Exploration de données : définition, techniques et outils

L'exploration de données est définie comme le processus de filtrage, de tri et de classification des données provenant d'ensembles de données plus vastes afin de révéler des modèles et des relations subtiles, ce qui aide les entreprises à identifier et à résoudre des problèmes commerciaux complexes grâce à l'analyse des données. Cet article explique en détail l'exploration de données, ses techniques et les 10 meilleurs outils d'exploration de données populaires en 2022.

L'exploration de données fait référence au filtrage, au tri et à la classification des données provenant d'ensembles de données plus vastes pour révéler des modèles et des relations subtiles, ce qui aide les entreprises à identifier et à résoudre des problèmes commerciaux complexes grâce à l'analyse des données. Les outils et techniques logiciels d'exploration de données permettent aux organisations de prévoir les tendances futures du marché et de prendre des décisions critiques à des moments cruciaux..

L'exploration de données est un élément essentiel de la science des données qui utilise des analyses de données avancées pour extraire des informations pertinentes à partir de grands volumes de données. Si nous creusons plus profondément, l’exploration de données est un ingrédient crucial du processus de découverte des connaissances dans les bases de données (KDD), où la collecte, le traitement et l’analyse des données ont lieu à un niveau fondamental.

Les entreprises s'appuient fortement sur l'exploration de données pour entreprendre des initiatives d'analyse dans la configuration organisationnelle. Les données analysées provenant de l'exploration de données sont utilisées pour diverses applications d'analyse et de business intelligence (BI), qui prennent en compte l'analyse des données en temps réel ainsi que certaines informations historiques.

Grâce à des pratiques d'exploration de données de premier ordre, les entreprises peuvent élaborer plusieurs stratégies commerciales et mieux gérer leurs opérations. Cela peut impliquer d'affiner les fonctions centrées sur le client, notamment la publicité, le marketing, les ventes, le support client, les finances, les ressources humaines, etc.

L'exploration de données joue également un rôle essentiel dans le traitement des cas d'utilisation critiques pour l'entreprise, tels que la planification de la cybersécurité, la détection des fraudes, la gestion des risques et plusieurs autres. L'exploration de données trouve des applications dans des secteurs industriels tels que la santé, la recherche scientifique, le sport, les projets gouvernementaux, etc.

L'exploration de données est principalement gérée par un groupe de scientifiques des données, de professionnels qualifiés en BI, de groupes d'analyse, d'analystes commerciaux, de cadres férus de technologie et de personnel ayant une solide expérience et une inclination pour l'analyse de données.

Fondamentalement, l'apprentissage automatique (ML), l'intelligence artificielle (IA), l'analyse statistique et la gestion des données sont des éléments cruciaux de l'exploration de données qui sont nécessaires pour examiner, trier et préparer les données à l'analyse. Les meilleurs algorithmes de ML et outils d'IA ont permis d'exploiter facilement des ensembles de données massifs, notamment des données client, des enregistrements transactionnels et même des fichiers journaux récupérés à partir de capteurs, d'actionneurs, d'appareils IoT, d'applications mobiles et de serveurs.

Étapes clés impliquées dans le processus de data mining :

Processus d'exploration de données

L'exploration de données est bénéfique pour la plupart des entreprises, principalement parce qu'elle peut parcourir de vastes volumes de données et identifier des modèles, des relations et des tendances cachées. Les résultats sont utiles pour l'analyse prédictive qui facilite la planification stratégique tout en gardant un stock du scénario commercial actuel.

Avantages du data mining pour les entreprises :

L'exploration de données joue un rôle central dans l'élaboration de plans stratégiques qui aident les entreprises à obtenir des bénéfices et des revenus plus élevés et à les distinguer de leurs concurrents.

Voir plus : Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) étroite ? Définition, défis et meilleures pratiques pour 2022

Chaque application de science des données nécessite une technique d'exploration de données différente. L'une des techniques d'exploration de données les plus populaires et les plus connues comprend la reconnaissance de formes et la détection d'anomalies. Ces deux méthodes utilisent une combinaison de techniques pour extraire des données.

Examinons certaines des techniques fondamentales d'exploration de données couramment utilisées dans les secteurs verticaux de l'industrie.

La règle d'association fait référence aux instructions if-then qui établissent des corrélations et des relations entre deux ou plusieurs éléments de données. Les corrélations sont évaluées à l'aide de mesures de support et de confiance, le support déterminant la fréquence d'apparition d'éléments de données dans l'ensemble de données. En revanche, la confiance concerne l’exactitude des déclarations si-alors.