Techniques d'exploration de données : types de données, méthodes, applications

De nos jours, les entreprises collectent des données à un rythme très impressionnant. Les sources de cet énorme flux de données sont variées. Cela peut provenir de transactions par carte de crédit, de données client accessibles au public, de données de banques et d'institutions financières, ainsi que des données que les utilisateurs doivent fournir simplement pour utiliser et télécharger une application sur leurs ordinateurs portables, téléphones portables, tablettes et ordinateurs de bureau.

Il n'est pas facile de stocker des quantités aussi importantes de données. Ainsi, de nombreux serveurs de bases de données relationnelles sont construits en permanence à cette fin. Un protocole transactionnel en ligne ou des systèmes OLTP sont également en cours de développement pour stocker tout cela dans différents serveurs de base de données. Les systèmes OLTP jouent un rôle essentiel dans le bon fonctionnement des entreprises.

Ce sont ces systèmes qui sont responsables du stockage des données issues de la plus petite des transactions dans la base de données. Ainsi, les données relatives à la vente, à l'achat, à la gestion du capital humain et à d'autres transactions sont stockées dans des serveurs de base de données par les systèmes OLTP.

Désormais, les cadres supérieurs ont besoin d'accéder à des faits basés sur des données pour fonder leurs décisions. C'est là que le traitement analytique en ligne ou les systèmes OLAP entrent en scène. Les entrepôts de données et autres systèmes OLAP sont de plus en plus construits en raison de ce besoin même des cadres supérieurs. Nous n'avons pas seulement besoin de données, mais aussi des analyses qui y sont associées pour prendre des décisions meilleures et plus rentables. Les systèmes OLTP et OLAP fonctionnent en tandem.

Les systèmes OLTP stockent toutes les quantités massives de données que nous générons quotidiennement. Ces données sont ensuite envoyées aux systèmes OLAP pour créer des analyses basées sur les données. Si vous ne le savez pas déjà, laissez-nous vous dire que les données jouent un rôle très important dans la croissance d'une entreprise. Cela peut aider à prendre des décisions fondées sur des connaissances qui peuvent amener une entreprise au prochain niveau de croissance. L'examen des données ne doit jamais se faire superficiellement.

Cela ne sert pas le but. Nous devons analyser les données pour nous enrichir des connaissances qui nous aideront à faire les bons choix pour le succès de notre entreprise. Toutes les données dont nous avons été inondés ces jours-ci ne sont d'aucune utilité si nous n'en apprenons rien. Les données dont nous disposons sont si volumineuses qu'il nous est humainement impossible de les traiter et de leur donner un sens. L'exploration de données ou la découverte de connaissances est ce dont nous avons besoin pour résoudre ce problème. Découvrez d'autres applications de l'exploration de données dans le monde réel.

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

L'exploration de données est le processus qui aide à extraire des informations d'un ensemble de données donné pour identifier les tendances, les modèles et les données utiles. L'objectif de l'utilisation de l'exploration de données est de prendre des décisions fondées sur des données à partir d'énormes ensembles de données.

L'exploration de données fonctionne en conjonction avec l'analyse prédictive, une branche de la science statistique qui utilise des algorithmes complexes conçus pour fonctionner avec un groupe spécial de problèmes. L'analyse prédictive identifie d'abord des modèles dans d'énormes quantités de données, que l'exploration de données généralise pour les prédictions et les prévisions. L'exploration de données a un objectif unique, qui est de reconnaître des modèles dans des ensembles de données pour un ensemble de problèmes appartenant à un domaine spécifique.

Pour ce faire, il utilise un algorithme sophistiqué pour former un modèle pour un problème spécifique. Lorsque vous connaissez le domaine du problème auquel vous êtes confronté, vous pouvez même utiliser l'apprentissage automatique pour modéliser un système capable d'identifier des modèles dans un ensemble de données. Lorsque vous mettez l'apprentissage automatique au travail, vous automatisez le système de résolution de problèmes dans son ensemble et vous n'avez pas besoin de proposer une programmation spéciale pour résoudre tous les problèmes que vous rencontrez.

Nous pouvons également définir l'exploration de données comme une technique d'investigation de modèles de données appartenant à des perspectives particulières. Cela nous aide à classer ces données en informations utiles. Ces informations utiles sont ensuite accumulées et assemblées pour être soit stockées dans des serveurs de base de données, comme des entrepôts de données, soit utilisées dans des algorithmes d'exploration de données et d'analyse pour aider à la prise de décision. De plus, il peut être utilisé pour générer des revenus et réduire les coûts, entre autres.

L'exploration de données est le processus de recherche de grands ensembles de données pour rechercher des modèles et des tendances qui ne peuvent pas être trouvés à l'aide de techniques d'analyse simples. Il utilise des algorithmes mathématiques complexes pour étudier les données, puis évaluer la possibilité que des événements se produisent dans le futur en fonction des résultats. Il est également appelé découverte de connaissances de données ou KDD.

L'exploration de données est utilisée par les entreprises pour extraire des informations spécifiques de grands volumes de données afin de trouver des solutions à leurs problèmes commerciaux. Il a la capacité de transformer des données brutes en informations qui peuvent aider les entreprises à se développer en prenant de meilleures décisions. L'exploration de données a plusieurs types, y compris l'exploration de données picturales, l'exploration de texte, l'exploration de médias sociaux, l'exploration Web et l'extraction audio et vidéo, entre autres.

Lire : Data Mining vs Machine Learning

Processus d'exploration de données

Avant que l' exploration de données proprement dite ne puisse avoir lieu, plusieurs processus sont impliqués dans la mise en œuvre de l'exploration de données . Voici comment:

Étape 1 : Recherche commerciale – Avant de commencer, vous devez avoir une compréhension complète des objectifs de votre entreprise, des ressources disponibles et des scénarios actuels conformément à ses exigences. Cela aiderait à créer un plan d'exploration de données détaillé qui atteint efficacement les objectifs des organisations.

Étape 2 : Contrôles de la qualité des données - Au fur et à mesure que les données sont collectées à partir de diverses sources, elles doivent être vérifiées et mises en correspondance pour éviter tout goulot d'étranglement dans le processus d'intégration des données. L'assurance qualité permet de repérer toute anomalie sous-jacente dans les données, telles que l'interpolation des données manquantes, en gardant les données en parfait état avant qu'elles ne soient extraites.

Étape 3 : Nettoyage des données – On pense que 90 % du temps est consacré à la sélection, au nettoyage, au formatage et à l'anonymisation des données avant l'extraction.

Étape 4 : Transformation des données - Comprenant cinq sous-étapes, ici, les processus impliqués préparent les données dans les ensembles de données finaux. Ça implique:

• Lissage des données : Ici, le bruit est supprimé des données.
• Résumé des données : l'agrégation des ensembles de données est appliquée dans ce processus.
• Généralisation des données : Ici, les données sont généralisées en remplaçant toutes les données de bas niveau par des conceptualisations de niveau supérieur.
• Normalisation des données : ici, les données sont définies dans des plages définies.
• Construction d' attributs de données : les ensembles de données doivent figurer dans l'ensemble d'attributs avant l'exploration de données .

Étape 5 : Modélisation des données : pour une meilleure identification des modèles de données, plusieurs modèles mathématiques sont implémentés dans l'ensemble de données, en fonction de plusieurs conditions. Apprenez la science des données pour comprendre et utiliser la puissance de l'exploration de données.

Types de données exploitables

1. Données stockées dans la base de données

Une base de données est également appelée système de gestion de base de données ou SGBD. Chaque SGBD stocke des données qui sont liées les unes aux autres d'une manière ou d'une autre. Il dispose également d'un ensemble de logiciels qui permettent de gérer les données et d'y accéder facilement. Ces logiciels servent à de nombreuses fins, notamment la définition de la structure de la base de données, la garantie que les informations stockées restent sécurisées et cohérentes, et la gestion de différents types d'accès aux données, tels que partagés, distribués et simultanés.

Une base de données relationnelle comporte des tables qui ont des noms et des attributs différents et peut stocker des lignes ou des enregistrements d'ensembles de données volumineux. Chaque enregistrement stocké dans une table a une clé unique. Le modèle entité-relation est créé pour fournir une représentation d'une base de données relationnelle qui présente des entités et les relations qui existent entre elles.

2. Entrepôt de données

Un entrepôt de données est un emplacement de stockage de données unique qui collecte des données provenant de plusieurs sources, puis les stocke sous la forme d'un plan unifié. Lorsque les données sont stockées dans un entrepôt de données, elles subissent un nettoyage, une intégration, un chargement et une actualisation. Les données stockées dans un entrepôt de données sont organisées en plusieurs parties. Si vous souhaitez des informations sur des données qui ont été stockées il y a 6 ou 12 mois, vous les obtiendrez sous la forme d'un résumé.

3. Données transactionnelles

La base de données transactionnelle stocke les enregistrements qui sont capturés en tant que transactions. Ces transactions incluent la réservation de vol, l'achat du client, le clic sur un site Web, etc. Chaque enregistrement de transaction a un identifiant unique. Il répertorie également tous les éléments qui en ont fait une transaction.

4. Autres types de données

Nous avons également beaucoup d'autres types de données qui sont connues pour leur structure, leurs significations sémantiques et leur polyvalence. Ils sont utilisés dans de nombreuses applications. Voici quelques-uns de ces types de données : flux de données, données de conception technique, données de séquence, données de graphique, données spatiales, données multimédia, etc.

Techniques d'exploration de données

1. Association

C'est l'une des techniques d'exploration de données les plus utilisées parmi toutes les autres. Dans cette technique, une transaction et la relation entre ses éléments sont utilisées pour identifier un modèle. C'est la raison pour laquelle cette technique est également appelée technique de relation. Il est utilisé pour effectuer une analyse du panier de consommation, qui est effectuée pour découvrir tous les produits que les clients achètent ensemble sur une base régulière.

Cette technique est très utile pour les détaillants qui peuvent l'utiliser pour étudier les habitudes d'achat de différents clients. Les détaillants peuvent étudier les données de ventes du passé, puis rechercher les produits que les clients achètent ensemble. Ils peuvent ensuite placer ces produits à proximité les uns des autres dans leurs magasins de détail pour aider les clients à gagner du temps et à augmenter leurs ventes.

2. Regroupement

Cette technique crée des clusters d'objets significatifs qui partagent les mêmes caractéristiques. Les gens le confondent souvent avec la classification, mais s'ils comprennent bien le fonctionnement de ces deux techniques, ils n'auront aucun problème. Contrairement à la classification qui place les objets dans des classes prédéfinies, le clustering place les objets dans des classes qui sont définies par lui.

Prenons un exemple. Une bibliothèque est pleine de livres sur différents sujets. Maintenant, le défi consiste à organiser ces livres de manière à ce que les lecteurs n'aient aucun problème à trouver des livres sur un sujet particulier. Nous pouvons utiliser le regroupement pour conserver les livres présentant des similitudes dans une étagère, puis donner à ces étagères un nom significatif. Les lecteurs à la recherche de livres sur un sujet particulier peuvent accéder directement à cette étagère. Ils ne seront pas obligés de parcourir toute la bibliothèque pour trouver leur livre.

3. Classement

Cette technique trouve ses origines dans l'apprentissage automatique. Il classe les éléments ou les variables d'un ensemble de données en groupes ou classes prédéfinis. Il utilise la programmation linéaire, les statistiques, les arbres de décision et le réseau de neurones artificiels dans l'exploration de données, entre autres techniques. La classification est utilisée pour développer un logiciel qui peut être modélisé de manière à devenir capable de classer les éléments d'un ensemble de données en différentes classes.

Par exemple, nous pouvons l'utiliser pour classer tous les candidats qui ont participé à un entretien en deux groupes - le premier groupe est la liste des candidats qui ont été sélectionnés et le second est la liste des candidats qui ont été rejetés. Un logiciel d'exploration de données peut être utilisé pour effectuer ce travail de classification.

4. Prédiction

Cette technique prédit la relation qui existe entre les variables indépendantes et dépendantes ainsi que les variables indépendantes seules. Il peut être utilisé pour prédire les bénéfices futurs en fonction de la vente. Supposons que le profit et la vente sont respectivement des variables dépendantes et indépendantes. Maintenant, sur la base de ce que disent les données de ventes passées, nous pouvons faire une prédiction des bénéfices futurs à l'aide d'une courbe de régression.

5. Modèles séquentiels

Cette technique vise à utiliser les données de transaction, puis à identifier des tendances, des modèles et des événements similaires sur une période donnée. Les données historiques sur les ventes peuvent être utilisées pour découvrir les articles que les acheteurs ont achetés ensemble à différents moments de l'année. Les entreprises peuvent donner un sens à ces informations en recommandant aux clients d'acheter ces produits à des moments où les données historiques ne suggèrent pas qu'ils le feraient. Les entreprises peuvent utiliser des offres lucratives et des remises pour faire passer cette recommandation.

Applications d'exploration de données

Vous trouverez ci-dessous quelques applications d'exploration de données les plus utiles pour en savoir plus à leur sujet.

1. Santé

L'exploration de données a le potentiel de transformer complètement le système de santé. Il peut être utilisé pour identifier les meilleures pratiques basées sur des données et des analyses, ce qui peut aider les établissements de santé à réduire les coûts et à améliorer les résultats pour les patients. L'exploration de données, ainsi que l'apprentissage automatique, les statistiques, la visualisation de données et d'autres techniques peuvent être utilisées pour faire la différence. Cela peut être utile lors de la prévision de patients de différentes catégories. Cela aidera les patients à recevoir des soins intensifs quand et où ils le souhaitent. L'exploration de données peut également aider les assureurs-maladie à identifier les activités frauduleuses.

2. Éducation

L'utilisation de l'exploration de données dans l'éducation en est encore à ses balbutiements. Il vise à développer des techniques qui peuvent utiliser les données provenant des environnements éducatifs pour l'exploration des connaissances. Les objectifs que ces techniques sont censées servir comprennent l'étude de l'impact du soutien pédagogique sur les étudiants, la prise en charge des besoins d'apprentissage futurs des étudiants et la promotion de la science de l'apprentissage, entre autres. Les établissements d'enseignement peuvent utiliser ces techniques non seulement pour prédire les résultats des étudiants aux examens, mais également pour prendre des décisions précises. Fortes de ces connaissances, ces institutions peuvent se concentrer davantage sur leur pédagogie d'enseignement.

3. Analyse du panier de consommation

Il s'agit d'une technique de modélisation qui utilise des hypothèses comme base. L'hypothèse dit que si vous achetez certains produits, il est fort probable que vous achetiez également des produits qui n'appartiennent pas au groupe auquel vous achetez habituellement. Les détaillants peuvent utiliser cette technique pour comprendre les habitudes d'achat de leurs clients. Les détaillants peuvent utiliser ces informations pour apporter des modifications à l'agencement de leur magasin et rendre les achats beaucoup plus faciles et moins chronophages pour les clients.

4. Gestion de la relation client (CRM)

Le CRM implique l'acquisition et la fidélisation des clients, l'amélioration de la fidélité et l'utilisation de stratégies centrées sur le client. Chaque entreprise a besoin de données clients pour les analyser et utiliser les résultats de manière à pouvoir établir une relation durable avec ses clients. L'exploration de données peut les aider à le faire.

5. Ingénierie de fabrication

Une entreprise manufacturière s'appuie beaucoup sur les données ou les informations dont elle dispose. L'exploration de données peut aider ces entreprises à identifier des modèles dans des processus qui sont trop complexes pour être compris par un esprit humain. Ils peuvent identifier les relations qui existent entre différents éléments de conception au niveau du système, y compris les besoins en données des clients, l'architecture et le portefeuille de produits.

L'exploration de données peut également s'avérer utile pour prévoir le temps global nécessaire au développement de produits, le coût impliqué dans le processus et les attentes que les entreprises peuvent avoir du produit final.

6. Finance et banque

Le système bancaire a été témoin de la génération de quantités massives de données depuis le moment où il a subi la numérisation. Les banquiers peuvent utiliser des techniques d'exploration de données pour résoudre les problèmes de boulangerie et financiers auxquels les entreprises sont confrontées en découvrant les corrélations et les tendances des coûts du marché et des informations commerciales. Ce travail est trop difficile sans l'exploration de données car le volume de données qu'ils traitent est trop important. Les responsables des secteurs bancaire et financier peuvent utiliser ces informations pour acquérir, fidéliser et fidéliser un client.

En savoir plus : Extraction de règles d'association

7. Détection de fraude

Les activités frauduleuses coûtent aux entreprises des milliards de dollars chaque année. Les méthodes habituellement utilisées pour détecter les fraudes sont trop complexes et chronophages. L'exploration de données offre une alternative simple. Tout système de détection de fraude idéal doit protéger les données des utilisateurs en toutes circonstances. Une méthode est supervisée pour collecter des données, puis ces données sont classées en données frauduleuses ou non frauduleuses. Ces données sont utilisées dans la formation d'un modèle qui identifie chaque document comme frauduleux ou non frauduleux.

8. Modèles de surveillance

Connue comme l'une des techniques fondamentales d'exploration de données , elle comprend généralement le suivi des modèles de données pour en tirer des conclusions commerciales. Pour une organisation, cela peut signifier n'importe quoi, qu'il s'agisse d'identifier une augmentation des ventes ou d'exploiter de nouvelles données démographiques.

9. Classement

Pour dériver des métadonnées pertinentes, la technique de classification dans l'exploration de données aide à différencier les données en classes distinctes :

• En fonction du type de sources de données, extraites

Selon le type de données traitées comme les données textuelles, les données multimédias, les données spatiales, les données de séries chronologiques, etc.

• Basé sur le cadre de données impliqué

Tout ensemble de données basé sur la base de données orientée objet, la base de données relationnelle, etc.

• Basé sur des fonctionnalités d'exploration de données

Ici, les ensembles de données sont différenciés en fonction de l'approche adoptée comme l'apprentissage automatique, les algorithmes, les statistiques, la base de données ou l'entrepôt de données, etc.

• Basé sur l'interaction de l'utilisateur dans l'exploration de données

Les ensembles de données sont utilisés pour différencier les systèmes basés sur des requêtes des systèmes autonomes.

10. Association

Autrement connue sous le nom de technique de relation, les données sont identifiées sur la base de la relation entre les valeurs dans la même transaction. Il est particulièrement utile pour les organisations qui tentent de repérer les tendances dans les achats ou les préférences de produits. Puisqu'il est lié au comportement d'achat des clients, une organisation peut décomposer les modèles de données en fonction des historiques d'achat des acheteurs.

11. Détection d'anomalies

Si un élément de données identifié ne correspond pas à un comportement précédent, il s'agit d'une valeur aberrante ou d'une exception. Cette méthode approfondit le processus de création de telles exceptions et le soutient avec des informations critiques.

Généralement, les anomalies peuvent être distantes dans leur origine, mais elles s'accompagnent également de la possibilité de découvrir une zone de concentration. Par conséquent, les entreprises utilisent souvent cette méthode pour suivre les intrusions dans le système, détecter les erreurs et contrôler l'état général du système. Les experts préfèrent l'émission d'anomalies à partir des ensembles de données pour augmenter les chances d'exactitude.

12. Regroupement

Comme il semble, cette technique consiste à regrouper des objets de données identiques dans les mêmes clusters. Sur la base des dissemblances, les groupes consistent souvent à utiliser des métriques pour faciliter une association maximale de données. De tels processus peuvent être utiles pour profiler les clients en fonction de leurs revenus, de leur fréquence d'achat, etc.

Découvrez : Différence entre la science des données et l'exploration de données

13. Régression

Processus d'exploration de données qui aide à prédire le comportement et le rendement des clients, il est utilisé par les entreprises pour comprendre la corrélation et l'indépendance des variables dans un environnement. Pour le développement de produits, une telle analyse peut aider à comprendre l'influence de facteurs tels que les demandes du marché, la concurrence, etc.

14. Prédiction

Comme son nom l'indique, cette technique d'exploration de données convaincante aide les entreprises à faire correspondre des modèles basés sur des enregistrements de données actuels et historiques pour une analyse prédictive de l'avenir. Alors que certaines des approches impliquent des aspects d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, certaines peuvent être menées via des algorithmes simples.

Les organisations peuvent souvent prédire les bénéfices, dériver des valeurs de régression, etc., grâce à ces techniques d'exploration de données .

15. Modèles séquentiels

Il est utilisé pour identifier des modèles frappants, des tendances dans les données de transaction disponibles dans le temps donné. Pour découvrir les articles que les clients préfèrent acheter à différents moments de l'année, les entreprises proposent des offres sur ces produits.

Lire : Idées de projets d'exploration de données

16. Arbres de décision

L'une des techniques d'exploration de données les plus couramment utilisées ; ici, une condition simple est au cœur de la méthode. Étant donné que ces termes ont plusieurs réponses, chacune des solutions se ramifie en plusieurs états jusqu'à ce que la conclusion soit atteinte. En savoir plus sur les arbres de décision.

17. Visualisation

Aucune donnée n'est utile si elle n'est pas visualisée dans le bon sens, car elle change constamment. Les différentes couleurs et objets peuvent révéler des tendances, des modèles et des informations précieuses sur les vastes ensembles de données. Par conséquent, les entreprises se tournent souvent vers des tableaux de bord de visualisation de données qui automatisent le processus de génération de modèles numériques.

18. Réseaux neuronaux

Il représente la connexion d'un modèle d'apprentissage automatique particulier à une technique d'apprentissage basée sur l'IA. Puisqu'il s'inspire du système multicouche neuronal de l'anatomie humaine, il représente avec précision le fonctionnement des modèles d'apprentissage automatique. Il peut être de plus en plus complexe et doit donc être traité avec une extrême prudence.

19. Entreposage de données

Bien qu'il signifie stockage de données, il symbolise le stockage de données sous la forme d'entrepôts cloud. Les entreprises utilisent souvent une méthode d'exploration de données aussi précise pour avoir une analyse plus approfondie des données en temps réel. En savoir plus sur l'entreposage de données.

Outils d'exploration de données

Toute cette inférence d'IA et d'apprentissage automatique a dû vous amener à vous demander que pour la mise en œuvre de l'exploration de données , vous n'auriez besoin de rien de moins. Ce n'est peut-être pas tout à fait vrai, car, avec l'aide des bases de données les plus simples, vous pouvez faire le travail avec la même précision.

Découvrez également les applications d'exploration de données les plus utiles.

Conclusion

L'exploration de données rassemble différentes méthodes issues de diverses disciplines, notamment la visualisation de données, l'apprentissage automatique, la gestion de bases de données, les statistiques, etc. Ces techniques peuvent être amenées à fonctionner ensemble pour résoudre des problèmes complexes. Généralement, les logiciels ou systèmes d'exploration de données utilisent une ou plusieurs de ces méthodes pour traiter différents besoins en données, types de données, domaines d'application et tâches d'exploration.

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