Présentation du processus d'exploration de données
L'exploration de données est l'acte et un moyen de trouver des modèles et des possibilités dans les grands ensembles de données qui impliquent généralement des méthodes telles que les points d'intersection dans les statistiques, l'apprentissage automatique et les systèmes de base de données. C'est un sous-ensemble interdisciplinaire d'un domaine de l'informatique avec des statistiques pour un objectif global de prendre des informations en utilisant des méthodes intelligentes en utilisant un ensemble de données et aussi en transformant toutes les informations en une toute nouvelle structure compréhensible qui pourrait être mise à profit. usage. Dans cette rubrique, nous allons découvrir le processus d'exploration de données.
L'une des tâches très essentielles de l'exploration de données concerne l'analyse automatique et semi-automatique de grandes quantités de données et d'informations brutes afin d'extraire l'ensemble très inconnu de modèles auparavant inconnus tels que des grappes ou un groupe d'enregistrements de données, la détection d'anomalies (enregistrements inhabituels) et également dans le cas de dépendances qui utilisent l'extraction de motifs séquentiels et l'extraction de règles d'association. Cela utilise des indices spatiaux. Ces modèles peuvent être connus comme faisant partie des types dans les données d'entrée et peuvent être utilisés dans une analyse plus approfondie, par exemple, en cas d'analyse prédictive et d'apprentissage automatique. Des ensembles de résultats plus précis peuvent être obtenus une fois que vous commencez à utiliser les systèmes d'aide à la décision.
Comment fonctionne l'exploration de données?
Il existe une abondance de données dans l'industrie à travers les domaines et il devient très nécessaire de traiter et de traiter les données en conséquence. Fondamentalement, en un mot, cela implique l'ensemble de processus ETL tels que l'extraction, la transformation et le chargement des données ainsi que tout ce qui est nécessaire pour que cet ETL se produise. Cela implique le nettoyage, la transformation et le traitement des données à utiliser dans divers systèmes et représentations. Les clients peuvent utiliser ces données traitées pour analyser les entreprises et les tendances de croissance de leurs entreprises.
Avantages du processus d'exploration de données
L'avantage de l'exploration de données comprend non seulement ceux liés aux entreprises, mais aussi ceux comme la médecine, les prévisions météorologiques, les soins de santé, les transports, les assurances, le gouvernement, etc. Certains des avantages comprennent:
- Marketing / Retail: il aide toutes les sociétés de marketing et les entreprises à construire des modèles basés sur un ensemble historique de données et d'informations afin de prédire la réactivité aux campagnes de marketing qui prévalent aujourd'hui telles que la campagne de marketing en ligne, le publipostage, etc.
- Finance / Banque: L'exploration de données implique que les institutions financières fournissent des informations sur les prêts et les rapports de crédit. Lorsque le modèle est construit sur des informations historiques, les bons ou les mauvais prêts peuvent alors être déterminés par les institutions financières. De plus, les transactions frauduleuses et suspectes sont également surveillées par les banques.
- Fabrication: L'équipement défectueux et la qualité des produits fabriqués peuvent être déterminés en utilisant les paramètres optimaux de contrôle. Par exemple, pour certaines des industries de développement de semi-conducteurs, la dureté et la qualité de l'eau deviennent un défi majeur car elles ont tendance à affecter la qualité des produits de leur produit.
- Gouvernement: Les gouvernements peuvent bénéficier de la surveillance et de la mesure des activités suspectes pour éviter les activités de lutte contre le blanchiment d'argent.
Différentes étapes du processus d'exploration de données
- Nettoyage des données: il s'agit d'une étape très initiale dans le cas de l'exploration de données où la classification des données devient un élément essentiel pour obtenir l'analyse finale des données. Cela implique d'identifier et de supprimer les données inexactes et délicates d'un ensemble de tables, de bases de données et de jeux d'enregistrements. Certaines techniques incluent l'ignorance du tuple qui se trouve principalement lorsque l'étiquette de classe n'est pas en place, la technique suivante nécessite le remplissage des valeurs manquantes de son propre chef, le remplacement des valeurs manquantes et des valeurs incorrectes par des constantes globales ou des valeurs prévisibles ou moyennes.
- Intégration des données: C'est une technique qui implique la fusion du nouvel ensemble d'informations avec l'ensemble existant. Cependant, la source peut impliquer de nombreux ensembles de données, bases de données ou fichiers plats. L'implémentation habituelle pour l'intégration des données est la création d'un EDW (entrepôt de données d'entreprise) qui parle ensuite de deux concepts - couplage serré et lâche, mais ne creusons pas dans les détails.
- Transformation des données: cela nécessite la transformation des données dans des formats généralement du système source vers le système de destination requis. Certaines stratégies incluent le lissage, l'agrégation, la normalisation, la généralisation et la construction d'attributs.
- Discrétisation des données: Les techniques qui peuvent diviser le domaine de l'attribut continu le long d'intervalles sont appelées discrétisation des données dans lesquelles les ensembles de données sont stockés en petits morceaux et rendant ainsi notre étude beaucoup plus efficace. Deux stratégies impliquent une discrétisation descendante et une discrétisation ascendante.
- Hiérarchies de concepts: elles minimisent les données en remplaçant et en collectant des concepts de bas niveau à partir de concepts de haut niveau. Les données multidimensionnelles avec plusieurs niveaux d'abstraction sont définies par des hiérarchies de concepts. Les méthodes sont le Binning, l'analyse d'histogramme, l'analyse de cluster, etc.
- Évaluation du modèle et présentation des données: si les données sont présentées de manière efficace, le client, ainsi que les clients, peuvent les utiliser de la meilleure façon possible. Après avoir traversé l'ensemble des étapes ci-dessus, les données sont ensuite présentées sous forme de graphiques et de diagrammes et ainsi les comprendre avec un minimum de connaissances statistiques.
Outils et techniques d'exploration de données
Les outils et techniques d'exploration de données impliquent la manière dont ces données peuvent être extraites et utilisées à bon escient. Les deux suivants font partie de l'ensemble d'outils et de techniques d'exploration de données les plus populaires:
1. Langage R: Il s'agit d'un outil open source utilisé pour les graphiques et le calcul statistique. Il dispose d'une grande variété de tests statistiques classiques, de classification, de techniques graphiques, d'analyses de séries chronologiques, etc. Il utilise des installations de stockage et une gestion des données efficaces.
2. Exploration de données Oracle: il est populairement connu sous le nom d'ODM qui devient une partie de la base de données analytique avancée d'Oracle générant ainsi des informations détaillées et des prédictions spécifiquement utilisées pour la détection du comportement des clients, développer des profils de clients ainsi que l'identification des voies et opportunités de vente croisée.
Conclusion
L'exploration de données est tout au sujet de l'explication des données historiques et aussi d'un véritable ensemble de données en continu et utilise ainsi des prédictions et des analyses en plus des données extraites. Il est étroitement lié à la science des données et aux algorithmes d'apprentissage automatique tels que la classification, la régression, le clustering, XGboosting, etc. car ils ont tendance à former d'importantes techniques d'exploration de données.
L'un des inconvénients peut inclure la formation de ressources sur l'ensemble de logiciels, ce qui peut être une tâche complexe et prenant du temps. L'exploration de données devient aujourd'hui une composante nécessaire de son système et en l'utilisant efficacement, les entreprises peuvent se développer et prévoir leurs ventes et revenus futurs. J'espère que cet article vous a plu. Restez avec nous pour plus comme ceux-ci.
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