Qu'est-ce que l'exploration de données ? Concepts clés, comment ça marche ?

L'exploration de données peut être comprise comme le processus d'exploration des données par le nettoyage, la recherche de modèles, la conception de modèles et la création de tests. L'exploration de données comprend les concepts d'apprentissage automatique, de statistiques et de gestion de bases de données. Par conséquent, il est souvent facile de confondre l'exploration de données avec l'analyse de données, la science des données ou d'autres processus de données.

L'exploration de données a une longue et riche histoire. En tant que concept, il a émergé avec l'émergence de l'ère informatique dans les années 1960. Historiquement, l'exploration de données était principalement un processus de codage intensif et nécessitait une grande expertise en matière de codage. Aujourd'hui encore, l'exploration de données implique les concepts de programmation pour nettoyer, traiter, analyser et interpréter les données. Les spécialistes des données doivent avoir une connaissance pratique des statistiques et au moins un langage de programmation pour effectuer avec précision les tâches d'exploration de données. Grâce aux systèmes intelligents d'IA et de ML, certains des principaux processus d'exploration de données sont désormais automatisés. Si vous êtes débutant en python et en science des données, les programmes de science des données d'upGrad peuvent certainement vous aider à plonger plus profondément dans le monde des données et de l'analyse.

Dans cet article, nous vous aiderons à clarifier toutes les confusions autour de l'exploration de données, en vous guidant à travers toutes les nuances, y compris ce que c'est, les concepts clés à connaître, comment cela fonctionne et l'avenir de l'exploration de données !

Pour commencer - Data Mining n'est pas précisément Data Analytics

Il est naturel de confondre l'exploration de données avec d'autres projets de données, y compris l'analyse de données. Cependant, dans l'ensemble, l'exploration de données est beaucoup plus large que l'analyse de données. En fait, l'analyse de données n'est qu'un aspect de l'analyse de données. Les experts en exploration de données sont chargés de nettoyer et de préparer les données, de créer des modèles d'évaluation et de tester ces modèles par rapport à des hypothèses pour des projets de veille économique. En d'autres termes, des tâches telles que le nettoyage des données, l'analyse des données, l'exploration des données font partie de l'ensemble du spectre de l'exploration de données, mais ce ne sont que les parties d'un ensemble beaucoup plus vaste.

Concepts clés de l'exploration de données

La réalisation réussie de toute tâche d'exploration de données nécessite plusieurs techniques, outils et concepts. Certains des concepts les plus importants autour de l'exploration de données sont :

• Nettoyage/préparation des données : c'est là que toutes les données brutes provenant de sources disparates sont converties dans un format standard qui peut être facilement traité et analysé. Cela comprend l'identification et la suppression des erreurs, la recherche de valeurs manquantes, la suppression des doublons, etc.

• Intelligence artificielle : les systèmes d'IA effectuent des activités analytiques autour de l'intelligence humaine, telles que la planification, le raisonnement, la résolution de problèmes et l'apprentissage.

• Apprentissage des règles d'association : également connu sous le nom d'analyse du panier de consommation, ce concept est essentiel pour trouver la relation entre différentes variables d'un ensemble de données. Par extension, il s'agit d'un élément extrêmement crucial pour déterminer quels produits sont généralement achetés ensemble par les clients.

• Clustering : le clustering est le processus de division d'un grand ensemble de données en sous-ensembles plus petits et significatifs appelés clusters. Cela aide à comprendre la nature individuelle des éléments de l'ensemble de données, à l'aide desquels un regroupement ou un regroupement ultérieur peut être effectué plus efficacement.

• Classification : le concept de classification est utilisé pour attribuer des éléments d'un grand ensemble de données à des classes cibles afin d'améliorer la précision de prédiction des classes cibles pour chaque nouvelle donnée.

• Analyse de données : une fois que toutes les données ont été rassemblées et traitées, l'analyse de données est utilisée pour évaluer toutes les informations, trouver des modèles et générer des informations.

• Entreposage de données : il s'agit du processus de stockage d'une vaste collection de données commerciales de manière à faciliter une prise de décision rapide. L'entreposage est l'élément le plus crucial de tout projet d'exploration de données à grande échelle.

• Régression : la technique de régression est utilisée pour prédire une plage de valeurs numériques, telles que la température, le cours des actions, les ventes, sur la base d'un ensemble de données particulier.

Maintenant que nous avons tous les termes cruciaux en place, regardons comment fonctionne un projet typique de Data Mining.

Comment fonctionne l'exploration de données ?

Tout projet d'exploration de données commence généralement par déterminer la portée. Il est essentiel de poser les bonnes questions et de collecter le bon ensemble de données pour répondre à ces questions. Ensuite, les données sont préparées pour l'analyse, et le succès final du projet dépend fortement de la qualité des données. Des données médiocres conduisent à des résultats inexacts et erronés, ce qui rend encore plus important de préparer avec diligence les données et de supprimer toutes les anomalies.

Le processus d'exploration de données passe généralement par les six étapes suivantes :

1. Comprendre l'entreprise

Cette étape consiste à développer une compréhension globale du projet en cours, y compris la situation commerciale actuelle, les objectifs commerciaux et les mesures de réussite.

2. Comprendre les données

Une fois que la portée du projet et les objectifs commerciaux sont clairs, vient ensuite la tâche de rassembler toutes les données pertinentes qui seront nécessaires pour résoudre le problème. Ces données sont collectées à partir de toutes les sources disponibles, y compris les bases de données, le stockage dans le cloud et les silos.

3. Préparation des données

Une fois que les données de toutes les sources sont collectées, il est temps de préparer les données. Dans cette étape, le nettoyage des données, la normalisation, le remplissage des valeurs manquantes et de telles tâches sont effectués. Cette étape vise à rassembler toutes les données dans le format le plus approprié et standardisé pour effectuer d'autres processus.

4. Développement du modèle

Maintenant, après avoir rassemblé toutes les données dans un format adapté à l'analyse, la prochaine étape consiste à développer les modèles. Pour cela, la programmation et les algorithmes sont utilisés pour proposer un modèle capable d'identifier les tendances et les modèles à partir des données disponibles.

5. Tester et évaluer le modèle

La modélisation est effectuée sur la base des données disponibles. Cependant, pour tester les modèles, vous devez les alimenter avec d'autres données et voir s'ils génèrent ou non la sortie pertinente. Déterminer dans quelle mesure le modèle produit de nouveaux résultats aidera à atteindre les objectifs commerciaux. Il s'agit généralement d'un processus itératif qui se répète jusqu'à ce que le meilleur algorithme soit trouvé pour résoudre le problème en question.

6. Déploiement

Une fois le modèle testé et amélioré de manière itérative, la dernière étape consiste à déployer le modèle et à mettre les résultats du projet d'exploration de données à la disposition de toutes les parties prenantes et décideurs.

Tout au long du cycle de vie de l'exploration de données, les mineurs de données doivent maintenir une collaboration étroite entre les experts du domaine et les autres membres de l'équipe pour garder tout le monde au courant et s'assurer que rien ne passe entre les mailles du filet.

Avantages du Data Mining pour les entreprises

Aujourd'hui, les entreprises traitent quotidiennement des tonnes de données. Ces données ne font qu'augmenter avec le temps, et il est impossible que le volume de ces données diminue un jour. Par conséquent, les entreprises n'ont d'autre choix que d'être axées sur les données. Dans le monde d'aujourd'hui, le succès de toute entreprise dépend en grande partie de sa capacité à comprendre ses données, à en tirer des enseignements et à faire des prévisions exploitables. L'exploration de données permet véritablement aux entreprises d'améliorer leur avenir en analysant leurs tendances passées en matière de données et en faisant des prédictions précises sur ce qui est susceptible de se produire.

Par exemple, l'exploration de données peut informer une entreprise de ses prospects qui sont susceptibles de devenir des clients rentables sur la base de données passées et qui sont les plus susceptibles de s'engager dans une campagne ou une offre spécifique. Grâce à ces connaissances, les entreprises peuvent augmenter leur retour sur investissement en n'offrant que les prospects susceptibles de répondre et de devenir des clients précieux.

Dans l'ensemble, l'exploration de données offre les avantages suivants à toute entreprise :

• Comprendre les préférences et les sentiments des clients.
• Acquérir de nouveaux clients et fidéliser ceux existants.
• Améliorer la vente incitative et la vente croisée.
• Fidélisation des clients.
• Améliorer le retour sur investissement et augmenter les revenus de l'entreprise.
• Détecter les activités frauduleuses et identifier les risques de crédit.
• Suivi des performances opérationnelles.

En utilisant des techniques d'exploration de données, les entreprises peuvent fonder leurs décisions sur des données et des renseignements en temps réel, plutôt que sur de simples instincts ou instincts, garantissant ainsi qu'elles continuent à fournir des résultats et à garder une longueur d'avance sur leurs concurrents.

L'avenir de l'exploration de données

L'exploration de données, et même d'autres domaines des sciences des données, ont un avenir extrêmement prometteur, en raison de la quantité sans cesse croissante de données dans le monde. Au cours de la dernière année même, nos données accumulées sont passées de 4,4 zettaoctets à 44 zettaoctets .

Si vous êtes passionné par la science des données ou l'exploration de données, ou tout ce qui concerne les données, c'est le meilleur moment pour vivre. Puisque nous assistons à une révolution des données, c'est le moment idéal pour vous lancer et affiner votre expertise et vos compétences en matière de données. Les entreprises du monde entier sont presque toujours à la recherche d'experts en données possédant suffisamment de compétences pour les aider à donner un sens à leurs données. Donc, si vous voulez commencer votre voyage dans le monde des données, c'est le moment idéal !

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