Exploration de données 101

Avec la création de grandes bases de données et l'émergence de données massives, de plus en plus de données sont collectées et stockées dans de grandes bases de données. Cependant, la réalité est souvent la suivante : « Les données sont riches, mais les informations sont pauvres », car il est difficile de les comprendre sans recourir à des méthodes raisonnables. Cependant, lorsque exploration de données est utilisé pour analyse de données, des données et des modèles importants, cachés dans le Big Data, peuvent être découverts, contribuant ainsi grandement à la prise de décision, à la base de connaissances, à la science et à la recherche médicale. Dans cet article, nous allons donc approfondir ce sujet. Qu'est-ce que l'exploration de données et pourquoi est-elle si importante ?.

Qu'est-ce que l'exploration de données ?

L'exploration de données est une branche interdisciplinaire de l'informatique. Il s'agit d'un processus informatique permettant de trouver des modèles dans des ensembles de données relativement volumineux, en utilisant l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, les statistiques et les bases de données. L'objectif général de l'exploration de données est d'extraire des informations d'un ensemble de données et de les transformer en une structure compréhensible pour une utilisation ultérieure.

Qu'est-ce que l'exploration de données ?

En plus des étapes d'analyse brute, il couvre la base de données et gestion des données aspects, prétraitement des données, considérations de modélisation et de raisonnement, mesures d'intérêt, considérations de complexité, post-traitement des structures de découverte, visualisation et mises à jour en ligne.

Processus d'exploration de données

Le processus spécifique de l'exploration de données est le suivant :

1. Données: Pour l'exploration de données, vous devez d'abord disposer de données. Vous pouvez sélectionner un ensemble de données en fonction de l'objectif de la tâche, filtrer les données nécessaires ou construire les données nécessaires en fonction de la situation réelle.
2. Prétraitement : Après avoir déterminé l'ensemble de données, il est nécessaire de les prétraiter afin de pouvoir les exploiter. Le prétraitement des données peut améliorer la qualité des données, y compris l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence. Les méthodes de prétraitement des données comprennent le nettoyage, l'intégration, la réduction et la transformation des données.
3. Transformation: Après le prétraitement des données, celles-ci sont transformées pour former un modèle d'analyse, conçu pour les algorithmes de data mining. L'élaboration d'un modèle d'analyse véritablement adapté aux algorithmes de data mining est la clé du succès de ce type d'activité.
4. Exploration de données : En exploitant les données transformées, en plus de sélectionner l'algorithme d'exploration approprié, tout le reste du travail peut être effectué automatiquement.
5. Interprétation et évaluation : Interpréter et évaluer les résultats pour acquérir des connaissances. La méthode d'analyse utilisée dépend généralement de l'opération d'exploration de données, faisant généralement appel à des techniques de visualisation.

Pourquoi l’exploration de données est-elle importante et où est-elle utilisée ?

La quantité de données générée chaque année est stupéfiante. Et ce nombre, déjà important, doublera tous les deux ans. Le monde numérique est composé d'environ 90% de données non structurées, mais cela ne signifie pas que plus d'informations sont disponibles, meilleures sont les connaissances. L'exploration de données vise à changer cette situation en permettant aux entreprises de :

1. Trier de manière organisée de grandes quantités d’informations en double ;
2. Extraire les informations pertinentes et en tirer le meilleur parti pour de meilleurs résultats ;
3. Accélérez le rythme de la prise de décision éclairée.

Vous constaterez que l’exploration de données est essentielle pour le travail analytique dans tous les domaines de la vie. Voici un aperçu de la manière dont certaines industries utilisent les données :

1. Industrie des communications : Le secteur de la communication, qu'il s'agisse de marketing ou autre, est extrêmement concurrentiel et traite avec des clients qui reçoivent de multiples sollicitations. L'utilisation de méthodes d'exploration de données pour comprendre et analyser de vastes quantités de données permet au secteur de créer des campagnes marketing ciblées qui garantissent un volume élevé de ventes et d'interactions clients réussies.
2. Secteur des assurances : Dans un marché concurrentiel, le secteur est souvent confronté à des problèmes de conformité, à divers types de fraude, à l'évaluation et à la gestion des risques, ainsi qu'à des problématiques de fidélisation de la clientèle. Grâce à l'exploration de données, les assureurs peuvent optimiser les prix de leurs produits, proposer de meilleures options à leurs clients existants et encourager de nouveaux clients à souscrire.
3. Secteur de l'éducation : Comprendre les progrès des élèves grâce aux données permet aux enseignants de leur apporter une attention plus personnalisée en cas de besoin. Des stratégies d'intervention peuvent être élaborées dès le début pour les groupes d'élèves qui pourraient en avoir besoin.
4. Industrie manufacturière : Les défaillances des chaînes de production ou les baisses de qualité peuvent entraîner des pertes considérables dans tout secteur manufacturier. Grâce à l'exploration de données, les entreprises pourront mieux planifier leurs chaînes d'approvisionnement. Cela signifie que les défaillances potentielles peuvent être détectées et traitées en amont, que les contrôles qualité peuvent être plus rigoureux et que les interruptions de production sont réduites au minimum.
5. Secteur bancaire : Le secteur bancaire s'appuie fortement sur l'exploration de données et les algorithmes automatisés qui permettent de comprendre les milliards de transactions qui circulent dans le système financier. Ainsi, les institutions financières pourront acquérir une compréhension globale des risques de marché, détecter plus rapidement les fraudes, gérer leur conformité aux exigences réglementaires et optimiser leur retour sur investissement marketing.
6. Secteur de la vente au détail : Face à des volumes de transactions astronomiques, le secteur peut exploiter d'énormes quantités de données pour mieux comprendre les consommateurs. L'exploration de données peut les aider à se développer, à améliorer leurs relations clients, à optimiser leurs campagnes marketing et à prévoir leurs ventes.

Les défis de l'exploration de données

Il ne fait aucun doute que l'exploration de données est un processus puissant, mais elle présente des défis, notamment face à la quantité croissante de données complexes et volumineuses qu'elle traite. La collecte et l'analyse de toutes ces données ne feront que se complexifier. Voici quelques-uns des principaux défis liés à l'exploration de données :

Big Data

En matière de big data, quatre défis majeurs se posent :

1. Capacité: De grandes quantités de données impliquent des défis de stockage. De plus, le tri de ces volumes importants de données pose la difficulté de trouver les données pertinentes. Face à une telle capacité, les outils d'exploration de données ralentissent la vitesse de traitement.
2. Diversité: À un instant T, une grande variété de données est collectée et stockée. Les outils d'exploration de données doivent être capables de gérer de multiples formats de données, ce qui peut représenter un défi.
3. Vitesse: Les données sont désormais collectées beaucoup plus rapidement qu’auparavant, ce qui peut être problématique.
4. Précision: L'exactitude de ces volumes massifs de données peut s'avérer complexe, notamment compte tenu de leur volume, de leur variété et de leur vitesse de circulation. Dans ce cas, le principal défi consiste à trouver un équilibre entre quantité et qualité des données.

Surajustement du modèle

À mesure que la capacité et la diversité augmentent, le risque de surapprentissage augmente également. Le modèle commence alors à présenter des erreurs naturelles dans l'échantillon, plutôt que des tendances sous-jacentes. Réduire le nombre de variables produit des modèles non corrélés, tandis qu'ajouter trop de variables limite le modèle. Le défi consiste à ajuster correctement les variables utilisées et leur équilibre en termes de précision des prédictions.

Coût d'échelle

À mesure que la capacité et la vitesse augmentent, les entreprises doivent s'efforcer de faire évoluer leurs modèles afin de tirer pleinement parti de l'exploration de données. Pour ce faire, elles doivent investir dans une gamme de puissances de calcul, de serveurs et de logiciels performants. L'allocation budgétaire n'est pas toujours aisée pour les entreprises.

Confidentialité et sécurité

Les besoins de stockage augmentent et les entreprises se tournent vers le cloud pour y répondre. Mais cela implique également la mise en place de mesures de sécurité de haut niveau pour les données. La mise en œuvre de mesures de confidentialité et de sécurité des données exige la mise en œuvre de nombreuses règles et réglementations internes. Cela nécessite une transformation des méthodes de travail, difficile à maîtriser pour beaucoup.

Conclusion

Merci d'avoir lu notre article. Nous espérons qu'il vous aidera à mieux comprendre le data mining. Pour en savoir plus, nous vous conseillons de consulter notre site. Gudu SQLFlow pour plus d'informations.

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