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

Avant de comprendre les concepts et techniques d'exploration de données, nous étudierons d'abord l'exploration de données. L'exploration de données est une caractéristique de la conversion des données en certaines informations bien informées. Il s'agit du processus d'obtention de nouvelles informations en examinant une grande quantité de données disponibles. En utilisant diverses techniques et outils, on ne peut prédire les informations requises à partir des données que si la procédure suivie est correcte. Cela est utile dans diverses industries pour extraire certaines informations requises pour une analyse future en reconnaissant certains modèles dans les données existantes dans les bases de données, les entrepôts de données, etc.

Types de données dans l'exploration de données

Voici les types de données sur lesquelles l'exploration de données peut être effectuée:

  • Bases de données relationnelles
  • Entrepôts de données
  • DB avancés et référentiels d'informations
  • Bases de données orientées objet et relationnelles objet
  • Bases de données transactionnelles et spatiales
  • Bases de données hétérogènes et héritées
  • Base de données multimédia et streaming
  • Bases de données textuelles
  • Exploration de texte et exploration de sites Web

Processus d'exploration de données

Voici les points du processus d'exploration de données:

1. Compréhension commerciale

Il s'agit de la première phase du processus de mise en œuvre de l'exploration de données où tous les besoins et l'objectif commercial du client sont clairement compris. Des objectifs d'exploration de données appropriés sont définis en tenant compte du scénario actuel de l'entreprise et d'autres facteurs tels que les ressources, les hypothèses, les contraintes. Un bon plan d'exploration de données doit être détaillé et doit remplir nos objectifs commerciaux et d'exploration de données.

2. Compréhension des données

Cette phase agit comme un contrôle d'intégrité sur les données qui ont été collectées à partir de diverses ressources pour les processus d'exploration de données.Tout d'abord, toutes les données des différentes sources sont collectées en rapport avec le scénario d'entreprise de l'organisation qui peut être dans les différentes bases de données, fichiers plats, etc. Les données collectées sont vérifiées qu'elles correspondent correctement car elles peuvent ne pas être pertinentes.

Parfois, les métadonnées doivent également être vérifiées pour réduire les erreurs dans les processus d'exploration de données. Diverses requêtes d'exploration de données sont utilisées pour l'analyse des données correctes et en fonction des résultats, la qualité des données peut être vérifiée. Il permet également d'analyser si des données manquent ou non.

3. Préparation des données

Ce processus consomme le temps maximum du projet. Ce visage comprend un processus appelé nettoyage des données pour nettoyer les données qui ont été collectées au cours du processus de compréhension des données. Le processus de nettoyage des données est utilisé pour nettoyer les données afin d'exclure les données bruyantes incorrectes pour les données avec des valeurs manquantes.

4. Transformation des données

Dans l'état suivant, des opérations de transformation de données sont effectuées, qui sont utilisées pour modifier les données afin de les rendre utiles pour le processus de mise en œuvre de l'exploration de données. Voici une transformation telle que l'agrégation, les généralisations, la normalisation ou la construction d'attributs pour préparer les données pour le processus de modélisation des données.

5. Modélisation

Il s'agit de la phase d'exploration de données où la bonne technique est utilisée pour déterminer les modèles de données. Les différents scénarios doivent être créés pour vérifier la qualité et la validité de ce modèle et pour déterminer si les objectifs définis dans le processus de compréhension des affaires sont atteints après la mise en œuvre de ces techniques. Le modèle qui a été trouvé dans ce processus est évalué plus avant et est envoyé pour le déploiement à l'équipe des opérations commerciales afin qu'il puisse aider à améliorer la politique commerciale des organisations.

6. Évaluation

Dans cette phase, l'évaluation appropriée des découvertes d'exploration de données est effectuée pour lui donner un essai ou un échec pour la mise en œuvre dans les processus métier. Une comparaison correcte est faite avec les découvertes et le plan d'opérations commerciales existant pour évaluer correctement le changement pour les informations trouvées qui doivent être ajoutées aux opérations commerciales actuelles.

7. Déploiement

Dans cette phase, les informations qui ont été conclues à l'aide de processus d'exploration de données sont transformées sous une forme compréhensible pour les parties prenantes non techniques. Pour ce processus, un plan de déploiement approprié comprenant l'expédition, la maintenance et la surveillance des informations trouvées est créé. De cette façon, un rapport de projet approprié est créé avec les expériences et les leçons apprises au cours du processus pour transmettre nos découvertes d'exploration de données à l'équipe des opérations commerciales.

Par conséquent, ce processus contribue à améliorer la politique commerciale d'une organisation.

Techniques d'exploration de données

Les techniques et technologies ci-dessous peuvent aider à appliquer la fonction d'exploration de données de sa manière la plus efficace:

1. Suivez les modèles

La reconnaissance des modèles de votre jeu de données est l'une des techniques de base de l'exploration de données. Les données sont observées à intervalles réguliers pour reconnaître une certaine aberration. Par exemple, on peut voir si une personne en particulier voyage dans différents pays, alors cette personne devra réserver des billets régulièrement, donc une carte de crédit spéciale peut être offerte.

2. Classification

C'est l'une des techniques complexes d'exploration de données où nous devons créer diverses catégories discernables en utilisant divers attributs dans les données existantes. Ces catégories aident à tirer diverses conclusions pour notre utilisation future. Par exemple, lors de l'analyse des données de trafic dans la ville, le trafic de la zone peut être classé sous faible, moyen et lourd. Cela aidera les voyageurs à prévoir le trafic avant l'heure.

3. Association

Cette technique est similaire à la technique de suivi de modèle mais ici, elle est liée aux variables liées de manière dépendante. Cela signifie que le modèle des données associées est trouvé et lié aux données existantes. Les événements liés à l'autre événement sont suivis et les modèles particuliers se trouvent dans ces données. Par exemple, les données de suivi des fichiers pour le trafic dans une ville particulière peuvent également suivre les endroits les plus visités d'une ville. Cela peut également aider à suivre les lieux célèbres à visiter dans la ville.

4. Détection des valeurs aberrantes

Cette technique est liée à l'extraction d'anomalies dans le schéma des données. Par exemple, la vente d'un centre commercial fait un bon bénéfice au cours des 11 mois de l'année, mais au cours du dernier mois, les ventes ont baissé tellement qu'elles entraînent une perte. Dans ces cas, nous devons savoir quel a été le facteur qui a fait la baisse des ventes pour que l'on puisse l'éviter la prochaine fois. La technique de détection d'une telle distraction dans le schéma régulier fait partie de la technique de détection des valeurs aberrantes.

5. Clustering

Cette technique est similaire à la classification, seule la différence réside dans le fait qu'elle sélectionne le groupe de données qui présentent certaines similitudes en un seul groupe. Par exemple, regrouper différents publics d'un cinéma sur la base de la fréquence, de la fréquence à laquelle ils viennent pour les spectacles, du moment où ils viennent le plus souvent et du genre de film pour lequel ils viennent.

6. Régression

Cette technique permet de tracer la relation entre les 2 variables dont une analyse pourrait dépendre. Ici, nous essayons de découvrir le modèle de changement dans la variable en fixant les autres variables dépendantes. Par exemple, si nous avons besoin de connaître la tendance des ventes d'un produit dans un centre commercial en fonction de sa disponibilité, de la saison, de la demande, etc. Cela peut conduire le propriétaire à fixer le prix de vente.

7. Prédiction

La caractéristique la plus importante de l'exploration de données est de réduire les risques futurs et d'augmenter le profit de l'organisation en étudiant les modèles existants et historiques des risques de vente et de crédit. Ici, ce type de technologie nous aide à prendre des décisions futures en fonction du modèle trouvé dans les données historiques et actuelles et en gardant à l'esprit les changements du marché et les risques. Cette technique est très utile pour l'exploration de données.

Outils d'exploration de données

On n'a pas besoin des technologies les plus récentes pour effectuer l'exploration de données. Cela peut également être fait en utilisant les derniers systèmes de base de données et des outils simples qui sont facilement disponibles dans n'importe quelle organisation. On peut également créer son propre outil lorsque l'outil approprié est manquant. L'outil le plus populaire est largement utilisé dans l'industrie sont donnés ci-dessous:

1. Langue R

Il s'agit d'un outil open source utilisé pour le calcul statistique et les graphiques. Cet outil aide à une gestion efficace des données et à une installation de stockage et toutes ces fonctionnalités sont dues aux techniques ci-dessous:

  • Statistique
  • Tests statistiques classiques
  • Analyse des séries chronologiques
  • Classification
  • Techniques graphiques

2. Oracle Data Mining

Cet outil est communément appelé ODM, il fait partie de la base de données Oracle Advanced Analytics. Cet outil permet d'analyser les données dans les entrepôts de données et génère des informations détaillées qui aident davantage à faire des prédictions. Ces choses aident à étudier le comportement des clients, les produits demandent de la publicité et aident ainsi à augmenter les opportunités de vente.

Défis rencontrés dans la mise en œuvre de Data mine:

  • Des experts qualifiés sont nécessaires pour effectuer des requêtes complexes d'exploration de données.
  • Les modèles actuels peuvent ne pas correspondre aux bases de données de l'état futur.
  • Difficultés rencontrées dans la gestion de grandes bases de données.
  • Il peut être nécessaire de modifier les pratiques commerciales pour utiliser les informations qui ont été découvertes.
  • Des bases de données et des informations hétérogènes venant du monde entier peuvent entraîner des informations intégrées complexes.
  • L'exploration de données a une condition préalable que les données doivent être de nature diverse, sinon les résultats peuvent être inexacts.

Conclusion - Concepts et techniques d'exploration de données

  • L'exploration de données est un moyen de suivre les données passées et de faire des analyses futures en les utilisant.
  • Cela revient à extraire les informations nécessaires à l'analyse des actifs de dernière date déjà présents dans les bases de données.
  • L'exploration de données peut être effectuée sur différents types de bases de données comme la base de données spatiales, le SGBDR, les entrepôts de données, les bases de données multiples et héritées, etc.
  • Le processus de minage complet comprend la compréhension de l'entreprise, la compréhension des données, la préparation des données, la modélisation, l'évolution, le déploiement.
  • Diverses techniques d'exploration de données sont disponibles pour faire fonctionner l'exploration de données de manière efficace, comme la classification, l'association de régression, etc. L'utilisation dépend du scénario.
  • Les outils d'exploration de données les plus efficaces sont le langage R et Oracle Data.
  • Le principal inconvénient de l'exploration de données qui se pose est la difficulté de former des experts pour faire fonctionner ce logiciel d'analyse.
  • Il existe diverses industries qui utilisent l'exploration de données à des fins d'analyse, comme la banque, la fabrication, les supermarchés, les prestataires de services de vente au détail, etc.

Articles recommandés

Ceci est un guide des concepts et techniques d'exploration de données. Nous discutons ici du processus, des techniques et des outils d'exploration de données dans l'exploration de données. Vous pouvez également consulter nos autres articles connexes pour en savoir plus-

  1. Avantages de l'exploration de données
  2. Qu'est-ce que l'exploration de données?
  3. Processus d'exploration de données
  4. Techniques de science des données
  5. Clustering dans l'apprentissage automatique
  6. Comment générer des données de test?
  7. Guide des modèles d'exploration de données

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Big Data