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

Il est également appelé découverte de connaissances ou découverte de données. Comme nous le savons tous, de nombreuses grandes organisations opèrent à différents endroits et chaque endroit génère de grands volumes de données (une forme de téra à pétaoctets) et il est nécessaire que les entreprises prennent des décisions à partir de toutes ces sources pour prendre une décision stratégique. Pour analyser, gérer et prendre des décisions rapides, nous devons nous transformer dans tous les domaines. La méthode d'extraction d'informations utiles à partir d'un référentiel de données est appelée exploration de données. Ils se concentrent respectivement sur la découverte basée sur les données. Ces tâches peuvent être classées en deux catégories: prédictives et descriptives. Pour traiter les pétaoctets de données d'exploration de données, il faut des superordinateurs et des clusters informatiques. Les types d'exploration de données incluent l'apprentissage supervisé et non supervisé.

Définition

C'est une technologie puissante avec un grand potentiel pour extraire des données / modèles prédictifs cachés du grand référentiel (bases de données, texte, images) qui utilise des méthodes scientifiques, des algorithmes pour extraire la connaissance des données (un type de données est structuré) sous différentes formes. Il s'agit d'un processus analytique pour explorer une grande quantité de données en appliquant des modèles de détection à ces données pour obtenir de nouveaux sous-ensembles de données afin d'améliorer les processus métier et la prise de décision.

Comprendre l'exploration de données

L'exploration se fait généralement sur une base de données avec différents ensembles de données et est stockée sous forme de structure, alors des informations cachées sont découvertes, par exemple, des services en ligne tels que Google nécessitent d'énormes quantités de données pour faire la publicité de leurs utilisateurs, dans ce cas, l'exploration analyse la recherche processus de requêtes pour fournir des données de classement pertinentes. Les outils et techniques utilisés dans le processus d'exploration de données sont les classifications (prédire le cas le plus probable), l'association (identifier les variables liées les unes aux autres), la prédiction (prédire la valeur d'une variable avec l'autre). Pour une bonne reconnaissance des formes, il utilise l'apprentissage automatique. Une grande variété d'algorithmes sont implémentés pour extraire les informations pertinentes des requêtes.

Comment l'exploration de données facilite-t-elle le travail?

Ils facilitent le travail en prédisant le comportement des clients et utilisent ces outils pour rechercher des modèles de données. Il transforme les données brutes en informations structurées. Les étapes de ce processus sont les suivantes:

Ils extraient et chargent les données dans un entrepôt de données (qui nécessite un prétraitement) qui sont stockées dans la base de données multidimensionnelle (qui fait l'analyse des tranches, des dés et du format cubique).
À l'aide de logiciels d'application, ils fournissent un accès aux données aux analystes commerciaux.
Présenter ces informations dans un format facilement compréhensible tel que des graphiques.
Besoin d'augmenter le volume et la diversité des données.

En bref, nous pouvons dire que cela fonctionne en trois étapes simples. Ce sont la préparation des données (exploration), le choix de différents modèles pour la construction et la validation, la phase de déploiement (générer les résultats attendus). D'un autre côté, il n'est pas aussi simple de travailler qu'il est essentiel pour l'exploration de données de comprendre quoi et comment il peut être implémenté dans tous les flux de données avec respectivement une production massive de données autour des organisations. Des exemples d'exploration de données comprennent le commerce électronique, la gestion de la relation client, la banque, les soins de santé, les principaux éléments essentiels du marketing. Dans toutes ces applications, des algorithmes de datamining sont appliqués pour préparer des prédictions et extraire des modèles de données.

Meilleures sociétés d'exploration de données

De nombreuses grandes sociétés de premier plan utilisent ce domaine pour assurer le succès sur le marché, augmenter les revenus, identifier les clients pour améliorer leur entreprise. Elles sont :

Google - Recherche d'informations pertinentes par rapport aux requêtes.
Cignus Web
Oracle
IBM et SAP
Informatique de référence
IBM Cognos - Analyse en libre-service BI
Hewlett Packard Enterprise
SAS Institute - Services d'exploration de données.
WizSoft,
Neural Technologies - fournit des produits et services.
Amazon - Service produit.
Delta - Airline Service (suivi des commentaires des clients).
Sun tech - Service de recherche Web

Les différents sous-ensembles de l'exploration de données

Certaines des techniques d'exploration de données incluent la prédiction, la classification, la régression, le regroupement, l'association, les arbres de décision, la détection de règles, le plus proche voisin. Il divise les ensembles de données en deux types. Ce sont un ensemble de formation et un ensemble de test. Les autres sous-ensembles de l'exploration de données par rapport aux données sont la science des données, l'analyse de données, l'apprentissage automatique, le Big Data et la visualisation de données. La principale différence entre eux est que le minage est toujours un analyste et construit un algorithme pour découvrir la structure des données. Le minage rassemble d'abord les données et rend le processus inductif tandis que d'autres ne trouvent pas de modèles.

Que pouvez-vous faire avec l'exploration de données?

Nous devons considérer le data mining comme primitif car il améliore le service client et augmente le service de production. Avec cela, nous pouvons optimiser les données en analysant les données dans des domaines tels que les soins de santé, les télécommunications, les manufactures, la finance et l'assurance. Il est orienté vers les applications et se préoccupe moins de trouver des relations avec des variables. Il aide une organisation à économiser de l'argent, identifie les modèles d'achat dans un supermarché, définit de nouveaux clients, prévoit les taux de réponse des clients. Il fonctionne avec trois types de données: les métadonnées (données sur lui-même), les données transactionnelles et non opérationnelles. Le gouvernement utilise l'exploration de données pour suivre la fraude, suivre la stratégie du jeu et les ventes croisées.

Utilisation de l'exploration de données

Le processus initial comprend le nettoyage des données de différentes sources, ce qui est un élément essentiel. Pour ce faire, ils utilisent plusieurs techniques appelées analyse statistique, apprentissage automatique. Un outil de visualisation de données est l'un des outils polyvalents pour l'exploration de données. La méthode utilisée pour travailler avec cela s'appelle la modélisation prédictive. Le processus d'exploration de données comprend l'exploration, la validation / vérification, le déploiement. La tâche implique

Une déclaration de problème est générée.
Comprenez les données avec l'arrière-plan.
Mettre en œuvre des approches de modélisation.
Identifier la mesure du rendement et interpréter les données.
Visualiser les données avec des résultats.

Cela fonctionne avec certains outils comme Rapid Miner, Orange, qui sont tous open source. Les techniques de modélisation utilisées ici sont les réseaux bayésiens, les réseaux de neurones, les arbres de décision, la régression linéaire et logistique, les algorithmes génétiques, les ensembles flous. La tâche principale de l'exploration de données est:

Classification
Regroupement
Régression
Récapitulation
Modélisation des dépendances
Découvrir la détection

Avantages de l'exploration de données

Il y a beaucoup d'avantages, quelques points sont donnés ci-dessous:

Ils améliorent la planification et les décisions de prise de décision et maximisent la réduction des coûts.
Il est facile pour l'utilisateur d'analyser une énorme quantité de données dans un processus rapide.
Ils sont utiles pour prédire les tendances futures par la technologie utilisée. Et une autre popularité des technologies d'exploration de données est les interfaces graphiques qui facilitent les programmes.
Ils nous aident à trouver des actes frauduleux dans l'analyse de marché et dans l'exploration de données de fabrication, ils améliorent la convivialité, la conception. Ils peuvent également être utilisés à des fins non commerciales.
Améliorez les revenus de l'entreprise et réduisez les coûts en entreprise.
Ils sont utilisés dans différents domaines comme l'agriculture, la médecine, la génétique, la bioinformatique et l'analyse sentimentale.
Il aide les spécialistes du marketing à prédire le comportement d'achat du produit par les clients et a été utilisé pour l'ingénierie de l'énergie électrique et une meilleure compréhension du client.
Ils aident également les transactions par carte de crédit et la détection frauduleuse.
L'exploitation minière est largement utilisée en agriculture pour prédire les problèmes de fermentation en utilisant l'approche K-Means.

Compétences requises en exploration de données

Pour devenir un praticien mineur de données, ils ont besoin d'une technologie unique et de compétences interpersonnelles. Les compétences techniques incluent des outils analytiques comme MySQL, Hadoop et des langages de programmation comme Python, Perl, Java. Et besoin de comprendre les concepts statistiques, l'induction de connaissances, les structures et algorithmes de données et la connaissance pratique de Hadoop et MapReduce. Des compétences sont requises dans les domaines suivants comme DB2, outils ETL, Oracle. Si vous voulez vous démarquer des autres mineurs de données, le besoin d'apprendre le Machine Learning est très important. Pour identifier les modèles de données, les bases des mathématiques sont obligatoires pour comprendre les nombres, les ratios, les étapes de corrélation et de régression. Pour enseigner, il faut avoir un concept de base de données comme les schémas, les relations, le langage de requête de structure. Un spécialiste de l'exploration de données doit avoir des connaissances en intelligence d'affaires, en particulier des logiciels de programmation et une expérience du système d'exploitation, en particulier Linux, ainsi qu'une solide expérience en science des données pour prendre des mesures solides dans une carrière.

Pourquoi devrions-nous utiliser l'exploration de données?

Il se classe au sommet des technologies clés qui ont plus d'impact dans les organisations au cours des prochaines années, c'est pourquoi l'exploitation minière est importante. Ils aident à explorer et à identifier les modèles de données. Ils sont connectés à l'entrepôt de données et aux réseaux de neurones qui sont responsables de l'extraction. En marketing, la segmentation et le clustering suivent le comportement d'achat. Pour une recherche pertinente dans l'exploration de documents, l'exploitation minière extrait les pages du Web. Leur responsabilité comprend la réalisation de recherches dans l'analyse des données et l'interprétation des résultats. Une utilisation importante de l'exploration de données est d'aider à la détection des fraudes et de développer des modèles pour comprendre les caractéristiques basées sur les modèles. L'exploitation minière est utilisée pour aider à recueillir des observations et à trouver des corrélations et des relations entre les faits. Les fonctionnalités comprennent la caractérisation des données, l'analyse des valeurs aberrantes, la discrimination des données, l'analyse d'association et de clustering.

Les clés du succès dans le secteur minier sont:

Source de données
Algorithmes appropriés
Exploitation minière scientifique
Augmentation de la vitesse de traitement

Étendue de l'exploration de données

L'exploration de modèles fréquents a élargi l'analyse des données et a un score profond dans les méthodologies d'extraction. L'exploitation minière a une portée énorme dans les grandes et petites organisations aux perspectives remarquables. Ils ont automatisé les prévisions de tendances, y compris la détection de fraude et l'optimisation du retour sur investissement à l'avenir. Découverte de modèles inconnus du passé. Les techniques utilisées dans l'exploitation minière sont des concepts avancés comme la logique neuronale et floue pour améliorer leur résultat net et obtenir rapidement des ressources de la recherche. Vous pourriez trouver une portée future dans le Datamining distribué, l'exploration de données séquentielles, l'exploration de données spatiales et géographiques, le multimédia.

Pourquoi avons-nous besoin de l'exploration de données?

Dans le monde des affaires d'aujourd'hui, l'exploration de données a été utilisée dans différents secteurs à des fins analytiques. Tout ce dont les utilisateurs ont besoin, ce sont des informations claires, ce qui augmente la portée de l'exploration de données. Avec cette technique, nous pouvons analyser les données et les convertir en données significatives qui aident ensuite à prendre des décisions et des prévisions intelligentes dans une organisation. Dans l'industrie informatique, l'exploitation minière accélère Internet et le temps de réponse du site est facile à l'aide de l'outil d'exploration. Les entreprises paramédicales peuvent extraire des ensembles de données pour identifier les agents. Vous serez en mesure d'examiner le comportement des clients, de trouver des modèles et des relations et de prédire la future stratégie commerciale. Il élimine le temps et la main-d'œuvre nécessaires pour trier une grande base de données. Ils fournissent une identification claire des modèles cachés pour surmonter les risques dans l'entreprise. L'exploration de données identifie les valeurs aberrantes dans les données. Il aide à comprendre le client et à améliorer son service pour atteindre l'objectif de l'utilisateur.

Quelle est la bonne audience pour apprendre les technologies d'exploration de données?

Le public visé est les responsables informatiques, les analystes de données qui recherchent une croissance de carrière et améliorent la gestion des données, des outils pour une exploration de données réussie.
Des experts travaillant également sur les outils de stockage et de reporting de données et sur la Business Intelligence.
Il peut être pris par des débutants ayant de bonnes compétences logiques et analytiques.
Programmeurs de logiciels, six consultants sigma.

Comment cette technologie vous aidera-t-elle à progresser dans votre carrière?

Le monde de la science des données offre plus de postes dans les organisations. La demande de spécialistes des mineurs est vitale car les entreprises recherchent des experts possédant des compétences et une expérience exceptionnelles en matière d'exploration de données. Le mineur de données utilise un logiciel statistique pour analyser les données et améliorer les solutions commerciales. Un spécialiste de l'exploration de données est un rôle essentiel dans l'équipe de science des données et, par conséquent, leur potentiel est davantage valorisé dans les entreprises de toutes tailles.

Conclusion

Il s'agit d'une technologie en pleine croissance dans le monde actuel, car tout le monde a besoin que ses données soient utilisées dans la bonne approche pour obtenir des informations précises. Les réseaux sociaux tels que Facebook, Twitter, etc. et les achats en ligne comme Amazon, ce sont les données qui décrivent que les données ont été recueillies et saisies, nous devons extraire des faits stratégiques de ces données. À cette fin, l'exploration de données évolue à l'échelle mondiale. Ils se combinent avec le Big Data et le Machine Learning pour voir de meilleures informations avec l'organisation. Il s'agit de prédire l'avenir de l'analyse. Étant donné que les entreprises continuent de se mettre à jour, elles doivent suivre les dernières tendances minières pour surmonter les compétitions difficiles, tandis que l'exploitation minière permet d'obtenir des informations basées sur les connaissances. Et cette technologie peut être utilisée dans de nombreuses applications réelles comme les télécommunications, la biomédecine, le marketing et les finances, l'industrie du commerce de détail.

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