Introduction aux techniques d'exploration de données

Le terme exploration de données a été utilisé pour la première fois dans les années 1990. Avant cela, les statisticiens utilisaient le terme pêche de données ou dragage de données pour définir l'analyse des données sans et une hypothèse pré-conclue. L'un des objectifs les plus importants du processus des outils d'exploration de données est de recueillir des informations concluantes qui pourraient être facilement appliquées à de grands ensembles de données. Chaque type de techniques d'exploration de données entraînera un résultat / effet différent. Cela signifie que la reconnaissance des problèmes commerciaux contribuera grandement à aider les marques à mettre en œuvre les bonnes techniques d'exploration de données et à obtenir ainsi les meilleurs résultats. Dans le même temps, il est important de garder à l'esprit que les techniques d'exploration de données se réfèrent également à la découverte de modèles intéressants inconnus, d'enregistrements inhabituels ou de dépendances qui n'étaient pas détectés auparavant.

Les mégadonnées sont l'un des aspects les plus importants de la croissance de toute marque aujourd'hui, grandes et petites. À l'heure actuelle, les entreprises utilisent des techniques d'analyse du Big Data pour atteindre des objectifs majeurs dans leurs entreprises, à la fois en termes de satisfaction client et de croissance de l'organisation. Dans le même temps, il est important de comprendre que la compréhension et l'analyse des mégadonnées sont importantes pour la croissance et l'expansion réussies d'une organisation. C'est pourquoi les techniques d'exploration de données sont très utiles car elles peuvent aider les entreprises à analyser les mégadonnées de manière efficace. Bien qu'il existe plusieurs techniques d'exploration de données, elles répondent à différents problèmes et fournissent des informations sur les problèmes commerciaux ultérieurs particuliers. L'une des meilleures façons d'obtenir des informations précieuses est donc préférable de procéder par le biais d'un logiciel d'exploration de données. Un mot à la mode utilisé pour décrire toute la gamme de l'analyse des données, des techniques d'exploration de données comprend la collecte, l'extraction, l'analyse et les méthodes statistiques. C'est pourquoi il est important de développer une grande stratégie de telle manière que l'impact des techniques d'exploration de données soit clairement compris par la marque / l'organisation.

8 Les techniques importantes d'exploration de données sont les suivantes:

  1. Détection d'anomalies ou de valeurs aberrantes

Une technique d'exploration de données, détection d'anomalies ou de valeurs aberrantes, est une technique qui recherche des éléments de données dans un ensemble de données qui sont similaires à un modèle projeté ou à un comportement attendu.

Également appelées valeurs aberrantes, les anomalies fournissent des informations critiques et exploitables pour les marques et les organisations. En tant que valeur aberrante, un objet s'écarte considérablement de la moyenne générale au sein d'un ensemble de bases de données ou d'une combinaison de données.

Il est différent du reste des données et c'est pourquoi les outils d'exploration de données aberrants nécessitent une attention et une analyse supplémentaires car ils offrent une perspective différente sur un problème particulier. Ce type de technique d'exploration de données peut être utilisé pour détecter les fraudes et les risques au sein d'un système critique.

Ils sont idéaux dans une situation où les caractéristiques uniques des techniques d'exploration de données peuvent être analysées de manière appropriée et aider l'analyste à découvrir toute lacune dans le système.

Cela, à son tour, peut indiquer des actions frauduleuses, des procédures défectueuses ou des domaines où une certaine théorie n'est pas valide, ce qui rend le processus d'installation d'un système approprié en place, sûr et efficace.

Il est important de garder à l'esprit que les valeurs aberrantes sont très courantes dans les techniques d'exploration de données volumineuses. Bien que les valeurs aberrantes ne soient pas toujours négatives, elles peuvent aider une marque à trouver des choses uniques qui se produisent dans les ensembles de techniques d'exploration de données.

Quel que soit le scénario, les résultats déduits par détection d'anomalies ou de valeurs aberrantes nécessiteront une analyse plus approfondie pour obtenir des résultats concluants.

  1. Apprentissage des règles d'association

Ce type de technique d'exploration de données est basé sur la découverte de relations intéressantes entre les variables dans les grandes bases de données. Ce type de technique d'exploration de données est utilisé pour découvrir des modèles cachés dans les données.

Ils peuvent être utilisés pour identifier les variables dans les données et les cooccurrences de différentes variables qui apparaissent avec les fréquences les plus élevées. Largement utilisée dans les magasins de détail, la technique d'exploration de données de règles d'association est utilisée pour trouver des modèles dans les données de point de vente.

Ces outils d'exploration de données peuvent être utilisés pour recommander de nouveaux produits, en particulier pour savoir quel type de produits les gens recommandent à d'autres ou pour découvrir de nouveaux produits à recommander aux clients.

Une technique d'exploration de données très utile, l'apprentissage des règles d'association peut être utilisée pour augmenter efficacement le taux de conversion de la marque. Un bon exemple de l'efficacité de l'apprentissage associatif a été mis en œuvre par Walmart en 2004.

Grâce à ces techniques d'exploration de données, il a été découvert que les ventes de pop-start de fraises avaient augmenté de sept fois avant un ouragan. Depuis cette constatation, Walmart a placé ce produit aux caisses avant un ouragan, créant ainsi de meilleures conversions de vente.

  1. Analyse de clustering

Ce type de technique d'exploration de données est défini comme le processus d'identification des outils d'exploration de données qui sont similaires les uns aux autres, l'analyse de clustering aide les spécialistes du marketing à comprendre à la fois les similitudes et les différences dans les données.

Comme les clusters ont des traits communs, ils peuvent être utilisés pour améliorer les algorithmes de ciblage. Par exemple, si un groupe particulier de clients achète une marque particulière de produits, une campagne spécifique peut être créée, afin d'aider à la vente de ce produit.

Comprendre cela peut aider les marques à augmenter efficacement leurs taux de conversion des ventes, augmentant ainsi le pouvoir et l'engagement de la marque. De plus, la création de personnages est également le résultat d'une analyse de clustering.

Les personas sont définis comme des personnages fictifs qui représentent différents types d'utilisateurs au sein d'une démographie ciblée, une attitude qui pourrait utiliser un site Web, une marque ou un produit de manière similaire.

En tant que cela, un aspect important de l'analyse de clustering, les personas aident les marques à faire des choix marketing intelligents et à créer également des campagnes puissantes.

  1. Analyse de classification

Ce type de technique d'exploration de données a un processus systématique pour obtenir des informations importantes et pertinentes sur les métadonnées (qui sont des données sur les données) et les données, l'analyse de classification aide les marques à identifier différentes catégories de techniques d'exploration de données.

La classification des analyses est étroitement liée à l'analyse des grappes, car elles font effectivement de meilleurs choix sur les outils d'exploration de données. L'e-mail est un exemple bien connu d'analyse de classification car il utilise des algorithmes pour clarifier les e-mails selon qu'ils sont légitimes ou spam.

Cela se fait en utilisant le logiciel d'exploration de données sur le courrier, par exemple, des mots et des pièces jointes qui indiquent s'il s'agit de spam ou d'e-mails légitimes.

  1. Analyse de régression

Un autre outil d'exploration de données, l'analyse de régression aide les marques à définir la dépendance entre les variables. Cette technique d'exploration de données est basée sur l'hypothèse d'un effet causal à sens unique d'une variable à la réponse d'une autre variable.

Alors que les variables indépendantes peuvent être affectées les unes par les autres, la dépendance n'est généralement pas affectée dans les deux sens comme c'est le cas pour l'analyse de corrélation. Une analyse de régression peut montrer qu'une variable dépend d'une autre, et non l'inverse.

Étant donné que l'analyse de régression est idéale pour déterminer la satisfaction des clients, elle peut aider les marques à découvrir des informations nouvelles et différentes sur la fidélité des clients et la façon dont les facteurs externes peuvent avoir un impact sur les niveaux de service, par exemple les conditions météorologiques.

Un bon exemple d'analyse de régression est l'utilisation de cette technique d'exploration de données pour faire correspondre des personnes sur des portails de rencontres. De nombreux sites Web utilisent des variables pour faire correspondre les gens en fonction de leurs goûts, intérêts et passe-temps.

  1. Modélisation de choix

Outils d'exploration de données précis et à usage général, la modélisation des choix aide les marques à faire des prédictions probabilistes sur le comportement décisionnel des clients.

Comme une marque doit se concentrer sur son public cible, la modélisation des choix aide les marques à utiliser leurs techniques d'exploration de données de manière à pouvoir utiliser au maximum leurs efforts auprès des clients susceptibles de faire un achat valide.La modélisation des choix est utilisée pour identifier les facteurs les plus importants qui aident un client à faire son choix.

Basée sur des variables telles que les lieux, les achats passés et les attitudes, la modélisation des choix aide les marques à décider de la probabilité que les clients fassent un choix marketing. En investissant dans la modélisation des choix, les marques peuvent facilement aider à augmenter leurs ventes de manière globale.

  1. Induction de règle

Ce type de technique d'exploration de données aide à développer des règles formelles basées sur un ensemble d'observations, l'induction de règles est un autre outil d'exploration de données. Les règles extraites de cette technique d'exploration de données peuvent être utilisées pour représenter un modèle scientifique du logiciel d'exploration de données ou des modèles locaux dans les données.

De plus, le paradigme d'induction est la règle d'association. La règle d'association est le processus de recherche de relations convaincantes entre les variables, en particulier dans les grandes bases de données.

Technique utilisée dans les logiciels de data mining, elle aide les marques à découvrir des régularités entre certains produits. Par exemple, si un client achète du beurre, il est possible qu'il achète également du pain.

L'objectif principal de la règle d'association est de comprendre que si un client exécute une fonction spécifique, disons A, la probabilité qu'il exécute la fonction B est également élevée.

Cette compréhension peut aider les marques non seulement à prévoir leurs ventes, mais aussi à créer des solutions marketing intelligentes qui incluent des prix promotionnels et de meilleurs placements de produits dans les magasins et les centres commerciaux.

  1. Les réseaux de neurones

Étape formatrice du processus de la technologie d'exploration de données, les réseaux de neurones ont leurs propres avantages et avantages. Le plus grand avantage d'un réseau de neurones est qu'il crée des modèles prédictifs très précis qui peuvent être appliqués à un grand nombre de problèmes de manière efficace.

Il existe deux types de réseaux: neuronaux et artificiels. Les vrais réseaux de neurones sont biologiques, à savoir le cerveau humain qui est capable de faire des modèles et des prédictions.

Ce faisant, il fait les choix concernant la situation. Les artificiels sont les programmes qui sont mis en œuvre sur les systèmes informatiques.

Les réseaux de neurones artificiels tirent leur nom du développement historique dans lequel les scientifiques ont essayé de faire penser le logiciel informatique à la manière du cerveau humain.

Bien que le cerveau soit une chose beaucoup plus complexe, les réseaux de neurones peuvent effectuer de nombreuses tâches que le cerveau humain peut également accomplir.

Il est difficile de dire quand les réseaux de neurones étaient utilisés pour les outils d'exploration de données, mais une partie de l'étude de cette technique d'exploration de données a été découverte pendant la seconde guerre mondiale.

Depuis lors, un réseau de neurones a parcouru un long chemin et de nombreux analystes de données l'ont utilisé pour résoudre des problèmes de prédiction dans le monde réel et, en général, améliorer également les résultats des algorithmes.

De plus, bon nombre des plus grandes percées dans les réseaux de neurones ont été dans l'application de problèmes tels que l'amélioration de la prédiction client ou la détection de fraude, ce qui signifie qu'ils peuvent aider les marques à découvrir de nouvelles et meilleures méthodes de connexion avec les clients.

En fait, les réseaux de neurones ont aidé avec succès les marques et les organisations à faire face à de nombreux problèmes comme la détection de l'utilisation frauduleuse des cartes de crédit.

Ils ont également été appliqués dans des domaines comme l'armée pour la conduite automatisée de véhicules sans pilote afin de corriger la prononciation des mots anglais à partir du texte écrit.

De toute évidence, l'une des choses les plus difficiles à faire pour une marque est de décider quelle technique d'exploration de données pourrait être le bon choix.

En effet, la meilleure technique d'exploration de données à utiliser dépend du type de problèmes rencontrés par la marque, qu'ils souhaitent résoudre en utilisant la technique d'exploration de données.

Parfois, un essai et une erreur aideront une marque à résoudre ce problème d'une meilleure manière. Cela étant dit, il est également une réalité que les marchés, les clients sont en constante évolution et de nature complètement dynamique.

Ces dynamiques ont fait en sorte qu'il ne peut y avoir de technique parfaite d'exploration de données car il est presque impossible de prédire l'avenir avec succès.

C'est pourquoi les techniques d'exploration de données sont importantes car elles peuvent aider les scientifiques et les organisations à utiliser des logiciels d'exploration de données pertinents et à s'adapter à cet environnement et à cette économie en mutation de bien meilleure manière.

Cela peut aider à créer des modèles qui aideront à anticiper un changement de manière beaucoup plus ciblée et améliorée, car plus il y a de modèles pour les techniques d'exploration de données, plus la valeur commerciale peut être créée pour la marque.

Les techniques globales d'exploration de données aident les marques à comprendre les outils d'exploration de données d'une manière beaucoup plus scientifique et systématique, permettant ainsi et garantissant une meilleure connexion de marque d'une part et une meilleure histoire de croissance d'autre part.

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Cela a été un guide des techniques d'exploration de données, nous avons discuté ici des 8 techniques importantes d'exploration de données qui peuvent faire avancer votre entreprise de manière complète et réussie. Vous pouvez également consulter les cours suivants pour apprendre l'exploration de données -

  1. Techniques d'exploration de données à l'aide de SAS Enterprises Miner
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  3. Sécurité informatique et piratage - Exploration de données

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Big Data