Techniques d'exploration de données - Top 7 des techniques d'exploration de données pour de meilleurs résultats

Introduction aux techniques d'exploration de données

Dans ce sujet, nous allons en apprendre davantage sur les techniques d'exploration de données, car les progrès dans le domaine des technologies de l'information doivent conduire à un grand nombre de bases de données dans divers domaines. En conséquence, il est nécessaire de stocker et de manipuler des données importantes qui peuvent être utilisées ultérieurement pour la prise de décision et l'amélioration des activités de l'entreprise.

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

L'exploration de données est le processus d'extraction d'informations et de modèles utiles à partir d'énormes données. L'exploration de données comprend la collecte, l'extraction, l'analyse et les statistiques des données. Il est également connu sous le nom de processus de découverte de connaissances, exploration de connaissances à partir de données ou analyse de données / modèles. L'exploration de données est un processus logique de recherche d'informations utiles pour trouver des données utiles. Une fois que les informations et les modèles sont trouvés, ils peuvent être utilisés pour prendre des décisions concernant le développement de l'entreprise. Les outils d'exploration de données peuvent donner des réponses à vos diverses questions liées à votre entreprise qui étaient trop difficiles à résoudre. Ils prévoient également les tendances futures qui permettront aux hommes d'affaires de prendre des décisions proactives.

L'exploration de données comprend trois étapes. Elles sont

• Exploration - Dans cette étape, les données sont effacées et converties sous une autre forme. La nature des données est également déterminée
• Identification de modèle - L'étape suivante consiste à choisir le modèle qui fera la meilleure prédiction
• Déploiement - Les modèles identifiés sont utilisés pour obtenir le résultat souhaité.

Avantages de l'exploration de données

• Prédiction automatisée des tendances et des comportements
• Il peut être implémenté sur de nouveaux systèmes ainsi que sur des plateformes existantes
• Il peut analyser une énorme base de données en quelques minutes
• Découverte automatisée des motifs cachés
• Il existe de nombreux modèles disponibles pour comprendre facilement des données complexes
• Il est de grande vitesse, ce qui permet aux utilisateurs d'analyser facilement une énorme quantité de données en moins de temps
• Il donne de meilleures prévisions

Liste des 7 techniques importantes d'exploration de données

L'une des tâches les plus importantes de l'exploration de données consiste à sélectionner la bonne technique d'exploration de données. La technique d'exploration de données doit être choisie en fonction du type d'entreprise et du type de problème auquel votre entreprise est confrontée. Une approche généralisée doit être utilisée pour améliorer la précision et la rentabilité de l'utilisation des techniques d'exploration de données. Il existe essentiellement sept techniques principales d'exploration de données qui sont discutées dans cet article. Il existe également de nombreuses autres techniques d'exploration de données, mais ces sept sont considérées comme plus fréquemment utilisées par les hommes d'affaires.

• Statistiques
• Regroupement
• Visualisation
• Arbre de décision
• Règles d'association
• Les réseaux de neurones
• Classification

1. Techniques de statistique

Les statistiques des techniques d'exploration de données sont une branche des mathématiques qui concerne la collecte et la description des données. La technique statistique n'est pas considérée comme une technique d'exploration de données par de nombreux analystes. Mais tout de même, cela aide à découvrir les modèles et à construire des modèles prédictifs. Pour cette raison, l'analyste de données doit posséder des connaissances sur les différentes techniques statistiques. Dans le monde d'aujourd'hui, les gens doivent traiter une grande quantité de données et en tirer des schémas importants. Les statistiques peuvent vous aider dans une plus large mesure à obtenir des réponses aux questions sur leurs données, comme

• Quels sont les modèles dans leur base de données?
• Quelle est la probabilité qu'un événement se produise?
• Quels modèles sont les plus utiles à l'entreprise?
• Quel est le résumé de haut niveau qui peut vous donner une vue détaillée de ce qui se trouve dans la base de données?

Les statistiques ne répondent pas seulement à ces questions, elles aident à résumer les données et à les compter. Il permet également de fournir facilement des informations sur les données. Grâce aux rapports statistiques, les gens peuvent prendre des décisions intelligentes. Il existe différentes formes de statistiques, mais la technique la plus importante et la plus utile est la collecte et le comptage des données. Il existe de nombreuses façons de collecter des données comme

• Histogramme
• Signifier
• Médian
• Mode
• Variance
• Max
• Min
• Régression linéaire

2. Technique de regroupement

Le clustering est l'une des plus anciennes techniques utilisées dans l'exploration de données. L'analyse de clustering est le processus d'identification de données similaires. Cela vous aidera à comprendre les différences et les similitudes entre les données. Ceci est parfois appelé segmentation et aide les utilisateurs à comprendre ce qui se passe dans la base de données. Par exemple, une compagnie d'assurance peut regrouper ses clients en fonction de leur revenu, de leur âge, de la nature de la police et du type de réclamation.

Il existe différents types de méthodes de clustering. Ils sont comme suit

• Méthodes de partitionnement
• Méthodes d'agglomération hiérarchique
• Méthodes basées sur la densité
• Méthodes basées sur une grille
• Méthodes basées sur un modèle

L'algorithme de clustering le plus populaire est le plus proche voisin. La technique du plus proche voisin est très similaire au clustering. Il s'agit d'une technique de prédiction dans le but de prédire ce qu'est une valeur estimée dans un enregistrement rechercher des enregistrements avec des valeurs estimées similaires dans une base de données historique et utiliser la valeur de prédiction de l'enregistrement qui est proche de l'enregistrement non classifié. Cette technique indique simplement que les objets les plus proches les uns des autres auront des valeurs de prédiction similaires. Grâce à cette méthode, vous pouvez facilement prédire très facilement les valeurs des objets les plus proches. Le plus proche voisin est le plus facile à utiliser, car il fonctionne selon la pensée des gens. Ils fonctionnent également très bien en termes d'automatisation. Ils effectuent facilement des calculs de ROI complexes. Le niveau de précision de cette technique est aussi bon que les autres techniques d'exploration de données.

En affaires, la technique du plus proche voisin est le plus souvent utilisée dans le processus de récupération de texte. Ils sont utilisés pour trouver les documents qui partagent les caractéristiques importantes avec ce document principal qui ont été marqués comme intéressants.

3. Visualisation

La visualisation est la technique la plus utile utilisée pour découvrir les modèles de données. Cette technique est utilisée au début du processus d'exploration de données. De nombreux types de recherches sont en cours ces jours-ci pour produire une projection intéressante de bases de données, appelée Projection Pursuit. Il existe de nombreuses techniques d'exploration de données qui produiront des modèles utiles pour de bonnes données. Mais la visualisation est une technique qui convertit les données pauvres en bonnes données en laissant différents types de méthodes d'exploration de données à utiliser pour découvrir des modèles cachés.

4. Technique de l'arbre de décision d'induction

Un arbre de décision est un modèle prédictif et le nom lui-même implique qu'il ressemble à un arbre. Dans cette technique, chaque branche de l'arbre est considérée comme une question de classification et les feuilles des arbres sont considérées comme des partitions de l'ensemble de données liées à cette classification particulière. Cette technique peut être utilisée pour l'analyse d'exploration, le prétraitement des données et les travaux de prédiction.

L'arbre de décision peut être considéré comme une segmentation de l'ensemble de données d'origine où la segmentation est effectuée pour une raison particulière. Chaque donnée appartenant à un segment présente des similitudes dans la prévision de ses informations. Les arbres de décision fournissent des résultats qui peuvent être facilement compris par l'utilisateur.

La technique de l'arbre de décision est principalement utilisée par les statisticiens pour savoir quelle base de données est plus liée au problème de l'entreprise. La technique de l'arbre de décision peut être utilisée pour la prédiction et le prétraitement des données.

La première et principale étape de cette technique est la croissance de l'arbre. La base de la croissance de l'arbre dépend de la recherche de la meilleure question possible à poser à chaque branche de l'arbre. L'arbre de décision cesse de croître dans l'une des circonstances ci-dessous

• Si le segment ne contient qu'un seul enregistrement
• Tous les enregistrements contiennent des fonctionnalités identiques
• La croissance ne suffit pas à faire déborder davantage

CART, qui signifie arbres de classification et de régression, est un algorithme d'exploration et de prédiction de données qui sélectionne les questions de manière plus complexe. Il les essaie tous, puis sélectionne une meilleure question qui est utilisée pour diviser les données en deux segments ou plus. Après avoir décidé des segments, il pose à nouveau des questions sur chacun des nouveaux segments individuellement.

CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector) est une autre technologie d'arbre de décision populaire. Il est similaire à CART mais il diffère d'une manière. CART aide à choisir les meilleures questions tandis que CHAID aide à choisir les divisions.

5. Réseau neuronal

Le réseau neuronal est une autre technique importante utilisée par les gens de nos jours. Cette technique est le plus souvent utilisée dans les étapes initiales de la technologie d'exploration de données. Le réseau de neurones artificiels est issu de la communauté de l'intelligence artificielle.

Les réseaux de neurones sont très faciles à utiliser car ils sont automatisés dans une certaine mesure et de ce fait, l'utilisateur ne devrait pas avoir beaucoup de connaissances sur le travail ou la base de données. Mais pour que le réseau de neurones fonctionne efficacement, vous devez savoir

• Comment les nœuds sont connectés?
• Combien d'unités de traitement utiliser?
• Quand faut-il arrêter le processus de formation?

Il y a deux parties principales de cette technique - le nœud et le lien

• Le nœud - qui correspond librement au neurone du cerveau humain
• Le lien - qui correspond librement aux connexions entre les neurones du cerveau humain

Un réseau de neurones est un ensemble de neurones interconnectés. qui pourrait former une seule couche ou plusieurs couches. La formation des neurones et leurs interconnexions sont appelées l'architecture du réseau. Il existe une grande variété de modèles de réseaux de neurones et chaque modèle a ses propres avantages et inconvénients. Chaque modèle de réseau de neurones a des architectures différentes et ces architectures utilisent des procédures d'apprentissage différentes.

Les réseaux de neurones sont une technique de modélisation prédictive très puissante. Mais ce n'est pas très facile à comprendre même par des experts. Il crée des modèles très complexes qui sont impossibles à comprendre pleinement. Ainsi, pour comprendre la technique du réseau de neurones, les entreprises découvrent de nouvelles solutions. Deux solutions ont déjà été suggérées

• La première solution est le réseau Neural est empaqueté dans une solution complète qui permettra de l'utiliser pour une seule application
• La deuxième solution est qu'elle est liée à des services d'experts-conseils

Le réseau neuronal a été utilisé dans différents types d'applications. Cela a été utilisé dans l'entreprise pour détecter les fraudes qui ont lieu dans l'entreprise.

6. Technique des règles d'association

Cette technique permet de trouver l'association entre deux ou plusieurs éléments. Il permet de connaître les relations entre les différentes variables dans les bases de données. Il découvre les modèles cachés dans les ensembles de données qui sont utilisés pour identifier les variables et l'occurrence fréquente des différentes variables qui apparaissent avec les fréquences les plus élevées.

La règle d'association offre deux informations principales

• Support - Hoe, la règle est-elle souvent appliquée?
• Confiance - À quelle fréquence la règle est-elle correcte?

Cette technique suit un processus en deux étapes

• Trouver tous les ensembles de données fréquemment rencontrés
• Créer des règles d'association solides à partir des ensembles de données fréquents

Il existe trois types de règles d'association. Elles sont

• Règle d'association à plusieurs niveaux
• Règle d'association multidimensionnelle
• Règle d'association quantitative

Cette technique est le plus souvent utilisée dans le commerce de détail pour trouver des tendances dans les ventes. Cela contribuera à augmenter le taux de conversion et augmentera ainsi les bénéfices.

7. Classification

La classification des techniques d'exploration de données est la technique d'exploration de données la plus couramment utilisée qui contient un ensemble d'échantillons pré-classés pour créer un modèle qui peut classer le grand ensemble de données. Cette technique permet de dériver des informations importantes sur les données et les métadonnées (données sur les données). Cette technique est étroitement liée à la technique d'analyse des grappes et utilise l'arbre de décision ou le système de réseau neuronal. Il existe deux processus principaux impliqués dans cette technique

• Apprentissage - Dans ce processus, les données sont analysées par l'algorithme de classification
• Classification - Dans ce processus, les données sont utilisées pour mesurer la précision des règles de classification

Il existe différents types de modèles de classification. Ils sont comme suit

• Classification par induction de l'arbre de décision
• Classification bayésienne
• Les réseaux de neurones
• Machines à vecteurs de support (SVM)
• Classification basée sur les associations

Un bon exemple d'une technique de classification est le fournisseur de messagerie.

Conclusion:

De cet article, nous avons connu les techniques importantes d'exploration de données. Et les caractéristiques et spécifications de chacune des techniques sont expliquées en détail. L'exploration de données s'est avérée être un outil important dans de nombreux domaines d'activité et les techniques sont mieux utilisées pour trouver une solution à un problème. Par conséquent, il est très important pour les entreprises d'utiliser des techniques d'exploration de données pour aider les hommes d'affaires à prendre des décisions intelligentes. Aucune technique ne peut être utilisée pour résoudre le problème en entreprise. Toutes les techniques d'exploration de données doivent aller de pair pour résoudre un problème.

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2. Qu'est-ce que la visualisation des données
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