissage automatique et utilise des méthodes mathématiques telles que linéaireProgrammation (linéaire), arbres les décisions, (Décision)Les réseaux de neurones.Réseau (neural). Dans le domaine de la classification, les entreprises tentent de créer des logiciels capables d’apprendre à classer les éléments de données en groupes. Par exemple, une entreprise peut définir une classification dans une application qui « compte tenu de tous les dossiers des employés qui ont proposé de quitter l’entreprise, prédit le nombre de personnes qui pourraient quitter l’entreprise à l’avenir ». Dans un tel scénario, une entreprise peut classer les dossiers des employés en deux groupes, à savoir « congé » et « séjour ». Vous pouvez ensuite utiliser votre logiciel d’exploration de données pour classer les employés dans les groupes individuels que vous avez créés précédemment.
3. Groupe(groupe) – différentLes objets (différents) ayant des caractéristiques similaires sont regroupés dans un groupe à l’aide de l’automatisation. Beaucoup de ces clusters sont créés lorsque des classes et des objets (présentant des caractéristiques similaires) y sont placés de manière appropriée. Pour mieux comprendre cela, prenons un exemple de gestion de livres dans une bibliothèque. La bibliothèque possède une vaste collection de livres entièrement catalogués. Les éléments du même type sont répertoriés ensemble. Cela nous permet de trouver plus facilement le livre qui nous intéresse. De même, en utilisant la méthode de regroupement, nous pouvons stocker des livres présentant une certaine similitude dans le même groupe et lui donner un nom approprié. Par conséquent, si un lecteur souhaite emprunter un livre qui correspond à ses intérêts, il lui suffit de se rendre sur cette étagère, plutôt que de parcourir toute la bibliothèque. Ainsi, la méthode de regroupement définit les classes et place les objets dans chaque classe,
4. Prévision(prédiction). La prédiction est une technique d’exploration de données souvent utilisée en conjonction avec d’autres techniques d’exploration de données. Comprend l’analyse des tendances, la classification, la correspondance de modèles et les relations. En analysant les événements ou les occurrences passés dans le bon ordre, on peut prédire un événement futur avec certitude. Par exemple, la méthode d’analyse prédictive peut être utilisée dans les ventes pour prédire les bénéfices futurs si les ventes sont choisies comme variable indépendante et les bénéfices comme variable dépendante des ventes. Ensuite, sur la base des données historiques sur les ventes et les bénéfices, une courbe de régression ajustée peut être construite et utilisée pour prédire les bénéfices.
5. Arbres de décision(Arbres de décision). Dans un arbre de décision, nous commençons par une question simple qui comporte plusieurs réponses. Chaque réponse mène à la question suivante pour aider à classer ou à identifier les données afin qu’elles puissent être classées ou qu’une prédiction puisse être faite sur la base de chaque réponse. Par exemple, nous utilisons l’arbre de décision suivant pour déterminer s’il faut jouer au cricket ODI : Arbre de décision d’exploration de données(Arbre de décision d’exploration de données) : à partir du nœud racine, si les prévisions météorologiques prévoient de la pluie, nous devrions éviter de faire correspondre ce jour-là. Alternativement, si les prévisions météorologiques sont claires, nous devrions jouer un match.

Traitement de l’information(Data Mining) est au cœur des efforts analytiques dans diverses industries et disciplines telles que les communications, assurance(Assurance) , éducation(Éducation) , production(Fabrication) bancaire(Banque) et La vente au détail(Détail) et bien d’autres. Par conséquent, avant d’appliquer diverses méthodes, il est important de disposer des informations correctes à ce sujet.

Les bases de la quatrième révolution industrielle dépendront en grande partie de Données et Connectivité. 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 prédire les résultats du comportement d’achat des clients afin de 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 classifiées revêtira une immense importance. Par conséquent, une bonne compréhension du terme traitement de l’informationSes processus et applications pourraient nous aider à développer une approche holistique de ce mot à la mode.

Fondamentaux du Data Mining et ses techniques

L’exploration de données, également connue sous le nom de Découverte des connaissances dans les données (KDD) consiste à rechercher de grandes quantités de données pour découvrir des modèles et des tendances qui vont au-delà de la simple analyse. Il ne s’agit cependant pas d’une solution en une seule étape, mais d’un processus en plusieurs étapes qui se déroule en plusieurs étapes. Ceux-ci inclus:

1]Collecte et préparation des données

Cela commence par la collecte des données et leur 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 du modèle

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 une gamme de besoins organisationnels et prendre une décision.

Examinons brièvement quelques techniques d’exploration de données. Il s’avère que la plupart des organisations combinent deux ou plusieurs techniques d’exploration de données pour former un processus approprié qui répond à leurs exigences commerciales.

lire: Qu’est-ce que le Big Data ?

Techniques d’exploration de données

1. association- L’association est l’une des techniques d’exploration de données les plus connues. Dans ce cadre, un modèle est déchiffré sur la base d’une relation entre les éléments d’une même transaction. Par conséquent, elle est également connue sous le nom de technique relationnelle. Les grands détaillants de marques s’appuient sur cette technique pour rechercher les habitudes/préférences d’achat des clients. Par exemple, en suivant les habitudes d’achat des gens, les détaillants peuvent identifier qu’un client achète toujours de la crème lorsqu’il achète des chocolats et ainsi suggérer que la prochaine fois qu’il achètera des chocolats, il voudra également acheter de la crème.
2. classification – Cette technique de data mining diffère des précédentes en ce qu’elle repose sur l’apprentissage automatique et utilise des techniques mathématiques telles que la programmation linéaire, les arbres de décision et les réseaux de neurones. En matière de classification, les entreprises tentent de créer des logiciels capables d’apprendre à classer les éléments de données en groupes. Par exemple, une entreprise peut définir une classification dans l’application qui « compte tenu de tous les enregistrements des employés ayant proposé de démissionner de l’entreprise, prédit le nombre de personnes susceptibles de démissionner de l’entreprise à l’avenir ». Dans un tel scénario, l’entreprise peut classer les dossiers des employés en deux groupes, à savoir « congé » et « séjour ». Vous pouvez ensuite utiliser votre logiciel d’exploration de données pour classer les employés en groupes distincts créés précédemment.
3. Groupe – Différents objets présentant des caractéristiques similaires sont regroupés en un seul groupe grâce à l’automatisation. Beaucoup de ces clusters sont créés sous forme de classes et d’objets (présentant des caractéristiques similaires) qui y sont placés en conséquence. Pour mieux comprendre cela, prenons un exemple de gestion de livres dans une bibliothèque. Dans une bibliothèque, la vaste collection de livres est entièrement cataloguée. Les éléments du même type sont répertoriés ensemble. Cela nous permet de trouver plus facilement un livre qui nous intéresse. De même, en utilisant la technique de regroupement, nous pouvons conserver les livres qui présentent certains types de similitudes dans un groupe et leur donner un nom approprié. Ainsi, si un lecteur recherche un livre correspondant à ses intérêts, il se rend simplement sur cette étagère au lieu de parcourir toute la bibliothèque. Ainsi, la technique de clustering 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.
4. prédiction – La prédiction est une technique d’exploration de données généralement utilisée en combinaison avec d’autres techniques d’exploration de données. Cela implique une analyse des tendances, une classification, une correspondance de modèles et des relations. En analysant les événements ou les instances passés dans un ordre approprié, on peut prédire en toute confiance un événement futur. Par exemple, la technique d’analyse de prédiction peut être utilisée lors de la vente pour prédire le profit futur si la vente est choisie comme variable indépendante et si le profit est choisi comme variable dépendante de la vente. Ensuite, sur la base des données historiques sur les ventes et les bénéfices, une courbe de régression ajustée peut être tracée et utilisée pour la prévision des bénéfices.
5. arbres de décision – Dans l’arbre de décision, nous commençons par une question simple qui a plusieurs réponses. Chaque réponse mène à une question supplémentaire pour aider à classer ou à identifier les données afin qu’elles puissent être catégorisées ou qu’une prédiction puisse être faite 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 : en commençant au nœud racine, si les prévisions météorologiques prévoient de la pluie, nous devrions éviter le match ce jour-là. Alternativement, si les prévisions météorologiques sont claires, nous devrions jouer le match.

L’exploration de données est au cœur des efforts d’analyse dans une variété de secteurs et de disciplines tels que les communications, les assurances, l’éducation, la fabrication, la banque et la vente au détail, et bien plus encore. Il est donc essentiel de disposer d’informations correctes à cet égard avant d’appliquer les différentes techniques.