12 applications d'exploration de données les plus utiles de 2022

L'exploration de données est une méthode d'extraction de données à partir de plusieurs sources et de leur organisation pour en tirer des informations précieuses. Lisez la suite pour découvrir les applications d'exploration de données de grande envergure qui changent l'industrie telle que nous la connaissons !

Les entreprises modernes ne peuvent pas vivre dans une lacune de données. Ils doivent évoluer et suivre l'évolution technologique et les tendances numériques à venir pour garder une longueur d'avance sur la concurrence. Ainsi, les entreprises d'aujourd'hui ont pour priorité de se tenir au courant de tous les nouveaux développements dans le domaine de la science des données et de l'analyse. L'exploration de données est l'un de ces processus en science des données. Découvrez les exemples courants d'exploration de données.

Cela implique un examen des ensembles de données préexistants pour obtenir de nouvelles informations utiles. Les algorithmes complexes d'exploration de données permettent aux entreprises de donner un sens aux données brutes en segmentant de grands ensembles de données, en identifiant des modèles et en prédisant les résultats.

Examinons quelques-unes des principales applications de l'exploration de données.

Applications d'exploration de données

1. Analyse financière

Le secteur bancaire et financier s'appuie sur des données fiables et de haute qualité. Sur les marchés des prêts, les données financières et des utilisateurs peuvent être utilisées à diverses fins, comme prévoir les remboursements de prêts et déterminer les cotes de crédit. Et les méthodes d'exploration de données rendent ces tâches plus faciles à gérer.

Les techniques de classification facilitent la séparation des facteurs cruciaux qui influencent les décisions bancaires des clients de ceux qui ne sont pas pertinents. De plus, les techniques de regroupement multidimensionnel permettent d'identifier les clients ayant des comportements de remboursement de prêt similaires. L'analyse et l'extraction de données peuvent également aider à détecter le blanchiment d'argent et d'autres crimes financiers. En savoir plus sur les applications de la science des données dans le secteur financier

2. Industrie des télécommunications

Se développer et se développer à un rythme rapide, en particulier avec l'avènement d'Internet. L'exploration de données peut permettre aux acteurs clés de l'industrie d'améliorer la qualité de leur service pour rester en tête du jeu.

L'analyse de modèles de bases de données spatio-temporelles peut jouer un rôle énorme dans les télécommunications mobiles, l'informatique mobile, ainsi que les services Web et d'information. Et des techniques comme l'analyse des valeurs aberrantes peuvent détecter les utilisateurs frauduleux. En outre, les outils OLAP et de visualisation peuvent aider à comparer des informations, telles que le comportement du groupe d'utilisateurs, les bénéfices, le trafic de données, les surcharges du système, etc.

Lire : Questions d'entretien sur l'exploration de données

3. Détection d'intrusion

La connectivité mondiale dans l'économie axée sur la technologie d'aujourd'hui a présenté des défis de sécurité pour l'administration du réseau. Les ressources du réseau peuvent faire face à des menaces et à des actions qui empiètent sur leur confidentialité ou leur intégrité. Par conséquent, la détection d'intrusion est devenue une pratique cruciale d'exploration de données.

Il englobe l'analyse d'association et de corrélation, les techniques d'agrégation, la visualisation et les outils de requête, qui peuvent détecter efficacement toute anomalie ou tout écart par rapport au comportement normal.

4. Industrie de la vente au détail

Le secteur du commerce de détail organisé détient des quantités considérables de points de données couvrant les ventes, l'historique des achats, la livraison des biens, la consommation et le service à la clientèle. Les bases de données sont devenues encore plus volumineuses avec l'arrivée des marketplaces e-commerce.

Dans le commerce de détail moderne, les entrepôts de données sont conçus et construits pour tirer pleinement parti de l'exploration de données. L'analyse de données multidimensionnelle permet de traiter les données relatives à différents types de clients, produits, régions et fuseaux horaires. Les détaillants en ligne peuvent également recommander des produits pour augmenter leurs revenus de vente et analyser l'efficacité de leurs campagnes promotionnelles. Ainsi, de la détection des habitudes d'achat à l'amélioration du service client et de la satisfaction, l'exploration de données ouvre de nombreuses portes dans ce secteur.

Lire : Projets d'exploration de données en Inde

5. Enseignement supérieur

Alors que la demande d'enseignement supérieur augmente dans le monde entier, les établissements recherchent des solutions innovantes pour répondre aux besoins croissants. Les établissements peuvent utiliser l'exploration de données pour prédire quels étudiants s'inscriraient à un programme particulier, qui auraient besoin d'une aide supplémentaire pour obtenir leur diplôme, affinant ainsi la gestion globale des inscriptions.

De plus, le pronostic des cheminements de carrière des étudiants et la présentation des données deviendraient plus à l'aise avec des analyses efficaces. De cette manière, les techniques d'exploration de données peuvent aider à découvrir les modèles cachés dans les bases de données massives dans le domaine de l'enseignement supérieur.

6. Industrie de l'énergie

Le Big Data est disponible même dans le secteur de l'énergie de nos jours, ce qui souligne la nécessité de techniques d'exploration de données appropriées. Les modèles d'arbre de décision et l'apprentissage automatique des vecteurs de support sont parmi les approches les plus populaires de l'industrie, fournissant des solutions réalisables pour la prise de décision et la gestion. De plus, l'exploration de données peut également générer des gains de productivité en prédisant les sorties d'énergie et le prix d'équilibre de l'électricité.

7. Exploration de données spatiales

Les systèmes d'information géographique (SIG) et plusieurs autres applications de navigation utilisent l'exploration de données pour sécuriser des informations vitales et comprendre leurs implications. Cette nouvelle tendance comprend l'extraction de données géographiques, environnementales et astronomiques, y compris des images de l'espace extra-atmosphérique. En règle générale, l'exploration de données spatiales peut révéler des aspects tels que la topologie et la distance.

8. Analyse des données biologiques

Les pratiques d'exploration de données biologiques sont courantes en génomique, en protéomique et en recherche biomédicale. Qu'il s'agisse de caractériser le comportement des patients, de prévoir les visites au cabinet ou d'identifier des traitements médicaux pour leurs maladies, les techniques de science des données offrent de multiples avantages.

Certaines des applications d'exploration de données dans le domaine de la bioinformatique sont :

• Intégration sémantique de bases de données hétérogènes et distribuées
• Association et analyse de chemin
• Utilisation des outils de visualisation
• Découverte de modèles structurels
• Analyse des réseaux génétiques et des voies protéiques

9. Autres applications scientifiques

Des simulations numériques rapides dans des domaines scientifiques tels que le génie chimique, la dynamique des fluides, le climat et la modélisation des écosystèmes génèrent de vastes ensembles de données. L'exploration de données apporte des fonctionnalités telles que les entrepôts de données, le prétraitement des données, la visualisation, l'exploration basée sur des graphiques, etc.

10. Ingénierie de fabrication

La conception au niveau du système utilise l'exploration de données pour extraire les relations entre les portefeuilles et les architectures de produits. De plus, les méthodes sont également utiles pour prévoir les coûts des produits et la durée du développement.

11. Enquête criminelle

Les activités d'exploration de données sont également utilisées en criminologie, qui est une étude des caractéristiques de la criminalité. Tout d'abord, les rapports d'infractions textuels doivent être convertis en fichiers de traitement de texte. Ensuite, le processus d'identification et de machination du crime aurait lieu en découvrant des modèles dans d'énormes réserves de données.

12. Lutte contre le terrorisme

Des algorithmes mathématiques sophistiqués peuvent indiquer quelle unité de renseignement devrait jouer le rôle principal dans les activités de lutte contre le terrorisme. L'exploration de données peut même aider aux tâches administratives de la police, comme déterminer où déployer la main-d'œuvre et indiquer les recherches aux postes frontaliers.

Choisir un système d'exploration de données

L'exploration de données se situe à la jonction de l'apprentissage automatique, des statistiques et des systèmes de bases de données. Comme nous en avons discuté précédemment, cela peut renforcer les industries modernes de diverses manières. La sélection d'un système d'exploration de données approprié dépend généralement des facteurs suivants.

• Type de données : avant de choisir un système de minage, nous devons vérifier le format des données que son infrastructure existante peut gérer. Les données peuvent être basées sur des enregistrements, relationnelles ou sous forme de texte ASCII, de données de base de données ou d'entrepôt, etc.

• Type de sources : les sources de données apparaissent comme une autre considération lors de la sélection d'un système d'exploration de données. Certains systèmes d'exploration de données fonctionnent sur des sources relationnelles, tandis que d'autres peuvent fonctionner uniquement sur des fichiers texte ASCII. Idéalement, le système devrait également prendre en charge des fonctionnalités telles que la connectivité de base de données ouverte.

• Problèmes de système : Le système d'exploration de données doit être compatible avec un ou plusieurs systèmes d'exploitation. Certaines structures fournissent également des interfaces utilisateur Web et permettent des entrées de données XML.

• Méthodologies de data mining : Choisissez votre système de data mining en fonction des fonctionnalités proposées. Alors que certaines unités peuvent être équipées d'une seule méthodologie, disons la classification, d'autres peuvent fournir plusieurs capacités. Les exemples incluent la description de concepts, l'exploration d'associations, le regroupement, la prédiction, l'analyse OLAP axée sur la découverte, l'analyse de liens, la recherche de similarités, l'analyse de valeurs aberrantes, etc.

• Systèmes de base de données ou d'entrepôt de données : vous devrez coupler votre système d'exploration de données avec une base de données ou un entrepôt de données pour créer un environnement intégré et uniforme adapté au traitement de l'information. Il existe différents types de couplage disponibles, tels que le couplage sans couplage, le couplage lâche, le couplage semi-serré et le couplage serré.

• Évolutivité : l'évolutivité de la taille de la base de données (ligne) et de la dimension (colonne) apparaît comme un autre aspect important d'un système d'exploration de données. Lorsque le nombre de lignes est multiplié par dix et que le système ne prend pas plus de dix fois pour exécuter une requête, elle est considérée comme évolutive par ligne. D'un autre côté, un système d'exploration de données peut être évalué comme évolutif par colonne s'il y a une augmentation linéaire du temps d'exécution de la requête à mesure que de nouvelles colonnes sont ajoutées.

• Outils de visualisation : Le choix d'un système de data mining tiendrait également compte de ses compétences en visualisation. Les capacités peuvent aller de la visualisation des données au processus d'exploration de données et à la visualisation des résultats.

• Interface utilisateur : Une interface graphique conviviale est essentielle pour l'exploration de données interactive. Alors que les systèmes de bases de données relationnelles peuvent nécessiter l'utilisation de langages de requête, il n'en va pas de même pour les systèmes d'exploration de données.

Tendances technologiques dans l'exploration de données

• Méthodes d'exploration de données évolutives et interactives : des contrôles supplémentaires sous la forme de spécifications et de contraintes peuvent guider les systèmes d'exploration de données non seulement pour traiter efficacement d'énormes volumes de données, mais également pour rechercher des modèles intéressants.
• Standardisation des langages d'interrogation : les langages d'interrogation standard amélioreront l'interopérabilité entre les différentes fonctions d'exploration de données et favoriseront le développement systématique de solutions.
• Exploration de données visuelles : l'exploration de données visuelles s'est imposée comme l'une des principales tendances de l'exploration de données, offrant des opportunités innovantes pour la découverte de connaissances.
• Analyse de la recherche : les applications d'exploration de données ne se limitent pas au monde de la technologie. Le nettoyage des données, le prétraitement, la visualisation et l'intégration des bases de données ont transformé le vaste domaine de la recherche.
• Exploration Web : l'exploration de contenu Web, l'exploration de journaux Web et d'autres services d'exploration de données sur Internet se sont taillé une place parmi les sous-domaines florissants de l'exploration de données.
• Exploration de données multi-bases de données et distribuée : l' exploration de données multi-bases de données analyse les modèles dans plusieurs bases de données. Alors que l'exploration de données distribuée recherche des données à partir de plusieurs emplacements du réseau.
• Exploration de données en temps réel : les données en temps réel ou "données de flux" sont générées à partir de l'exploration de données Web, de l'exploration de données mobiles, du commerce électronique, de l'analyse des stocks, etc. Ce type de données nécessite des modèles d'exploration de données dynamiques.
• La protection de la vie privée et la sécurité des informations sont également apparues comme une tendance notable dans le domaine de l'exploration de données.

Dans ce blog, nous avons compris diverses applications d'exploration de données et exploré les tendances émergentes dans ce domaine.

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