Dans le cadre de ses activités quotidiennes, une entreprise recueille des informations sur les ventes, les clients, la production, le personnel, les initiatives de marketing, etc. C’est pourquoi les entreprises peuvent utiliser des techniques d’exploration de données pour augmenter la valeur de cet actif important de l’entreprise.
Les connaissances issues du data mining peuvent être transformées en informations exploitables qu’une entreprise peut utiliser pour améliorer son marketing, prévoir les tendances de consommation, identifier les fraudes, filtrer les courriels, 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 du data mining
L’exploration de données est le processus qui consiste à découvrir et à extraire systématiquement des modèles, des tendances, des corrélations ou des connaissances utiles à partir de grands ensembles de données, souvent en utilisant une combinaison de techniques statistiques et informatiques.
Le processus de data mining implique l’exploration et l’analyse de données afin de découvrir des informations cachées et de prendre des décisions éclairées, généralement pour résoudre des problèmes spécifiques, améliorer la prise de décision ou acquérir une compréhension plus approfondie d’un sujet.
Les méthodes d’exploration de données permettent de trouver des modèles et des tendances significatifs dans les données structurées et non structurées, telles que les relevés de ventes et les commentaires des clients, ce qui aide les entreprises à prendre de meilleures décisions.
Définir les 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. Elle est nécessaire à la fois pour la veille stratégique et la science des données. Les organisations peuvent utiliser diverses techniques d’exploration de données pour transformer des données non structurées en informations exploitables.
L’objectif principal du data mining est de trouver des corrélations cachées, non planifiées et précédemment non identifiées mais légitimes dans les données. Elle est décrite comme une méthode permettant de séparer les données utiles d’une énorme collection de données brutes.
Il s’agit d’utiliser un ou plusieurs logiciels pour analyser des modèles de données dans des ensembles de données importants. La recherche et la science ne sont que deux exemples des nombreux domaines dans lesquels l’exploration de données peut être utilisée.
Les données peuvent être extraites à l’aide de différentes techniques pour diverses applications de science des données. La détection d’anomalies, qui tente de trouver des valeurs aberrantes dans d’énormes 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 l’amélioration de nos connaissances sur la manière d’analyser et de tirer des conclusions d’énormes quantités d’informations. Ils s’appuient sur des méthodes et des technologies issues de la convergence de l’administration des bases de données, des statistiques et de l’apprentissage automatique.
EN SAVOIR PLUS : Gestion des actifs de données
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 résultats de l’exploration de données 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.
Nous examinerons ici différentes techniques d’exploration de données afin d’estimer les résultats souhaités.
01. Classification
La classification est l’une des techniques d’exploration de données les plus complexes, qui vous oblige à classer 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 qui aident à classer les données dans d’autres groupes. Vous pouvez ensuite l’utiliser pour tirer d’autres conclusions ou faire autre chose.
Par exemple, examinez les informations relatives aux finances et aux achats d’un client. Vous pouvez classer les données comme des risques de crédit « faibles », « moyens » ou « élevés ». Vous pouvez ensuite utiliser ces catégories pour en savoir plus sur ces clients.
02. Regroupement
Le regroupement ressemble beaucoup à la classification, mais il consiste à combiner des groupes de données en fonction de leurs similitudes. Il s’agit d’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 de l’argent qu’ils dépensent ou de la fréquence de leurs achats dans votre magasin.
03. Trajectoires de suivi
Le suivi des modèles est l’un des moyens les plus élémentaires d’exploiter les données. Il s’agit de trouver et de garder un œil sur les tendances ou les modèles dans les données afin de tirer des conclusions intelligentes sur les résultats de l’entreprise. Lorsqu’une entreprise constate une tendance dans ses données de vente, elle a une raison de prendre des mesures pour tirer le meilleur parti de ces informations.
Supposons que l’on découvre 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 des services similaires ou s’assurer qu’elle dispose d’une plus grande quantité du produit original pour ce groupe.
04. Association
L’association est similaire au suivi des modèles, mais elle est plus spécifique aux variables qui dépendent les unes des autres. Cette technique d’exploration de données permet de trouver le lien entre deux ou plusieurs éléments. Il trouve un moyen qui était caché dans l’ensemble des données.
Dans ce cas, vous rechercherez 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. La plupart des magasins en ligne utilisent cette fonction pour remplir la section « Les gens ont aussi acheté ».
05. Détection extérieure
Dans de nombreux cas, il n’est pas possible d’obtenir une image claire de votre ensemble de données simplement en regardant la vue d’ensemble. Il serait utile que vous repériez également les anomalies ou les valeurs aberrantes dans vos données.
Par exemple, si la quasi-totalité de vos acheteurs sont des hommes, mais qu’il y a une forte augmentation du nombre d’acheteuses au cours d’une semaine particulière du mois d’août, vous devrez vous pencher sur cette augmentation et en trouver la cause afin de pouvoir la reproduire ou d’en apprendre davantage sur votre public.
06. Régression
L’analyse de régression est utilisée pour déterminer la probabilité d’une variable en fonction de l’existence d’autres facteurs. Cela permet d’identifier et d’analyser les relations entre les variables. Elle détermine la probabilité d’une variable en 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.
07. Prédiction
La prédiction est l’une des techniques d’exploration de données les plus efficaces, car elle vous permet de deviner les types de données que vous trouverez à l’avenir. Il est souvent nécessaire d’étudier et de comprendre les modèles historiques pour se faire une idée assez précise de ce qui se passera à l’avenir.
Par exemple, vous pouvez examiner les antécédents de crédit d’une personne et ce qu’elle a acheté pour déterminer si elle présente un risque de crédit à long terme.
À quoi servent les techniques d’exploration de données ?
Les techniques d’exploration de données sont utilisées à diverses fins dans le domaine de l’analyse des données et de la prise de décision, et les analystes de données peuvent en bénéficier. Ces techniques impliquent le processus de découverte de modèles, de tendances, d’associations et d’informations précieuses à partir de vastes ensembles de données. Voici quelques utilisations courantes des techniques d’exploration de données :
Analyse prédictive
L’exploration de données est souvent utilisée pour construire des modèles prédictifs capables de prévoir des tendances ou des événements futurs sur la base de données historiques. Par exemple, elle peut être utilisée dans les institutions financières pour prédire le risque de crédit ou dans le commerce électronique pour prévoir le comportement d’achat des clients.
Segmentation de la clientèle
Les entreprises utilisent le data mining pour segmenter leur clientèle en différents groupes en fonction de leur comportement, de leurs préférences et de leurs caractéristiques. Ces informations peuvent être utilisées à des fins de marketing ciblé et de personnalisation des produits.
Analyse du panier de la ménagère
Les détaillants utilisent l’exploration de données pour analyser les habitudes d’achat des clients et découvrir quels produits sont fréquemment achetés ensemble. Ces informations sont utilisées pour optimiser l’agencement des magasins, la vente croisée et la création d’offres groupées de produits.
Détection des anomalies
L’exploration de données permet d’identifier des schémas tels que des schémas inhabituels ou anormaux dans l’analyse de données, qui peuvent indiquer des erreurs, des fraudes ou des failles de sécurité. Par exemple, il peut être utilisé dans le domaine de la cybersécurité pour détecter des activités inhabituelles sur le réseau.
Systèmes de recommandation
Les plateformes en ligne telles que Netflix, Amazon et Spotify utilisent des techniques d’exploration de données pour fournir des recommandations personnalisées aux utilisateurs en fonction de leur comportement et de leurs préférences antérieurs.
Analyse des soins de santé
Le data mining est utilisé dans les soins de santé pour analyser les données des patients et identifier les schémas de maladies, l’efficacité des traitements et les épidémies potentielles. Elle peut également aider à prédire les résultats pour les patients.
Détection de la fraude
Les institutions financières et les sociétés de cartes de crédit utilisent le data mining pour détecter les transactions frauduleuses en analysant l’historique des transactions et en identifiant les habitudes de dépenses inhabituelles.
Exploration de texte
Les techniques d’exploration de données peuvent être appliquées aux données textuelles afin d’extraire des informations précieuses de documents, de courriels, de messages sur les médias sociaux, etc. Cela est utile pour l’analyse des sentiments, la catégorisation du contenu et la recherche d’informations.
Analyse d’images et de vidéos
Dans des domaines tels que la vision par ordinateur, l’exploration de données peut être utilisée pour extraire des caractéristiques d’images et de vidéos pour des tâches telles que la reconnaissance d’objets, la reconnaissance faciale et la classification d’images.
Fabrication et contrôle de la qualité
Le data mining aide les fabricants à optimiser leurs processus en analysant les données de production afin d’identifier les défauts, d’améliorer la qualité des produits et de réduire les coûts de production.
Analyse environnementale
Les scientifiques de l’environnement utilisent le data mining pour analyser des ensembles de données environnementales afin d’identifier les tendances et les anomalies, de surveiller les niveaux de pollution et de prévoir les catastrophes naturelles.
Éducation et apprentissage en ligne
Les établissements d’enseignement utilisent l’exploration de données pour suivre les performances des élèves, identifier les élèves à risque et personnaliser les expériences d’apprentissage.
Recherche scientifique
L’exploration de données est appliquée dans divers domaines scientifiques pour analyser les données expérimentales et d’observation, découvrir des modèles dans les séquences génétiques et aider à la découverte de médicaments.
Conclusion
Ces techniques d’exploration de données peuvent toutes être utilisées pour rechercher différents angles de données. Grâce à ces connaissances, vous pouvez choisir les meilleures techniques pour transformer les données en faits qui peuvent être utilisés pour traiter les différents problèmes de l’entreprise et augmenter les bénéfices, satisfaire les clients ou réduire les coûts.
Différentes applications d’exploration de données sont utilisées, en fonction des objectifs de la recherche et du type de données. Vous pouvez maintenant améliorer votre compréhension des outils d’exploration de données en utilisant ce que vous avez appris sur les bases de l’exploration de données et la méthodologie de recherche.
Si vous souhaitez obtenir de l’aide pour effectuer des recherches ou 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.
