Introduction aux types d'exploration de données
Le terme «exploration de données» signifie que nous devons examiner un grand ensemble de données et extraire des données de celui-ci pour dépeindre l'essence de ce que les données veulent dire. Très similaire à la façon dont l'extraction du charbon est effectuée, où le charbon sous le sol est extrait à l'aide de divers outils, l'extraction de données dispose également d'outils associés pour tirer le meilleur parti des données. Une interprétation erronée très courante de l'exploration de données est que cela est considéré comme quelque chose où nous essayons d'extraire de nouvelles données, mais ce n'est pas toujours vrai. Il se réfère également à quelque chose où nous essayons de donner un sens aux données que nous avons déjà. Ainsi, l'exploration de données en elle-même est un vaste domaine dans lequel les prochains paragraphes, nous approfondirons spécifiquement les outils de l'exploration de données. Dans cet article, nous discuterons des types d'exploration de données.
Qu'est-ce que l'exploration de données?
Comme nous l'avons vu précédemment, l'exploration de données est un processus dans lequel nous essayons de tirer le meilleur parti des données. Les outils d'exploration de données agissent comme un pont entre les données et les informations des données. Dans quelques blogs, l'exploration de données est également appelée découverte de connaissances. Ici, nous aimerions donner une brève idée du processus de mise en œuvre de l'exploration de données afin que l'intuition derrière l'exploration de données soit claire et devienne facile à comprendre pour les lecteurs. Sous l'organigramme représente le flux:
Dans le processus discuté ci-dessus, il existe des outils à chaque niveau et nous essaierions de plonger profondément dans les plus importants.
Types d'exploration de données
L'exploration de données peut être effectuée sur les types de données suivants:
1. Lissage (préparer les données)
Cette méthode particulière de technique d'exploration de données relève du genre de préparation des données. L'objectif principal de cette technique est de supprimer le bruit des données. Ici, des algorithmes comme la simple exponentielle, la moyenne mobile sont utilisés pour éliminer le bruit. Lors d'une analyse exploratoire, cette technique est très pratique pour visualiser les tendances / sentiments.
2. Agrégation (préparer les données)
Comme le terme le suggère, un groupe de données est agrégé pour obtenir plus d'informations. Cette technique est utilisée pour donner un aperçu des objectifs commerciaux et peut être effectuée manuellement ou à l'aide d'un logiciel spécialisé. Cette technique est généralement utilisée sur les mégadonnées, car les mégadonnées ne fournissent pas les informations requises dans leur ensemble.
3. Généralisation (préparer les données)
Encore une fois, comme son nom l'indique, cette technique est utilisée pour généraliser les données dans leur ensemble. Cela diffère de l'agrégation dans le sens où les données lors de la généralisation ne sont pas regroupées pour obtenir plus d'informations, mais à leur tour, l'ensemble des données est généralisé. Cela permettra à un modèle de science des données de s'adapter à de nouveaux points de données.
4. Normalisation (préparer les données)
Dans cette technique, une attention particulière est portée aux points de données afin de les amener à la même échelle d'analyse. Par exemple, l'âge et le salaire d'une personne se situent dans différentes échelles de mesure, donc les représenter sur un graphique ne nous aidera pas à obtenir des informations utiles sur les tendances présentes en tant que caractéristique collective. En utilisant la normalisation, nous pouvons les amener à une échelle égale afin que la comparaison pomme à pomme puisse être effectuée.
5. Sélection d'attribut / caractéristique (préparer les données)
Dans cette technique, nous utilisons des méthodes pour effectuer une sélection de fonctionnalités afin que le modèle utilisé pour former les ensembles de données puisse impliquer une valeur pour prédire les données qu'il n'a pas vues. Cela est très similaire au choix de la bonne tenue dans une armoire pleine de vêtements pour s'adapter à l'événement. Les fonctionnalités non pertinentes peuvent avoir un impact négatif sur les performances du modèle, sans parler de l'amélioration des performances.
6. Classification (modéliser les données)
Dans cette technique d'exploration de données, nous traitons des groupes appelés «classes». Dans cette technique, nous utilisons les caractéristiques sélectionnées (comme discuté dans le point ci-dessus) collectivement pour les groupes / catégories. Par exemple, dans un magasin, si nous devons évaluer si une personne achètera un produit ou non, il existe «n» nombre de fonctionnalités que nous pouvons utiliser collectivement pour obtenir un résultat Vrai / Faux.
7. Suivi des modèles
Il s'agit de l'une des techniques de base utilisées dans l'exploration de données pour obtenir des informations sur les tendances / modèles susceptibles d'être présentés par les points de données. Par exemple, nous pouvons déterminer une tendance à l'augmentation des ventes pendant un week-end ou un jour férié plutôt qu'en semaine ou en jours ouvrables.
8. Analyse des valeurs aberrantes ou détection des anomalies
Ici, comme son nom l'indique, cette technique est utilisée pour trouver ou analyser des valeurs aberrantes ou des anomalies. Les valeurs aberrantes ou les anomalies ne sont pas des points de données négatifs, elles sont juste quelque chose qui se démarque de la tendance générale de l'ensemble de données. Lors de l'identification des valeurs aberrantes, nous pouvons soit les supprimer complètement de l'ensemble de données, ce qui se produit lorsque la préparation des données est terminée. Ou bien cette technique est largement utilisée dans les ensembles de données du modèle pour prédire les valeurs aberrantes également.
9. Clustering
Cette technique est à peu près similaire à la classification, mais la seule différence est que nous ne connaissons pas le groupe dans lequel les points de données tomberont après le regroupement après la collecte des fonctionnalités. Cette méthode est généralement utilisée pour regrouper des personnes afin de cibler des recommandations de produits similaires.
10. Régression
Cette technique est utilisée pour prédire la probabilité d'une caractéristique avec la présence d'autres caractéristiques. Par exemple, nous pouvons formuler la probabilité du prix d'un article en fonction de la demande, de la concurrence et de quelques autres caractéristiques.
11. Réseau de neurones
Cette technique est basée sur le principe du fonctionnement des neurones biologiques. Semblable à ce que font les neurones dans le corps humain, les neurones d'un réseau de neurones dans le travail d'exploration de données agissent également comme unité de traitement et connectent un autre neurone pour transmettre les informations le long de la chaîne.
12. Association
Dans cette méthode d'exploration de données, la relation entre les différentes fonctionnalités est déterminée et, à son tour, utilisée pour trouver des modèles cachés ou une analyse connexe est effectuée selon les besoins de l'entreprise. Par exemple, en utilisant l'association, nous pouvons trouver des fonctionnalités corrélées les unes aux autres et ainsi mettre l'accent sur la suppression de n'importe qui afin de supprimer certaines fonctionnalités redondantes et d'améliorer la puissance / le temps de traitement.
Conclusion
Pour conclure, il y a différentes exigences à garder à l'esprit lors de l'exploration de données. Il faut faire très attention à ce que le résultat devrait être afin que les techniques correspondantes puissent être utilisées pour atteindre l'objectif. Bien que l'exploration de données soit un espace en évolution, nous avons essayé de créer une liste exhaustive de tous les types d'outils dans l'exploration de données ci-dessus pour les lecteurs.
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