6 méthodes de transformation de données dans l'exploration de données

Les données sont actuellement l'un des ingrédients les plus importants du succès de toute organisation moderne. La science des données étant classée parmi les domaines les plus passionnants à travailler, les entreprises embauchent des scientifiques des données pour donner un sens à leurs données commerciales. Ces professionnels des données utilisent un processus appelé exploration de données pour découvrir des informations cachées dans les bases de données de l'entreprise.

Mais, comme la plupart de ces données ne sont pas structurées, elles peuvent être difficiles à comprendre. Il doit être converti dans un format plus facile à analyser. Pour cela, les technophiles utilisent des outils de transformation de données.

Dans cet article, nous allons découvrir les différentes méthodes de transformation de données dans le data mining. Mais d'abord, voyons ce que signifie l'exploration de données.

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

L'exploration de données est la méthode d'analyse des données pour déterminer les modèles, les corrélations et les anomalies dans les ensembles de données. Ces ensembles de données se composent de données provenant des bases de données des employés, des informations financières, des listes de fournisseurs, des bases de données des clients, du trafic réseau et des comptes clients. Grâce aux statistiques, à l'apprentissage automatique (ML) et à l'intelligence artificielle (IA), d'énormes ensembles de données peuvent être explorés manuellement ou automatiquement.

L'exploration de données aide les entreprises à développer de meilleures stratégies commerciales, à améliorer les relations avec les clients, à réduire les coûts et à augmenter les revenus.

Dans le processus d'exploration de données, l'objectif commercial à atteindre à l'aide des données est déterminé en premier. Les données sont ensuite collectées à partir de diverses sources et chargées dans des entrepôts de données, qui sont un référentiel de données analytiques. De plus, les données sont nettoyées - les données manquantes sont ajoutées et les données en double sont supprimées. Des outils sophistiqués et des modèles mathématiques sont utilisés pour trouver des modèles dans les données.

Les résultats sont comparés aux objectifs commerciaux pour voir s'ils peuvent être utilisés pour les opérations commerciales. Sur la base de la comparaison, les données sont déployées au sein de l'entreprise. Il est ensuite présenté à l'aide de graphiques ou de tableaux faciles à comprendre.

Applications de l'exploration de données

Le datamining est utilisé dans plusieurs secteurs :

• Les entreprises multimédias utilisent l'exploration de données pour comprendre le comportement des consommateurs et lancer des campagnes appropriées.
• Les entreprises financières l'utilisent pour comprendre les risques du marché, détecter les fraudes financières et obtenir les meilleurs retours sur investissement.
• Dans les entreprises de vente au détail, l'exploration de données est utilisée pour comprendre les demandes des clients, leur comportement, prévoir les ventes et lancer des campagnes publicitaires plus ciblées grâce à des modèles de données.
• Les industries manufacturières utilisent des outils d'exploration de données pour gérer leur chaîne d'approvisionnement, améliorer l'assurance qualité et utiliser les données des machines pour prédire les défauts des machines qui facilitent la maintenance.
• L'exploration de données est utilisée pour mettre à niveau les systèmes de sécurité, détecter les intrusions et les logiciels malveillants. Un logiciel d'exploration de données peut être utilisé pour analyser les e-mails et filtrer les spams de vos comptes de messagerie.

Transformation des données dans l'exploration de données : les processus

La transformation des données dans l'exploration de données est effectuée pour combiner des données non structurées avec des données structurées pour les analyser ultérieurement. C'est également important lorsque les données sont transférées vers un nouvel entrepôt de données cloud . Lorsque les données sont homogènes et bien structurées, il est plus facile d'analyser et de rechercher des modèles.

Par exemple, une entreprise a acquis une autre entreprise et doit maintenant consolider toutes les données commerciales. La petite entreprise peut utiliser une base de données différente de celle de la société mère. De plus, les données de ces bases de données peuvent avoir des identifiants, des clés et des valeurs uniques. Tout cela doit être formaté afin que tous les enregistrements soient similaires et puissent être évalués.

C'est pourquoi des méthodes de transformation de données sont appliquées. Et, ils sont décrits ci-dessous:

Lissage des données

Cette méthode est utilisée pour supprimer le bruit d'un jeu de données. Le bruit désigne les données déformées et dénuées de sens au sein d'un ensemble de données. Le lissage utilise des algorithmes pour mettre en évidence les caractéristiques particulières des données. Après avoir supprimé le bruit, le processus peut détecter tout petit changement dans les données pour détecter des modèles spéciaux.

Toute modification ou tendance des données peut être identifiée par cette méthode.

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Agrégation de données

L'agrégation est le processus de collecte de données à partir de diverses sources et de leur stockage dans un format unique. Ici, les données sont collectées, stockées, analysées et présentées sous forme de rapport ou de résumé. Cela aide à recueillir plus d'informations sur un cluster de données particulier. La méthode aide à collecter de grandes quantités de données.

Il s'agit d'une étape cruciale car la précision et la quantité de données sont importantes pour une analyse correcte. Les entreprises collectent des données sur les visiteurs de leur site Web. Cela leur donne une idée de la démographie des clients et des mesures de comportement. Ces données agrégées les aident à concevoir des messages, des offres et des remises personnalisés.

Discrétisation

Il s'agit d'un processus de conversion de données continues en un ensemble d'intervalles de données. Les valeurs d'attribut continues sont remplacées par de petites étiquettes d'intervalle. Cela facilite l'étude et l'analyse des données. Si un attribut continu est géré par une tâche d'exploration de données, ses valeurs discrètes peuvent être remplacées par des attributs de qualité constante. Cela améliore l'efficacité de la tâche.

Cette méthode est également appelée mécanisme de réduction des données car elle transforme un grand ensemble de données en un ensemble de données catégorielles. La discrétisation utilise également des algorithmes basés sur des arbres de décision pour produire des résultats courts, compacts et précis lors de l'utilisation de valeurs discrètes.

Généralisation

Dans ce processus, les attributs de données de bas niveau sont transformés en attributs de données de haut niveau à l'aide de hiérarchies de concepts. Cette conversion d'un niveau inférieur à un niveau conceptuel supérieur est utile pour obtenir une image plus claire des données. Par exemple, les données d'âge peuvent être sous la forme (20, 30) dans un ensemble de données. Il se transforme en un niveau conceptuel supérieur en une valeur catégorielle (jeune, vieux).

La généralisation des données peut être divisée en deux approches - le processus de cube de données (OLAP) et l'approche d'induction orientée attribut (AOI) .

Construction d'attribut

Dans la méthode de construction d'attributs, de nouveaux attributs sont créés à partir d'un ensemble d'attributs existant. Par exemple, dans un ensemble de données d'informations sur les employés, les attributs peuvent être le nom, l'ID et l'adresse de l'employé. Ces attributs peuvent être utilisés pour construire un autre ensemble de données contenant des informations sur les employés qui ont rejoint l'entreprise en 2019 uniquement.

Cette méthode de reconstruction rend l'exploration plus efficace et aide à créer rapidement de nouveaux ensembles de données.

Normalisation

Aussi appelé prétraitement des données, c'est l'une des techniques cruciales pour la transformation des données dans l'exploration de données. Ici, les données sont transformées de manière à tomber dans une plage donnée. Lorsque les attributs sont sur des plages ou des échelles différentes, la modélisation et l'exploration des données peuvent être difficiles. La normalisation aide à appliquer des algorithmes d'exploration de données et à extraire les données plus rapidement.

Les méthodes de normalisation populaires sont :

• Normalisation min-max
• Mise à l'échelle décimale
• Normalisation du score Z

Emballer

Les techniques de transformation de données dans l'exploration de données sont importantes pour développer un ensemble de données utilisable et effectuer des opérations, telles que des recherches, l'ajout d'horodatages et l'inclusion d'informations de géolocalisation. Les entreprises utilisent des scripts de code écrits en Python ou SQL ou des outils ETL (extraction, transformation, chargement ) basés sur le cloud pour la transformation des données.

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