L'exploration de données comme méthode d'analyse de données

Les données sont un joyau unique, mais tout comme les joyaux sont cachés sous terre, les données sont également cachées parmi une quantité infinie d'informations. Vous devez les extraire pour obtenir les joyaux de sous la terre, et par analogie, les données sont également quelque chose qui peut être extrait.

L'extraction n'est pas un travail facile; vous devez avoir l'équipement nécessaire. Cet article fournira des informations détaillées sur l'extraction de données et vous permettra de la réaliser. N'attendez plus, vous pouvez commencer l'article en lisant la définition de l'extraction de données.

Qu'est-ce que l'extraction de données?

L'extraction de données est un processus utilisé pour rechercher et analyser des données brutes à grande échelle afin d'obtenir des informations répondant à un objectif ou un besoin spécifique.

Elle est utilisée comme outil de veille économique pour aider les entreprises et les organisations. L'extraction de données appropriée nécessite des techniques statistiques et informatiques. Les données traitées révèlent des relations et des modèles cachés dans toute recherche et aident à faire des prédictions.

Quand utiliser l'extraction de données?

Il existe de nombreuses opportunités et crises pour utiliser l'extraction de données. Si vous souhaitez comprendre vos clients, alors utilisez-la. Si vous souhaitez augmenter la productivité de vos employés, alors utilisez-la. Nous allons partager avec vous quelques exemples auxquels vous n'avez peut-être pas pensé tout de suite:

Moments propices pour utiliser l'extraction de données

1. Recherche de marché: Vous avez peut-être pénétré un nouveau marché, lancé un nouveau produit ou souhaitez connaître les tendances. Quelque chose comme l'analyse d'association de données peut vous aider à voir des associations entre des éléments. Les éléments peuvent être des produits qui apparaissent fréquemment dans les transactions.

2. Regroupement des clients: Vous pouvez regrouper vos clients pour fournir de meilleurs services et prendre en compte leurs préférences. Bien sûr, vous pouvez le faire en révélant des données sur la population.

3. Fabrication: Il y a de nombreuses étapes dans la production d'un produit, et calculer le coût et la durée de ces étapes n'est pas toujours facile. Avec l'exploration de données, vous pouvez trouver et produire des matériaux de manière plus efficace en termes de temps et d'argent.

4. Détection d'anomalies: Étant donné que l'exploration de données peut révéler des modèles inhabituels, elle peut être utilisée pour détecter les activités frauduleuses à travers les données de transaction. Ainsi, elle peut facilement détecter la fraude en analysant de grands ensembles de données.

Étapes à suivre dans le processus d'exploration de données

Déterminez votre objectif et votre direction avant de commencer l'exploration de données. Cela est différent pour les entreprises et les institutions éducatives ou de santé, et il est nécessaire de trouver des sources de données en conséquence. Ensuite, le processus d'exploration de données se poursuit en suivant les étapes ci-dessous :

Étapes du processus d'exploration de données

1. Comprendre les données

La collecte de données est l'une des étapes les plus critiques car si votre base est solide, le bâtiment que vous construisez le sera également. Examiner les ressources disponibles et décider lesquelles conviennent le mieux à votre recherche est nécessaire. Comprenez le type de données, qu'il s'agisse de données quantitatives ou qualitatives.

En général, le handicap le plus courant dans l'exploration de données est la sécurité des données. En dehors de cela, il est également important de déterminer les limites des données et de stocker les données volumineuses.

2. Nettoyer et organiser les données

Les processus informatiques commencent après que les données ont été collectées et transférées dans l'environnement numérique. Les données au début sont un tas, pour ainsi dire, et vous devez trouver des éléments précieux dans ce tas et jeter les autres. Les données erronées, inappropriées et illogiques sont éliminées. Vous devez également garder la taille des données à un niveau raisonnable.

3. Développer le modèle

Comme il sera expliqué dans la prochaine section, il est nécessaire de développer des modèles en utilisant différentes techniques. Ces modèles sont utilisés pour calculer les nombres dans l'ensemble de données et révéler les relations, les motifs et les structures des données.

4. Évaluer les résultats

Maintenant, les données ont été collectées, nettoyées et interprétables. Les analystes peuvent effectuer cette étape à l'aide de l'intelligence artificielle avec la modélisation prescriptive. C'est l'étape où vous prenez les mesures nécessaires à la lumière des informations révélées par les données.

Techniques d'extraction de données

Il n'y a pas de méthode unique pour faire de l'extraction de données. Il y a plus d'une façon d'obtenir des sorties précieuses. Certaines méthodes peuvent être plus appropriées en fonction de l'objectif de la recherche et de la nature des données. Les méthodes d'analyse d'extraction de données populaires sont les suivantes :

Techniques d'extraction de données

1. Classification

Cette technique aide à catégoriser correctement les données. Les points de données sont divisés en classes prédéfinies en fonction des caractéristiques communes. Ainsi, le résumé des données est révélé.

2. Regroupement

Cette technique divise chaque objet en certains groupes. À cet égard, elle est similaire à la classification, mais l'important ici est d'identifier les différences et de regrouper les mêmes ensemble.

3. Arbres de décision

Cette technique est en fait un schéma de prise de décision simple. Un motif est créé en résultat de certaines règles et est utilisé pour examiner les données en profondeur dans une direction spécifique.

4. Réseaux neuronaux

Avec le réseau neuronal, un modèle d'intelligence artificielle, des réseaux entre les données sont créés de manière similaire au principe de fonctionnement du cerveau humain. Les nœuds de ces réseaux génèrent une sortie en attribuant des poids en fonction de l'entrée.

Avantages et inconvénients de l'exploration de données

Tout ce qui est utile a aussi ses côtés négatifs. Bien sûr, l'exploration de données peut être une bénédiction pour les entreprises, mais des inexactitudes et des omissions peuvent entraîner ce processus dans une direction très négative. Alors, apprenez un peu sur les avantages et les inconvénients de l'exploration de données.

Avantages et inconvénients de l'exploration de données

Avantages

➕Applications étendues: L'exploration de données varie largement dans ses applications, et le processus fondamental est adaptable à tous les systèmes. Pratiquement n'importe quel type de données peut être collecté et examiné. Les entreprises et les organisations peuvent en bénéficier et se développer en résolvant leurs problèmes.

➕Perspectives et modèles révélés: Le but ultime de l'exploration de données est de révéler des informations invisibles. Ces informations ne sont pas de simples données; elles créent une carte d'information avec leurs relations et modèles avec d'autres informations. Cependant, il est également nécessaire de pouvoir lire correctement la carte, sinon tous les processus seront vains.

➕Efficacité: L'exploration de données rend l'analyse de données efficace. L'analyse de données aide les entreprises dans leurs différents problèmes. Grâce à cette chaîne d'indirection, les entreprises peuvent réduire les coûts opérationnels grâce à l'exploration de données.

Inconvénients

➖Résultats incertains: Les résultats de l'exploration de données ne sont pas toujours efficaces car, comme mentionné fréquemment dans l'article, votre base peut être incomplète ou incorrecte. Il est important d'évaluer les résultats et de prendre les bonnes décisions. Une mauvaise interprétation des résultats de données vous amènera à prendre de mauvaises décisions.

➖Nature complexe: L'exploration de données nécessite des connaissances techniques (comme des logiciels et des langages de programmation), il se peut donc que des scientifiques des données avec des connaissances dans le domaine doivent travailler pour vous.

➖Dépense importante : L'aventure qui commence par la collecte de données peut être assez coûteuse avec les applications et programmes de fouille de données. Vous aurez peut-être besoin d'ordinateurs puissants pour stocker et traiter de grands ensembles de données.

Questions fréquemment posées sur la fouille de données

Comme la fouille de données est un sujet très vaste, vous ne voudrez peut-être pas lire chaque partie à ce sujet. Au lieu de cela, vous pouvez essayer d'obtenir des informations rapides et efficaces en consultant la section des questions fréquemment posées sur la fouille de données.

Mots finaux

En conclusion, la fouille de données est un pilier qui maintient le monde des affaires moderne à flot. Les entreprises éliminent les incertitudes sur le présent et l'avenir grâce aux informations fournies par la fouille de données. D'autre part, comme elle a de nombreuses applications différentes, elle aide avec différentes techniques sur différents sujets.

Cet article a été préparé comme un tutoriel pour ceux qui veulent apprendre sur la fouille de données et qui ont des questions en tête. Tout d'abord, la définition de la fouille de données et des exemples de quand elle peut être utilisée sont donnés. Ensuite, on explique comment ce processus fonctionne et les techniques de fouille de données que vous pouvez appliquer. Enfin, l'article se termine en décrivant les avantages et les inconvénients. 

Désormais, la fouille de données sera un concept que vous connaîtrez mieux !