Aujourd’hui, nous allons parler de l’exploration de données et de ses avantages pour les entreprises. Ces dernières années, l’exploration de données a attiré beaucoup d’attention dans l’industrie de l’information. La raison principale est qu’il existe une grande quantité de données, qui peuvent être utilisées, et il est urgent de convertir ces données en informations et connaissances utiles. Il peut ensuite être utilisé dans diverses applications, telles que la gestion d’entreprise, le contrôle de la production, l’analyse de marché, la conception technique et l’exploration scientifique.
L’exploration de données est un sujet important dans le domaine de l’intelligence artificielle et de la recherche sur les bases de données. Il fait référence au processus de révélation d’informations cachées, auparavant inconnues et potentiellement précieuses à partir d’une grande quantité de données. C’est aussi un processus d’aide à la décision, qui repose principalement sur l’intelligence artificielle, l’analyse automatisée des données commerciales, le raisonnement inductif et la recherche de modèles potentiels à partir de celui-ci.
Qu’est-ce que l’exploration de données?
Le Data Mining ou Data Mining, comme on l’appelle dans notre langage, est une technologie composée d’une méthode ou d’un ensemble de méthodes analytiques et d’outils statistiques qui extraient, collectent et analysent de grandes quantités d’informations (données) à partir d’une base de données structurée d’une entreprise. . De cette manière, il découvre automatiquement les tendances, les modèles et les règles de comportement des clients utiles. Données qui soutiennent la mise en œuvre des plans marketing. En bref, il extrait des informations utiles des données collectées.
L’exploration de données est une technologie qui soutient fortement le CRM, c’est-à-dire des méthodes et des stratégies pour nouer de bonnes relations à long terme entre les entreprises et les clients, basées sur une connaissance approfondie de chaque client. En analysant des données telles que le comportement d’achat des clients, il est utilisé pour classer les produits, prédire les taux d’achat d’un certain segment et découvrir autant de données liées aux produits et aux clients que possible. L’exploration de données est devenue indispensable pour le marketing.
L’augmentation de la puissance des machines, l’expansion du réseau, la montée des données ouvertes et la réduction des coûts de collecte et de rétention d’informations ont permis aux entreprises et aux particuliers d’obtenir une grande quantité d’informations de différents types et de différentes qualités pouvant être utilisées pour l’exploration de données. Par conséquent, l’exploration de données attire également beaucoup d’attention en tant qu’excellent moyen d’utiliser efficacement le Big Data.
Quels outils et techniques sont utilisés pour l’exploration de données?
Avoir beaucoup d’informations est un grand avantage pour les entreprises tant qu’elles savent comment en tirer le meilleur parti. Cependant, il ne sert à rien d’avoir un grand trésor si vous ne pouvez pas l’atteindre. Il en va de même pour toutes les informations qui parviennent à l’entreprise. En effet, il est nécessaire de disposer des bons outils et techniques pour tirer le meilleur parti des informations collectées. De nos jours, de nombreux logiciels ont été développés à cet effet.
Il existe différents types d’outils d’exploration de données disponibles sur le marché. La plupart de ces logiciels sont disponibles dans les versions Windows et Unix et chacun a ses propres forces et faiblesses. En fait, bon nombre d’entre eux surveillent les données et mettent en évidence les tendances à partir du bureau. Même capturer parfois des informations qui résident en dehors des bases de données. Jetons un coup d’œil à certains des outils les plus populaires ci-dessous:
- Mineur rapide
- Mettre
- Orange
- Knime
- Hochet
- Tanagra
- Mineur XL
Quant aux techniques utilisées, elles sont quelque peu similaires aux outils. Il y en a une variété et tous sont bons. Par conséquent, il peut être un peu risqué de dire que l’un est meilleur que l’autre car cela dépendra du but poursuivi, qui peut varier d’une entreprise à l’autre. Voyons ci-dessous quelles sont les principales techniques quand on parle de data mining:
- Analyse de classification
- Apprentissage des règles d’association
- Détection d’anomalies ou de valeurs aberrantes
- Analyse de clustering
- Analyse de régression
Quels sont les avantages du data mining pour les entreprises?
Parmi les avantages les plus importants que l’entreprise tire de la mise en œuvre de l’exploration de données, nous pouvons citer:
- Découvrir les informations que vous ne vous attendiez pas à obtenir. Grâce à son fonctionnement, il permet de faire de nombreuses combinaisons différentes des différentes données obtenues, réalisant de nouvelles découvertes avec ses résultats.
- Il est capable d’analyser rapidement et de manière fiable plusieurs bases de données avec une énorme quantité de données.
Les résultats obtenus sont faciles à comprendre et ne nécessitent pas de grandes connaissances techniques pour leur interprétation. - Grâce aux informations collectées et analysées, il permet à l’entreprise de classer les clients existants ainsi que d’en trouver, d’attirer et de fidéliser de nouveaux clients.
- Il permet aux entreprises d’essayer de satisfaire les besoins des utilisateurs en leur offrant les produits ou services qu’ils demandent. En effet, en connaissant les tendances et les schémas de recherche de ses clients, l’entreprise est mieux placée pour créer les offres nécessaires pour répondre aux besoins de ses utilisateurs.
- Les modèles obtenus peuvent être vérifiés par analyse statistique. Grâce à cela, il est possible de vérifier que les résultats et les prévisions obtenus sont fiables.
- Cela permet de réduire les coûts et d’explorer de nouvelles entreprises. Avec ces connaissances, l’entreprise évite la politique d’essais et d’erreurs, ce qui se traduit par une réduction importante des coûts. Elle permet également à l’entreprise de s’aventurer dans de nouveaux domaines selon les schémas observés chez les utilisateurs.
Quelles sont les étapes de l’exploration de données?
L’exploration de données est devenue une discipline indépendante au cours des dernières décennies. Cependant, pour atteindre ses meilleures performances, il faut un processus systématique. Ce processus est essentiel dans l’exploration de données pour parvenir à un mode de travail efficace et axé sur les objectifs. Pour mener à bien le processus de découverte des connaissances de manière fiable et reproductible, la norme CRISP-DM a été établie comme ligne directrice. Le modèle CRISP comprend 6 phases nécessaires à l’exploration de données.
La compréhension des affaires, dans cette première phase des objectifs, est définie et les informations sur les tâches sont échangées. En outre, des procédures appropriées pour la tâche sont déterminées. La deuxième phase est la compréhension des données, dans cette phase, la qualité et la fiabilité des données sont vérifiées. Quelles données sont disponibles? Quelles caractéristiques ont été étudiées? Etc. La préparation des données est la troisième, ici les variables sont codées ou transformées selon les besoins. Et des procédures appropriées peuvent être utilisées pour les données manquantes. L’expérience a montré que cette phase prend la plupart du temps.
La modélisation est la phase suivante et c’est là que les procédures nécessaires sont effectuées pour répondre aux questions. En général, différents paramètres doivent être variés et différents modèles créés. L’évaluation, ou évaluation, est la phase de comparaison des modèles créés à partir de l’analyse prédictive CRISP-DM. Pour cela, plusieurs paramètres de la qualité du modèle sont utilisés. Et enfin, la mise à disposition de résultats ou déploiement, étape au cours de laquelle les résultats obtenus sont enfin résumés, traités et présentés de manière compréhensible.