Exemples les plus courants d'exploration de données

Parlez de l'extraction de connaissances à partir de grands ensembles de données, parlez de l'exploration de données !

Exploration de données, découverte de connaissances ou analyse prédictive - tous ces termes signifient une seule et même chose. Décomposés en mots plus simples, ces termes font référence à un ensemble de techniques permettant de découvrir des modèles dans un grand ensemble de données. Ces modèles aident à créer un modèle prédictif pour rester au courant des futurs comportements en science des données.
Aujourd'hui, la plupart des organisations – quel que soit leur domaine – cherchent à capitaliser sur leur Big Data et utilisent donc des méthodes d'analyse sophistiquées. À mesure que la consommation de Big Data augmentait, le besoin d'exploration de données augmentait également. Aujourd'hui, nous pouvons voir des exemples d'exploration de données partout autour de nous.

Examinons quelques exemples de Data Mining que vous rencontrez fréquemment dans votre vie de tous les jours :

1. Intelligence artificielle et apprentissage automatique

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique gagnent tous deux en pertinence dans le monde d'aujourd'hui, et le mérite en revient à l'exploration de données. Sinon, comment rendre un système "artificiellement intelligent" sans l'alimenter avec des données et des modèles pertinents ? Et, comment extraire des motifs pertinents si ce n'est par le Data Mining ?
L'un des exemples les plus courants d'IA et d'apprentissage automatique que vous rencontrez probablement tous les jours est les systèmes de recommandation bien-aimés. Est-il déjà arrivé qu'après avoir acheté un produit sur Amazon, on vous montre une liste de produits recommandés, et que vous finissiez par en acheter un en un clin d'œil ? Comment Amazon a-t-il réussi cela ? En étudiant et en analysant minutieusement vos données et comportements passés. En utilisant vos tendances comportementales, Amazon peut catégoriser les produits en fonction de la probabilité que vous achetiez le produit. Alors qu'Amazon et d'autres sites Web de commerce électronique utilisent l'IA pour afficher des recommandations de produits, les plateformes de diffusion de vidéos et de musique comme Spotify et Netflix utilisent la même chose pour mieux organiser vos listes de lecture.

Les exemples mentionnés ci-dessus utilisent l'intelligence artificielle en plus des données extraites. Cependant, l'utilisation inverse est également possible, c'est-à-dire que vous pouvez développer des théories puis utiliser l'exploration de données pour renforcer votre théorie. Par exemple, si une voiture autonome voit un Maruti rouge dépasser de deux fois la limite de vitesse, elle pourrait développer une théorie selon laquelle tous les Maruti rouges dépassent la vitesse. Cette IA peut alors utiliser des méthodes de Data Mining pour renforcer ou affaiblir la théorie.
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2. Les fournisseurs de services

Les fournisseurs de services utilisent le Data Mining pour fidéliser leurs clients depuis très longtemps. L'utilisation des techniques de Business Intelligence et de Data Mining permet à ces prestataires de services de prédire le "churn" - un terme utilisé pour désigner le moment où un client les quitte pour un autre prestataire de services.
Aujourd'hui, chaque fournisseur de services dispose de téraoctets de données sur ses clients. Ces données incluent des éléments tels que vos informations de facturation, les interactions avec le service client, les visites sur le site Web, etc. En utilisant l'exploration et l'analyse de ces données, les fournisseurs de services attribuent un score de probabilité à chaque client. Ce score de probabilité reflète la probabilité que vous changiez de fournisseur. Ensuite, ces entreprises ciblent les personnes les plus à risque en offrant des incitations et une attention personnalisée, pour fidéliser les clients.
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3. Supermarchés et magasins de détail

L'exploration de données permet aux propriétaires de supermarchés de connaître vos choix et vos préférences encore mieux que vous-même. Si vous ne nous croyez pas, vous serez surpris par ce que Target a fait il y a quelques années.
Suite à l'historique d'achat et aux comportements de l'une de leurs clientes, Target a correctement conclu qu'elle était enceinte. Oh, et disons-le, c'était avant même que la femme elle-même le sache. Telle est la puissance des données, des modèles et de l'analyse.

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En général, ces magasins de détail divisent les clients en ce qu'ils appellent des groupes «récence, fréquence, monétaire» (RFM) et des groupes spécifiques avec différentes campagnes et stratégies. Ainsi, un client qui dépense beaucoup mais peu sera traité différemment d'un client qui dépense peu mais souvent. Ce dernier type peut recevoir des offres de fidélité, de vente incitative ou de vente croisée, tandis que le premier peut se voir proposer un accord de reconquête, par exemple.
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4. Sciences, ingénierie et éducation :

Les domaines de la science et de l'ingénierie ont connu une refonte massive depuis l'application des techniques d'exploration de données. Examinons quelques domaines spécifiques qui utilisent des techniques de Data Mining :

• • L'exploration de séquences est largement utilisée dans l'étude de la génétique humaine. Cela aide à comprendre la relation entre les variations de la séquence d'ADN et la variabilité de la sensibilité aux maladies. En termes simples, il vise à découvrir comment les modifications de l'ADN correspondent au risque de développer des maladies courantes, ce qui contribuera considérablement à améliorer les méthodes de diagnostic, de prévention et de traitement de ces maladies.

• • L'exploration de données est utilisée dans le domaine de la recherche en éducation pour comprendre les facteurs qui poussent les élèves à adopter des comportements qui réduisent leur apprentissage et leur efficacité.

• Dans le domaine de l'ingénierie de l'énergie électrique, les méthodes d'exploration de données ont été largement utilisées pour effectuer la surveillance de l'état des équipements électriques à haute tension. L'objectif est d'obtenir des informations précieuses sur divers paramètres liés à la sécurité comme l'état de l'isolation, etc., afin d'éviter tout incident.

5. Agences de prévention du crime :

L'utilisation de l'exploration de données et de l'analyse ne se limite pas aux applications d'entreprise ou à l'éducation et à la technologie, et le dernier exemple de cette liste prouve la même chose. Au-delà des entreprises, les agences de prévention du crime utilisent également l'analyse de données pour repérer les tendances à travers des myriades de données. Ces données comprennent des informations, y compris des détails sur toutes les principales activités criminelles qui se sont produites.
L'exploitation de ces données et l'étude approfondie et la compréhension des modèles et des tendances permettent à ces agences de prévention du crime de prédire les événements futurs avec une bien meilleure précision. Avec l'aide de l'exploration de données et de l'analyse, ces agences peuvent découvrir où déployer le maximum d'effectifs policiers (où le prochain crime est-il le plus susceptible de se produire et quand ?), qui rechercher à un passage frontalier (en fonction du type ou de l'âge du véhicule, le nombre ou l'âge des occupants, ou l'historique des passages frontaliers), voire quel renseignement prendre au sérieux dans les activités antiterroristes.

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Ce dont nous avons discuté ci-dessus ne sont que quelques-uns des nombreux exemples de Data Mining. Si cet article vous a fasciné et que vous en voulez plus, nous vous recommandons d'approfondir des concepts tels que l'exploration de données, l'analyse de données, l'intelligence économique et l'intelligence artificielle. Cela élargira votre base de connaissances et vous aidera également à faire un choix de carrière plus éclairé, si vous cherchez à vous lancer dans les données.
La Business Intelligence est le présent et l'avenir et le Data Mining constitue la base de tout dans une certaine mesure. Alors, assurez-vous de bien maîtriser vos bases si vous recherchez une carrière enrichissante et épanouissante !

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