Lectures: 4614L’importance du processus d’exploration des données
L’exploration de données ou data mining, est un élément crucial pour toute entreprise. Ce processus vise à rechercher des solutions aux différents problèmes afin de les résoudre, atténuer des risques et enfin, identifier et saisir de nouvelles opportunités. L’intégration de ce processus dans votre travail vous aidera non seulement à améliorer vos relations avec le consommateur, mais également à améliorer vos performances générales.Les décisions prisent sur la base de ce processus vous donneront davantage de moyens pour améliorer votre activité et avoir un avantage concurrentiel.
En d’autres termes, le data mining vous permet de tirer des informations précieuses du chaos informationnel.
À la différence de la business intelligence et de ses principales fonctionnalités, le data mining est davantage axé sur l’exploration des données et la recherche de solutions à des problèmes commerciaux particuliers.
Cet article a pour objectif de passer en revue les différentes techniques d’exploration de données afin d’aider le lecteur à y voir plus clair parmi la pluralité de ces techniques.
Méthode de data mining – Analyse de classification
Comme son nom l’indique, cette méthode consiste à classifier les différentes données en fonction de critères précis, afin que ces dernières soient réparties en différents segments ou classes.
L’objectif de la classification est donc de prédire avec précision la classe cible pour chaque data. Pour prendre un exemple, Outlook utilise l’analyse de classification afin de classer les différents courriels dans la boîte de réception ou dans les spams. Cette méthode peut également être utilisée par les banques afin d’identifier les demandeurs de prêt comme présentant un risque de crédit faible, moyen ou élevé.
Méthode d’association des données
La méthode d’association est généralement utilisée par la grande distribution et a pour objectif d’identifier et associer des liens entre plusieurs données. Grâce à cette dernière, les entreprises peuvent déterminer si certaines actions (données) sont susceptibles de se produire ensemble.
Pour prendre un exemple, cette méthode peut être utilisée pour analyser un panier d’achat au supermarché afin d’anticiper les actions futures du consommateur. Un client qui achète de la farine serait-il plus susceptible d’acheter également du lait et des oeufs ?
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Détection des anomalies ou des valeurs aberrantes
La détection des anomalies est le processus d’identification des données qui sortent du comportement attendu ou normal. Ce processus permet aux entreprises d’identifier les modèles ou points susceptibles de constituer des menaces telles que la détection des fraudes ou hacking.
C’est un élément clé de l’exploration des données car lorsque les anomalies ou valeurs aberrantes ne sont pas trouvé à temps, l’algorithme les considérera comme normale. Les entreprises doivent par conséquent être en mesure d’agir à temps, autrement l’algorithme sera faussé.
Processus d’exploration des données – Analyse de regroupement
Cette nouvelle méthode d’analyse consiste à identifier des groupes naturels (clusters) au sein d’un ensemble de données. Il s’agit en l’espèce d’une méthode d’apprentissage non supervisée, c’est-à-dire que les données ne sont pas étiquetées.
Cette analyse des données est utilisée par les entreprises pour par exemple, regrouper des consommateurs sur la base des données de vente, en tenant compte des produits qu’ils achète le plus souvent.
Analyse de régression
L’analyse de régression est utilisée dans l’objectif de prédire un nombre. Cette analyse est utilisée par les entreprises afin d’analyser les relations entre la variable cible et la variable prédictive. Les données sont recueillies ici à des fins de prédiction et de prévisions, que ce soit par exemple la prédiction des bénéfices ou la prévision de la température ou de la distance.
Méthode d’exploration des données – Analyse de séquence
Cette nouvelle méthode d’exploration des données a pour principal objectif de filtrer les données afin d’identifier les éléments et modèles intéressants pour l’entreprise. Elle permet d’évaluer par exemple, la fréquence d’apparition d’une donnée et sa durée. Cela peut être utile pour analyser les bourses, les habitudes d’achat des consommateurs ou autre.
Analyse de synthèse
Comme son nom l’indique, l’analyse de synthèse permet de synthétiser les données afin d’identifier plus rapidement les plus utiles et reconnaître les anomalies. La synthétisation constitue une méthode importante pour comprendre le contenu d’une vaste collection de données.
La synthèse peut prendre la forme d’un résumé numérique ou graphique. Dans le cadre d’une visualisation graphique, peuvent être utilisés des histogrammes, des graphiques linéaires ou en colonnes, afin de repérer les tendances actuelles ou futures, par exemple.
L’analyse de série temporelle ou chronologique
L’analyse de série temporelle (Time series analysis) aide les entreprises à comprendre comment différentes variables évoluent dans le temps. Afin de garantir une meilleure cohérence et fiabilité, cette analyse nécessite généralement un plus grand nombre de points de données.
Cette analyse garantit notamment que les tendances ou modèles découverts ici ne seront pas des valeurs aberrantes. Vous pouvez utiliser cette méthode pour prédire des données futures sur la base de données antérieures.
Ce que nous proposons
Nous espérons que cet article vous aura éclairé sur les différentes méthodes de data mining. Nous vous invitons à remplir le formulaire de contact ci-dessous pour tout conseil spécialisé en stratégie digitale suisse. Nos équipes vous accompagnent vers la réussite grâce à des stratégies performantes sur-mesure.
