Guide exclusif étape par étape de la recherche descriptive
Préparez-vous à découvrir comment, quand, quoi et où les questions d’un problème de recherche
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La fouille de données, ou data mining, est le processus d’identification et d’extraction d’informations à partir de grands ensembles de données. C’est une technique qui permet d’identifier des motifs dans les données, de découvrir de nouvelles informations, d’apprendre les relations et tendances des données. Elle implique l’utilisation d’algorithmes pour extraire des informations à partir de grands ensembles de données.
L’objectif global de la fouille de données est d’identifier des motifs ou des tendances utiles dans les données. Il extrait les informations d’un ensemble de données et les transforme en une structure compréhensible pour une utilisation ultérieure. Cette structure peut prendre la forme de modèles, de concepts, de règles, voire de prédictions ou de recommandations. La fouille de données est un terme générique désignant un ensemble d’outils qui utilisent l’analyse statistique pour découvrir des motifs dans de grands ensembles de données.
Préparez-vous à découvrir les questions de comment, quand, quoi et où dans un problème de recherche.
Dans le monde d’aujourd’hui, les données et les informations sont des ressources précieuses. La capacité d’analyser rapidement de grands ensembles de données et d’extraire des informations exploitables peut faire la différence pour toute organisation. La fouille de données est importante pour toutes les entreprises, qu’il s’agisse du secteur de la santé ou d’une organisation gouvernementale. L’importance de la fouille de données comprend :
Les entreprises qui peuvent utiliser efficacement les données bénéficient d’un avantage concurrentiel par rapport à leurs concurrents.
Les avantages de la fouille de données incluent :
La réalisation d’une recherche exploratoire peut sembler complexe, mais un guide efficace pourrait vous aider.
L’exploration de données est un processus qui permet aux entreprises d’analyser de grandes quantités de données pour prendre de meilleures décisions. Des entreprises internet grand public comme Facebook à celles du secteur financier et de la vente au détail, toutes font appel à l’exploration de données.
En utilisant des logiciels d’analyse de big data, les entreprises peuvent en apprendre davantage sur les habitudes d’achat et les préférences de leurs clients. En collectant autant de données que possible à partir de chaque interaction, ces entreprises peuvent obtenir des informations précieuses sur ce que les clients veulent. Cela leur permet d’offrir des produits et des services personnalisés.
Par exemple, un magasin de vêtements pourrait utiliser le big data pour déterminer quel ensemble un consommateur préfère, quelle taille il préfère et à quelle fréquence il effectue des achats.
Processus d’extraction de données
Voici les sept étapes du processus de fouille de données :
Avant de commencer la fouille de données, il est important de disposer d’un ensemble de données propre. Cela peut sembler évident, mais trier les incohérences des données, détecter et corriger les erreurs dans les ensembles de données prend du temps car cela nécessite une grande attention aux détails, ainsi qu’une connaissance de la manière dont l’ensemble de données a été collecté et traité.
Certains types d’erreurs comprennent des valeurs manquantes, des problèmes de format, des valeurs aberrantes et des valeurs incohérentes entre différentes variables. Le nettoyage des données est une étape importante pour garantir que les données sont précises et fiables pour l’analyse, notamment lorsqu’elles sont utilisées pour créer des modèles statistiques. Si les données sont imparfaites de quelque manière que ce soit, cela aura un impact sur les résultats.
Les données brutes sont collectées à partir de différentes plateformes. Cela peut représenter une quantité d’informations considérable. Pour simplifier, il est nécessaire d’effectuer une intégration des données à l’aide de divers outils qui donnent du sens aux différentes sources de données brutes.
L’intégration des données permet de regrouper des données provenant de différentes sources. Cela peut être fait pour combiner des ensembles de données ayant les mêmes variables ou pour joindre des ensembles de données ayant des variables similaires, mais non identiques. À terme, toutes ces sources multiples conduiront à une vision analytique unique sur des sujets spécifiques.
Le data mining nécessite une quantité importante de données historiques, mais les référentiels de données contiennent bien plus de données que nécessaire pour le processus. Par conséquent, les données nécessaires sont sélectionnées à partir des données intégrées.
Cette étape consiste à réduire la taille des données en éliminant les données inutiles ou redondantes. Selon l’ensemble de données, il peut y avoir de nombreuses variables inutiles qui doivent être supprimées avant de passer à l’étape suivante.
Dans l’étape de transformation des données, les données sont converties en différents formats adaptés à l’exploration de données. Cette étape comprend la cartographie des données et d’autres techniques de science des données. Les étapes de transformation des données comprennent le lissage, l’agrégation, la discrétisation, la généralisation, la normalisation et la construction des attributs des données.
C’est une étape cruciale dans l’exploration de données, où des motifs et des connaissances sont extraits à partir d’une grande quantité de données en appliquant des modèles intelligents aux données.
L’évaluation des motifs consiste à repérer des motifs utiles et intéressants. L’évaluation indique les informations sur lesquelles les motifs sont intéressants, ainsi que le score de chaque motif, puis résume et visualise les données dans un format convivial pour l’utilisateur.
Dans la dernière étape, les données sont visualisées sous forme de rapports, de tableaux, etc., pour représenter les données extraites.
Il est important de noter que la fouille de données est généralement soumise à certaines limitations importantes.
Selon le rapport, nous générons 2,5 quintillions d’octets de données chaque jour. L’Internet des objets (IdO) et la technologie portable ont transformé les gens en machines de collecte de données. Pour gérer et tirer des informations significatives de ces données, afin de prendre de meilleures décisions, nous aurons besoin d’approches et de modèles de plus en plus complexes. Ainsi, l’avenir est prometteur pour la fouille de données, ainsi que pour la science des données. L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle ne feront qu’aller en s’améliorant.
La fouille de données a parcouru un long chemin. Alors, que réserve l’avenir à la fouille de données ? Bien que nous ne puissions jamais prédire exactement comment les choses évolueront, il y a des indices. La technologie analytique continue de progresser avec de nouvelles fonctionnalités et une prise en charge d’un plus large éventail de types de données, y compris le texte, la vidéo et les images. Une chose qui ne semble pas susceptible de changer de sitôt est la croissance constante des Big Data, ou du moins leur capacité à croître. Le monde qui nous entoure devient de plus en plus instrumenté chaque jour, les appareils poursuivant leur marche vers la connectivité Internet.
D’ici 2024, Juniper Research estime qu’il y aura 83 milliards d’appareils connectés dans le monde. Avec tous ces nouveaux points de terminaison en ligne, les organisations ne pourront pas se permettre de renoncer à une partie de l’intelligence précieuse disponible. En fait, il serait peut-être judicieux de s’attendre à ce que les analystes extraient des informations de toute source numérique disponible pour produire des insights réellement précieux. Jusqu’à présent, les organisations ont plutôt bien réussi dans l’analyse des données, mais elles devront peut-être se préparer à un volume de données beaucoup plus élevé que ce qu’elles peuvent gérer.
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