Data Mining : qu’est-ce que c’est ?

Datamining

Le data mining est le processus de tri de grands ensembles de données pour identifier des modèles et établir des relations. Sa finalité est de résoudre des problèmes grâce à l’analyse de données. Et ses outils permettent aux entreprises de prédire les tendances futures.

Qu’est-ce que le data mining ?

Le data mining est une discipline technique du marketing qui analyse les données présentes dans une ou plusieurs bases de données à l’aide d’algorithmes informatiques, de méthodologies statistiques et de techniques logico-mathématiques, pour trouver des informations cachées autrement non identifiables à l’œil nu. L’exploration de données est l’un des outils de l’intelligence économique. Il sert à conforter les décisions commerciales.

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Le Data Mining pour qui ?

Les technologies de l’information permettent à une entreprise de collecter de nombreuses données sur les clients, les fournisseurs, le marché, etc. Cependant, cette énorme masse de données est difficile à analyser car les données sont fragmentées et organisées de manière inefficace. Dans les archives de l’entreprise, de nombreuses informations à valeur ajoutée restent cachées. L’entreprise les a enregistrés dans ses bases de données mais ne les connaît pas.

Grâce aux techniques du data mining, l’organisation des données est reconstruite là où le désordre et la confusion prévalaient apparemment. En connectant les bases de données entre elles et en analysant les données en profondeur, il est possible d’obtenir des informations complémentaires non encore connues.

Ces informations cachées sont utiles pour:

  • faire des prédictions sur les tendances du marché
  • découvrir les intérêts et les besoins non satisfaits des consommateurs
  • faire ressortir des opportunités commerciales ou des points critiques.

En conclusion, l’exploration de données élargit les connaissances commerciales en rassemblant les informations dont l’entreprise dispose déjà comme un puzzle. Le résultat de l’exploration de données est une information supplémentaire et utile pour la prise de décision.

Actuellement, le data mining est utilisé dans les domaines de :

  • la sécurité des données
  • la finance
  • la santé
  • le marketing
  • la détection des fraudes
  • la recherche en ligne
  • le traitement du langage naturel
  • les voitures intelligentes

C’est pour cette raison que l’exploration de données devient l’un des emplois avec la plus grande projection pour l’avenir.

Le Data Mining, comment ça marche ?

Dans un processus d’exploration de données, nous pouvons trouver cinq phases:

Détermination des objectifs et collecte de données

La première chose à faire est de se concentrer sur le type d’informations que nous souhaitons obtenir. Imaginons l’exemple d’un supermarché qui veut savoir à quelle heure de la journée il y a le plus de clients. Ce serait l’objectif et les informations que le commerce souhaite obtenir dans ce cas.

Traitement et gestion des données

Une fois que nous connaissons les données que nous voulons collecter, nous pouvons commencer le traitement. C’est peut-être la phase la plus compliquée du processus. Cela nécessite de sélectionner l’échantillon représentatif sur lequel l’analyse va être effectuée. Une fois l’échantillon choisi, il faut déterminer quel type de variables ou de modèle de régression va être réalisé sur l’échantillon.

Sélection du modèle

Elle est étroitement liée à la phase précédente. Il s’agit de créer un modèle ou un algorithme qui nous donne le meilleur résultat possible. Pour ce faire, une analyse exhaustive des variables à inclure dans le modèle doit être réalisée. C’une tâche compliquée car elle dépendra du type d’informations à analyser. Par conséquent, les mineurs de données effectuent différents tests d’algorithme tels que:

  • la régression linéaire
  • l’arbre de décision
  • les séries temporelles
  • les réseaux de neurones

Analyse et revue des résultats

Il s’agit essentiellement d’analyser les résultats pour vérifier s’ils donnent une explication logique. Cette explication devra faciliter la prise de décision sur la base des informations fournies par les résultats.

Mise à jour du modèle

La dernière étape du processus est la mise à jour du modèle. Il est très important que cela se fasse au fil du temps afin que celui-ci ne devienne pas obsolète. Les variables du modèle pourraient devenir insignifiantes et donc un contrôle périodique du modèle est nécessaire.

Data Mining : qu’est-ce que c’est ?

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