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Avoir beaucoup de données peut être une bénédiction et à la fois une malédiction. Il y a plus à jouer, mais il y a aussi beaucoup plus à trier. Avec l’essor du Big Data, il n’est pas seulement essentiel de collecter autant de données que possible, il est également crucial d’apprendre à donner un sens à toutes ces informations. Dans un pool de données, lorsque vous recherchez une information spécifique, il est facile de se laisser distraire par des données non pertinentes pour votre objectif.
Heureusement, il existe de nombreuses méthodes possibles pour exploiter les profondeurs infinies des données et découvrir des informations précieuses sur les clients et leurs préférences en matière de produits ou de services qui peuvent aider à améliorer les processus de votre organisation et à développer votre entreprise.
Cette liste de dix techniques essentielles d’exploration de données vous aidera à démarrer en un rien de temps !
Mener des recherches exploratoires semble délicat, mais un guide efficace peut servir.
L’exploration de données est le processus d’extraction de modèles et d’informations à partir de ces mêmes données. C’est un moyen de faire ressortir des renseignements utiles à partir de données qui pourraient ne pas être immédiatement évidentes. L’exploration peut s’effectuer manuellement, mais elle est souvent automatisée à l’aide d’outils logiciels spécialisés. Ceux-ci permettent d’automatiser certaines des tâches les plus complexes, mais ils nécessitent également du temps pour être configurés et utilisés correctement.
L’exploration de données aide à trouver des modèles au sein des données, qui peuvent ensuite être examinées pour faire des prédictions sur des événements ou des tendances futurs. Elle sert à diverses fins et dans divers secteurs, tels que l’intelligence en affaires, la gestion de la relation client et le marketing.
Les techniques d’exploration de données sont adaptées à un problème métier spécifique et offrent des informations uniques. Ces techniques sont utilisées par les organisations de différentes manières. Par exemple, certaines s’en servent pour trouver des modèles dans le comportement des clients, tandis que d’autres s’appuient sur elles pour trouver des modèles dans leurs pratiques commerciales. De nombreuses techniques d’exploration de données ont été développées au fil du temps, et aucune technique n’est la meilleure solution pour toutes les circonstances. Voici une liste de dix techniques d’exploration de données :
La règle d’association, également appelée exploration d’objets fréquents, est l’une des techniques d’exploration de données les plus populaires. Il s’agit d’une technique utilisée pour identifier les relations entre différentes variables dans les grandes bases de données. La règle d’association stipule que si un événement A se produit, alors un autre événement B a tendance à se produire. L’idée sous-jacente est assez simple. Un analyste examine de grandes bases de données et identifie les relations entre différentes variables.
L’un des exemples classiques d’exploration de données selon les règles d’association est la bière et les couches. Si un client achète des couches (événement A), il y a de fortes chances qu’il achète de la bière (événement B). En d’autres termes, il existe une association entre l’achat de couches et l’achat de bière.
La classification est une technique d’exploration de données utilisée pour identifier des modèles et des relations dans un certain ensemble de données. Cette technique implique la collecte d’informations cruciales et pertinentes. Il s’agit de classer les données en différentes catégories. La classification est similaire au clustering, car elle sépare également les enregistrements de données en segments distincts appelés classes et peut ensuite être utilisée pour attribuer des étiquettes de classe à de nouvelles observations et générer des prédictions.
Par exemple, la Classification prédit si un e-mail est du spam ou non et l’étiquette en conséquence.
Le clustering est une technique d’exploration de données qui regroupe les données en catégories logiques. Le clustering peut vous aider à organiser et à découvrir des informations clés parmi vos données. Les graphiques sont utilisés dans les techniques de clustering pour indiquer si la distribution des données est en relation avec certains paramètres. Le profilage des clients peut être effectué à l’aide de ces données.
Par exemple, si vous essayez de trouver des groupes de clients qui se comportent de la même manière, le clustering peut vous aider à identifier ces groupes afin que vous sachiez comment les traiter plus efficacement, commercialement parlant.
Un arbre de décision est l’une des nombreuses techniques d’exploration de données permettant de trouver des modèles dans de grands ensembles de données. Les arbres de décision représentent un ensemble de données sous forme de nœuds, chaque nœud représentant une catégorie. Un arbre de décision est composé de branches qui se divisent elles-mêmes en plusieurs branches et ainsi de suite jusqu’à ce qu’il ne reste plus qu’une seule branche. Chaque branche représente une question à laquelle on peut répondre en analysant les informations sur les données.
Par exemple, dans l’ensemble de données, chaque branche représente une question et si vous connaissez la réponse à cette question, vous suivez cette branche ; sinon, vous descendez le long d’une autre branche jusqu’à ce que vous atteigniez un nœud feuille.
Un réseau de neurones est un algorithme puissant qui transforme les données brutes en informations utiles. Ces réseaux sont fréquemment utilisés dans les applications d’exploration de données et peuvent être formés à l’aide de la rétropropagation, qui ajuste les poids entre les nœuds pour minimiser une fonction d’erreur.
En termes simples, les réseaux de neurones permettent aux ordinateurs d’apprendre en ajustant leurs paramètres internes en fonction des entrées externes. Cela permet de reconnaître des modèles et des tendances dans de grands ensembles de données.
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L’un des moyens les plus courants de découvrir une anomalie de données consiste à utiliser la détection des valeurs aberrantes. Cela fonctionne en identifiant les anomalies potentielles en fonction des données passées, puis en vérifiant si ces mêmes anomalies se produisent dans les données actuelles. Si c’est le cas, il se passe probablement quelque chose dans l’entreprise qui nécessite une attention particulière. La détection des valeurs aberrantes peut aider à identifier les problèmes avant qu’ils ne deviennent trop gros à gérer.
Par exemple, dans le cas d’un site de commerce électronique, le montant moyen de la transaction pour une entreprise est de 100 $ et si les analystes remarquent que l’un des produits a été acheté à un taux inhabituellement élevé pendant un certain temps, il peut s’agir d’une anomalie de données.
La modélisation prédictive est une technique permettant d’apprendre à partir de données afin de faire des prédictions. Cette technique extrapole les modèles des données présentes ou passées dans le futur. Les prédictions peuvent prendre la forme d’une estimation, d’une prévision ou de tout autre résultat calculé. Les techniques d’analyse prédictive permettent aux organisations d’estimer les valeurs futures en fonction de données historiques, elles sont largement utilisées dans les prévisions et les transactions boursières.
L’analyse de régression est une technique d’exploration de données appliquée pour comprendre comment une ou plusieurs variables en affectent une autre.
Par exemple, si une entreprise veut prédire si un client achètera un produit, elle doit savoir quels facteurs affectent le processus de prise de décision du client.
La technique d’exploration séquentielle de modèles aide à découvrir un ensemble d’événements qui se produisent selon une séquence spécifique. Cette approche est bonne lorsqu’il s’agit de situations où il existe des modèles clairs qui peuvent être facilement repérés.
Un point important à noter ici est que les modèles séquentiels ne peuvent que découvrir les relations passées et présentes. Ils ne serviront pas à analyser les tendances et les événements futurs.
Par exemple, une analyse séquentielle des modèles pourrait révéler que les clients qui achètent des voitures rouges ont également tendance à acheter des voitures de sport. Mais cela ne dirait pas grand-chose sur la façon dont un client réagirait s’il recevait une offre sur une voiture bleue au lieu d’une voiture rouge.
Le suivi des modèles est la technique d’exploration de données la plus élémentaire. Elle aide à reconnaître et à suivre les tendances ou les modèles dans les données afin de tirer des conclusions éclairées concernant les affaires. Parfois, simplement en regardant les tendances dans vos données, vous pouvez tirer des conclusions qu’il vous aurait autrement pris des semaines à découvrir.
Un bon exemple est le suivi des modèles sur le prix ou de noter quand un client est le plus susceptible de passer une commande.
La bonne nouvelle est que disposer d’une énorme quantité de données ne devrait plus être une préoccupation pour les entreprises. Grace aux techniques d’exploration de données, elles peuvent trouver des modèles et des corrélations à l’aide d’algorithmes et découvrir des relations dans les données collectées, et peuvent faire des prédictions sur des événements ou des tendances futurs qui seront bénéfiques pour l’entreprise à long terme.
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