Le didacticiel d'exploration de données fournit des concepts de base et avancés de l'exploration de données. Notre didacticiel d'exploration de données est conçu pour les apprenants et les experts.

L'exploration de données est l'une des techniques les plus utiles qui aident les entrepreneurs, les chercheurs et les particuliers à extraire des informations précieuses à partir d'énormes ensembles de données. L'exploration de données est également appelée Découverte des connaissances dans la base de données (KDD) . Le processus de découverte des connaissances comprend le nettoyage des données, l'intégration des données, la sélection des données, la transformation des données, l'exploration des données, l'évaluation des modèles et la présentation des connaissances.

Notre didacticiel d'exploration de données comprend tous les sujets liés à l'exploration de données tels que les applications, l'exploration de données vs l'apprentissage automatique, les outils d'exploration de données, l'exploration de données sur les réseaux sociaux, les techniques d'exploration de données, le clustering dans l'exploration de données, les défis de l'exploration de données, etc.

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

Le processus d'extraction d'informations pour identifier des modèles, des tendances et des données utiles qui permettraient à l'entreprise de prendre des décisions basées sur les données à partir d'énormes ensembles de données est appelé Data Mining.

En d'autres termes, nous pouvons dire que le Data Mining est le processus d'investigation de modèles d'informations cachés selon diverses perspectives pour la catégorisation en données utiles, qui sont collectées et assemblées dans des domaines particuliers tels que les entrepôts de données, l'analyse efficace, l'algorithme d'exploration de données, l'aide à la décision. fabrication et autres besoins en données pour éventuellement réduire les coûts et générer des revenus.

L'exploration de données consiste à rechercher automatiquement de grandes réserves d'informations pour trouver des tendances et des modèles qui vont au-delà des simples procédures d'analyse. L'exploration de données utilise des algorithmes mathématiques complexes pour les segments de données et évalue la probabilité d'événements futurs. Le Data Mining est également appelé Knowledge Discovery of Data (KDD).

Le Data Mining est un processus utilisé par les organisations pour extraire des données spécifiques d’énormes bases de données afin de résoudre des problèmes commerciaux. Il transforme principalement les données brutes en informations utiles.

Le Data Mining s’apparente à la Data Science réalisée par une personne, dans une situation précise, sur un ensemble de données particulier, avec un objectif. Ce processus comprend divers types de services tels que l'exploration de texte, l'exploration de sites Web, l'exploration audio et vidéo, l'exploration de données picturales et l'exploration de médias sociaux. Cela se fait via un logiciel simple ou très spécifique. En externalisant l'exploration de données, tout le travail peut être effectué plus rapidement avec de faibles coûts d'exploitation. Les entreprises spécialisées peuvent également utiliser les nouvelles technologies pour collecter des données impossibles à localiser manuellement. Il existe des tonnes d’informations disponibles sur diverses plateformes, mais très peu de connaissances sont accessibles. Le plus grand défi est d’analyser les données pour en extraire des informations importantes qui peuvent être utilisées pour résoudre un problème ou pour le développement de l’entreprise. Il existe de nombreux instruments et techniques puissants pour extraire des données et en tirer de meilleures informations.

Types d'exploration de données

L’exploration de données peut être effectuée sur les types de données suivants :

Base de données relationnelle :

Une base de données relationnelle est une collection de plusieurs ensembles de données formellement organisés par des tables, des enregistrements et des colonnes à partir desquels les données sont accessibles de différentes manières sans avoir à reconnaître les tables de la base de données. Les tableaux transmettent et partagent des informations, ce qui facilite la recherche, la création de rapports et l'organisation des données.

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Entrepôts de données :

Un entrepôt de données est la technologie qui collecte les données provenant de diverses sources au sein de l'organisation pour fournir des informations commerciales significatives. L'énorme quantité de données provient de plusieurs endroits tels que le marketing et la finance. Les données extraites sont utilisées à des fins analytiques et aident à la prise de décision pour une organisation commerciale. L'entrepôt de données est conçu pour l'analyse des données plutôt que pour le traitement des transactions.

Référentiels de données :

Le référentiel de données fait généralement référence à une destination de stockage de données. Cependant, de nombreux professionnels de l'informatique utilisent le terme plus clairement pour désigner un type spécifique de configuration au sein d'une structure informatique. Par exemple, un groupe de bases de données dans lequel une organisation a conservé différents types d’informations.

Base de données objet-relationnelle :

Une combinaison d'un modèle de base de données orientée objet et d'un modèle de base de données relationnelle est appelée modèle objet-relationnel. Il prend en charge les classes, les objets, l'héritage, etc.

L'un des principaux objectifs du modèle de données objet-relationnel est de combler l'écart entre la base de données relationnelle et les pratiques de modèle orienté objet fréquemment utilisées dans de nombreux langages de programmation, par exemple C++, Java, C#, etc.

Base de données transactionnelle :

Une base de données transactionnelle fait référence à un système de gestion de base de données (SGBD) qui a le potentiel d'annuler une transaction de base de données si elle n'est pas effectuée correctement. Même s'il s'agissait d'une fonctionnalité unique il y a très longtemps, aujourd'hui, la plupart des systèmes de bases de données relationnelles prennent en charge les activités de bases de données transactionnelles.

Avantages de l'exploration de données

• La technique de Data Mining permet aux organisations d'obtenir des données basées sur la connaissance.
• L’exploration de données permet aux organisations d’apporter des modifications lucratives à leurs opérations et à leur production.
• Par rapport à d’autres applications de données statistiques, l’exploration de données est rentable.
• Le Data Mining aide le processus de prise de décision d’une organisation.
• Il facilite la découverte automatisée de modèles cachés ainsi que la prédiction des tendances et des comportements.
• Cela peut être induit dans le nouveau système ainsi que dans les plateformes existantes.
• Il s’agit d’un processus rapide qui permet aux nouveaux utilisateurs d’analyser facilement d’énormes quantités de données en peu de temps.

Inconvénients de l'exploration de données

• Il est probable que les organisations vendent des données utiles sur leurs clients à d’autres organisations contre de l’argent. Selon le rapport, American Express a vendu les achats par carte de crédit de ses clients à d'autres organisations.
• De nombreux logiciels d’analyse d’exploration de données sont difficiles à utiliser et nécessitent une formation préalable.
• Différents instruments d'exploration de données fonctionnent de manière distincte en raison des différents algorithmes utilisés dans leur conception. Par conséquent, la sélection des bons outils d’exploration de données est une tâche très difficile.
• Les techniques d’exploration de données ne sont pas précises, ce qui peut entraîner de graves conséquences dans certaines conditions.

Applications d'exploration de données

L'exploration de données est principalement utilisée par les organisations ayant des demandes de consommation intenses : commerce de détail, communication, finance, société de marketing, détermination des prix, des préférences des consommateurs, du positionnement des produits et de l'impact sur les ventes, la satisfaction des clients et les bénéfices de l'entreprise. L'exploration de données permet à un détaillant d'utiliser les enregistrements des achats des clients au point de vente pour développer des produits et des promotions qui aident l'organisation à attirer le client.

Il s’agit des domaines suivants dans lesquels l’exploration de données est largement utilisée :

Exploration de données dans le domaine de la santé :

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L’exploration de données dans le domaine de la santé présente un excellent potentiel pour améliorer le système de santé. Il utilise des données et des analyses pour obtenir de meilleures informations et identifier les meilleures pratiques qui amélioreront les services de soins de santé et réduiront les coûts. Les analystes utilisent des approches d'exploration de données telles que l'apprentissage automatique, les bases de données multidimensionnelles, la visualisation de données, le soft computing et les statistiques. Le Data Mining peut être utilisé pour prévoir les patients dans chaque catégorie. Les procédures garantissent que les patients reçoivent des soins intensifs au bon endroit et au bon moment. L’exploration de données permet également aux assureurs maladie de reconnaître les fraudes et les abus.

Exploration de données dans l’analyse du panier de marché :

L'analyse du panier de consommation est une méthode de modélisation basée sur une hypothèse. Si vous achetez un groupe spécifique de produits, vous êtes plus susceptible d’acheter un autre groupe de produits. Cette technique peut permettre au détaillant de comprendre le comportement d'achat d'un acheteur. Ces données peuvent aider le détaillant à comprendre les exigences de l'acheteur et à modifier l'agencement du magasin en conséquence. Il est possible d'utiliser une comparaison analytique différente des résultats entre différents magasins, entre clients appartenant à différents groupes démographiques.

L'exploration de données dans l'éducation :

L'exploration de données éducatives est un domaine émergent, soucieux de développer des techniques qui explorent les connaissances à partir des données générées par les environnements éducatifs. Les objectifs de l'EDM sont reconnus comme l'affirmation du comportement d'apprentissage futur de l'élève, l'étude de l'impact du soutien éducatif et la promotion de l'apprentissage des sciences. Une organisation peut utiliser l'exploration de données pour prendre des décisions précises et également pour prédire les résultats de l'étudiant. Grâce aux résultats obtenus, l’établissement peut se concentrer sur ce qu’il faut enseigner et sur la manière d’enseigner.

Exploration de données en ingénierie de fabrication :

La connaissance est le meilleur atout d’une entreprise manufacturière. Les outils d'exploration de données peuvent être utiles pour trouver des modèles dans un processus de fabrication complexe. L'exploration de données peut être utilisée dans la conception au niveau du système pour obtenir les relations entre l'architecture du produit, le portefeuille de produits et les besoins en données des clients. Il peut également être utilisé pour prévoir la période de développement du produit, le coût et les attentes parmi les autres tâches.

Data Mining dans CRM (Customer Relationship Management) :

La gestion de la relation client (CRM) consiste à obtenir et à conserver des clients, à les fidéliser et à mettre en œuvre des stratégies orientées client. Pour établir une relation décente avec le client, une organisation commerciale doit collecter des données et les analyser. Grâce aux technologies d’exploration de données, les données collectées peuvent être utilisées à des fins d’analyse.

Data Mining dans la détection de fraude :

Des milliards de dollars sont perdus à cause des fraudes. Les méthodes traditionnelles de détection des fraudes sont un peu longues et sophistiquées. L'exploration de données fournit des modèles significatifs et transforme les données en informations. Un système de détection de fraude idéal devrait protéger les données de tous les utilisateurs. Les méthodes supervisées consistent en une collection d’échantillons d’enregistrements, et ces enregistrements sont classés comme frauduleux ou non frauduleux. Un modèle est construit à partir de ces données et la technique est élaborée pour identifier si le document est frauduleux ou non.

Exploration de données dans la détection de mensonge :

Arrêter un criminel n'est pas une grosse affaire, mais lui faire découvrir la vérité est une tâche très difficile. Les forces de l'ordre peuvent utiliser des techniques d'exploration de données pour enquêter sur des infractions, surveiller les communications terroristes présumées, etc. Cette technique inclut également l'exploration de texte et recherche des modèles significatifs dans les données, qui sont généralement du texte non structuré. Les informations recueillies lors des enquêtes précédentes sont comparées et un modèle de détection des mensonges est construit.

Exploration de données Banque financière :

La digitalisation du système bancaire est censée générer une énorme quantité de données à chaque nouvelle transaction. La technique d'exploration de données peut aider les banquiers en résolvant les problèmes liés aux affaires dans les domaines bancaire et financier en identifiant les tendances, les pertes et les corrélations dans les informations commerciales et les coûts du marché qui ne sont pas immédiatement évidents pour les gestionnaires ou les dirigeants parce que le volume de données est trop important ou est produit. trop rapidement à l'écran par les experts. Le manager peut trouver ces données pour mieux cibler, acquérir, fidéliser, segmenter et entretenir un client rentable.

Défis de mise en œuvre dans l'exploration de données

Bien que le data mining soit très puissant, il est confronté à de nombreux défis lors de son exécution. Divers défis peuvent être liés aux performances, aux données, aux méthodes et techniques, etc. Le processus d'exploration de données devient efficace lorsque les défis ou les problèmes sont correctement reconnus et résolus de manière adéquate.

Données incomplètes et bruitées :

Le processus d'extraction de données utiles à partir de grands volumes de données est l'exploration de données. Les données du monde réel sont hétérogènes, incomplètes et bruitées. Les données en grande quantité seront généralement inexactes ou peu fiables. Ces problèmes peuvent survenir en raison d'un instrument de mesure des données ou d'erreurs humaines. Supposons qu'une chaîne de vente au détail collecte les numéros de téléphone des clients qui dépensent plus de 500 $ et que les employés comptables mettent les informations dans leur système. La personne peut faire une erreur de chiffre lors de la saisie du numéro de téléphone, ce qui entraîne des données incorrectes. Même certains clients peuvent ne pas vouloir divulguer leur numéro de téléphone, ce qui entraîne des données incomplètes. Les données pourraient être modifiées en raison d’une erreur humaine ou système. Toutes ces conséquences (données bruitées et incomplètes) rendent l’exploration de données difficile.

Distribution des données :

Les données du monde réel sont généralement stockées sur diverses plates-formes dans un environnement informatique distribué. Cela peut être dans une base de données, dans des systèmes individuels ou même sur Internet. En pratique, il est assez difficile de regrouper toutes les données dans un référentiel de données centralisé, principalement en raison de problèmes organisationnels et techniques. Par exemple, divers bureaux régionaux peuvent disposer de leurs serveurs pour stocker leurs données. Il n'est pas possible de stocker toutes les données de tous les bureaux sur un serveur central. Par conséquent, l’exploration de données nécessite le développement d’outils et d’algorithmes permettant l’exploration de données distribuées.

Données complexes :

Les données du monde réel sont hétérogènes et peuvent être des données multimédias, notamment audio et vidéo, des images, des données complexes, des données spatiales, des séries temporelles, etc. Gérer ces différents types de données et extraire des informations utiles est une tâche difficile. La plupart du temps, de nouvelles technologies, de nouveaux outils et méthodologies devraient être perfectionnés pour obtenir des informations spécifiques.

Performance:

La performance du système d'exploration de données repose principalement sur l'efficacité des algorithmes et des techniques utilisés. Si l’algorithme et les techniques conçus ne sont pas à la hauteur, l’efficacité du processus d’exploration de données en sera affectée.

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Confidentialité et sécurité des données :

L'exploration de données entraîne généralement de graves problèmes en termes de sécurité, de gouvernance et de confidentialité des données. Par exemple, si un détaillant analyse les détails des articles achetés, il révèle des données sur les habitudes d'achat et les préférences des clients sans leur autorisation.

Visualisation de données:

Dans l'exploration de données, la visualisation des données est un processus très important car c'est la principale méthode qui montre le résultat à l'utilisateur de manière présentable. Les données extraites doivent transmettre le sens exact de ce qu’elles entendent exprimer. Mais il arrive souvent qu’il soit difficile de représenter les informations à l’utilisateur final de manière précise et simple. Les données d'entrée et les informations de sortie étant des processus de visualisation de données complexes, très efficaces et réussis, ils doivent être mis en œuvre pour réussir.

L’exploration de données présente bien d’autres défis en plus des problèmes mentionnés ci-dessus. De plus en plus de problèmes sont révélés au fur et à mesure que le processus d'exploration de données commence, et le succès de l'exploration de données repose sur l'élimination de toutes ces difficultés.

Conditions préalables

Avant d'apprendre les concepts de Data Mining, vous devez avoir une compréhension de base des statistiques, des connaissances en bases de données et du langage de programmation de base.

Public

Notre didacticiel sur l'exploration de données est préparé pour tous les débutants ou diplômés en informatique pour les aider à apprendre les bases des techniques avancées liées à l'exploration de données.

Problèmes

Nous vous assurons que vous ne rencontrerez aucune difficulté en apprenant notre tutoriel de Data Mining. Mais s'il y a une erreur dans ce tutoriel, veuillez poster le problème ou l'erreur dans le formulaire de contact afin que nous puissions l'améliorer.