Processus KDD dans l'exploration de données : ce que vous devez savoir ?

En tant que professionnel, vous connaissez des termes tels que données, base de données, informations, traitement, etc. Vous devez également avoir rencontré des termes tels que l'exploration de données et l'entrepôt de données. Nous parlerons de ces deux termes en détail plus tard, mais il existe une méthodologie beaucoup plus élaborée qui englobe les deux termes mentionnés ci-dessus : KDD.

Qu'est-ce que KDD ?

KDD est appelé Knowledge Discovery in Database et est défini comme une méthode de recherche, de transformation et d'affinement de données et de modèles significatifs à partir d'une base de données brute afin de les utiliser dans différents domaines ou applications.

La déclaration ci-dessus est un aperçu ou l'essentiel de KDD, mais c'est un processus long et complexe qui implique de nombreuses étapes et itérations. Maintenant, avant de plonger dans le vif du sujet de KDD, essayons de donner le ton à travers un exemple.

Supposons qu'il y ait une petite rivière qui coule à proximité et que vous soyez soit un amateur d'artisanat, un collectionneur de pierres ou un explorateur au hasard. Maintenant, vous savez déjà qu'un lit de rivière est plein de pierres, de coquillages et d'autres objets aléatoires. Cette prémisse est de la plus haute importance sans laquelle on ne peut pas atteindre la source.

Ensuite, selon qui vous êtes, les besoins et les exigences peuvent varier. C'est la deuxième chose la plus importante à comprendre. Alors, allez-y et ramassez des pierres, des coquillages, des pièces de monnaie ou tout autre artefact qui pourrait se trouver sur le lit de la rivière. Mais cela entraîne également de la saleté et d'autres objets indésirables, dont vous devrez vous débarrasser afin que les objets soient prêts pour une utilisation ultérieure.

À ce stade, vous devrez peut-être revenir en arrière et collecter plus d'articles selon vos besoins, et ce processus se répétera plusieurs fois ou sera complètement ignoré selon les conditions.

Les objets collectés doivent être séparés en différents types pour mieux s'adapter à votre application et doivent en outre être coupés, polis ou peints. Cette étape s'appelle l'étape de transformation.

Au cours de ce processus, vous comprenez, par exemple, où vous êtes le plus susceptible de trouver des pierres plus grosses d'une certaine couleur - que ce soit près de la rive ou plus profondément dans la rivière, si les artefacts sont susceptibles d'être trouvés en amont ou en aval, etc. . L'exploration de données est une partie importante lorsque vous apprenez la science des données.

Cela aide à décoder les modèles qui peuvent aider à une exécution plus efficace et plus rapide des tâches. Vous finissez par découvrir des connaissances raffinées, fiables et très spécifiques à votre application.

Maintenant, plongeons en détail dans KDD dans l'exploration de données.

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

KDD dans l'exploration de données est une approche programmée et analytique pour modéliser les données d'une base de données afin d'extraire des « connaissances » utiles et applicables. L'exploration de données constitue l'épine dorsale de KDD et est donc essentielle à l'ensemble de la méthode.

Il utilise plusieurs algorithmes auto-apprenants par nature pour déduire des modèles utiles à partir des données traitées. Le processus est une rétroaction constante en boucle fermée où de nombreuses itérations se produisent entre les différentes étapes selon la demande des algorithmes et des interprétations de modèles.

Étapes impliquées dans un processus KDD typique

1. Établissement d'objectifs et compréhension de l'application

Il s'agit de la première étape du processus et nécessite une compréhension et une connaissance préalables du domaine dans lequel appliquer. C'est là que nous décidons de la manière dont les données transformées et les modèles obtenus par l'exploration de données seront utilisés pour extraire les connaissances. Cette prémisse est extrêmement importante et, si elle est mal définie, peut conduire à de fausses interprétations et à des impacts négatifs sur l'utilisateur final.

2. Sélection et intégration des données

Après avoir défini les buts et les objectifs, les données collectées doivent être sélectionnées et séparées en ensembles significatifs basés sur la disponibilité, l'importance de l'accessibilité et la qualité. Ces paramètres sont essentiels pour l'exploration de données car ils en constituent la base et affecteront les types de modèles de données formés.

3. Nettoyage et prétraitement des données

Cette étape consiste à rechercher les données manquantes et à supprimer les données bruitées, redondantes et de mauvaise qualité de l'ensemble de données afin d'améliorer la fiabilité des données et leur efficacité. Certains algorithmes sont utilisés pour rechercher et éliminer les données indésirables en fonction d'attributs spécifiques à l'application.

4. Transformation des données

Cette étape prépare les données à alimenter les algorithmes d'exploration de données. Par conséquent, les données doivent être sous des formes consolidées et agrégées. Les données sont consolidées sur la base de fonctions, d'attributs, de caractéristiques, etc.

5. Exploration de données

C'est le processus racine ou dorsal de l'ensemble du KDD. C'est là que les algorithmes sont utilisés pour extraire des modèles significatifs des données transformées, ce qui aide dans les modèles de prédiction. Il s'agit d'un outil analytique qui aide à découvrir des tendances à partir d'un ensemble de données en utilisant des techniques telles que l'intelligence artificielle, des méthodes numériques et statistiques avancées et des algorithmes spécialisés.

6. Évaluation/interprétation du modèle

Une fois que la tendance et les modèles ont été obtenus à partir de diverses méthodes et itérations d'exploration de données, ces modèles doivent être représentés sous des formes discrètes telles que des graphiques à barres, des camemberts, des histogrammes, etc. pour étudier l'impact des données collectées et transformées au cours des étapes précédentes. Cela aide également à évaluer l'efficacité d'un modèle de données particulier compte tenu du domaine.

7. Découverte et utilisation des connaissances

Il s'agit de la dernière étape du processus KDD et nécessite que les « connaissances » extraites de l'étape précédente soient appliquées à l'application ou au domaine spécifique dans un format visualisé tel que des tableaux, des rapports, etc. Cette étape oriente le processus de prise de décision pour le ladite candidature.

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Conclusion

Dans le monde d'aujourd'hui, des données sont générées à partir de nombreuses sources de différents types et dans différents formats, par exemple, transactions économiques, biométriques, scientifiques, images et vidéos, etc. Avec de telles quantités d'informations échangées à chaque instant, une technique est de la plus haute importance. importance qui peut extraire le jus et fournir des données fiables, de haute qualité et efficaces à utiliser dans divers domaines pour la prise de décision. C'est là que KDD est si utile.

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