Data mining

Tout savoir sur le Data Mining
Définition du datamining
Fonctionnement
Avantages des techniques d’exploration de données
Cas d’usages
datamining

Le Data Mining : qu’est-ce que c’est ?

Le Data Mining désigne un processus d’exploration et d’étude de multiples sources de données par le biais d’ outils de traitement analytique. Il est très efficace lorsque des informations significatives doivent être extraites de grandes bases de données. Le Data Mining permet de trouver des liens et corrélations entre d’énormes volumes de données afin de les regrouper dans des tableaux d’analyse et des graphiques. Grâce à lui, il est possible de discerner des tendances naissantes et de prédire certaines évolutions.

Comment fonctionne le Data Mining ?

Le principe du Data Mining

Quels sont les bénéfices du Data Mining ?

Automatiser processus avec datamining

Automatisation des processus

Les processus d’approvisionnement et de stockage peuvent être largement optimisés grâce au Data Mining. Cette pratique permet de comprendre les tendances d’achat des clients et de prévoir les ventes afin d’éviter les ruptures de stock.
comprehension failles avec datamining

Compréhension des failles

Grâce aux rapports détaillés et aux outils d’analyse précis obtenus avec le Data Mining, il est possible d’identifier certaines failles de l’entreprise et de réaliser des liens de causalité.
innovation avec resultats datamining

Moteur de l’innovation

À l’aide du Data Mining, l’entreprise anticipe les attentes de ses clients et peut leur proposer des produits ou des services dont ils ont réellement besoin. La connaissance client est accrue.

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Tout savoir sur l'exploitation des données avec le data mining

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Foire aux questions

On distingue 5 grandes méthodes pour l’exploration de données : 

  • Le data scientist peut rechercher des associations, c’est à dire qu’il va réaliser des analyses avancées pour voir si un évènement est lié à un autre évènement. 
  • L’analyste peut aussi effectuer une analyse de séquence. Dans ces analyses de données, on cherche à savoir si évènement amène à un autre évènement plus tardif. 
  • Les analystes de données peuvent aussi établir des classifications pour organiser les données disponibles. 
  • Un traitement analytique également connu, est le clustering. Ici, le traitement des données va permettre d’établir et de représenter visuellement un ou des cluster. 
  • Enfin, la prédiction permet de découvrir des patterns de données qui peuvent amener à prédire le comportement dans le futur.  

Le data mining et le machine learning sont deux technologies permettant d’analyser les données dans le but de permettre une aide à la décision intelligente et objective fondée sur les données.

Piloter votre entreprise devient ainsi plus aisée grâce à l’analyse de données massives permettant d’établir des processus décisionnels efficients.

Mais quelles sont les principales différences entre datamining et machine learning ?

Il faut savoir que le machine learning est une technologie d’apprentissage de la donnée. Ainsi, l’informatique décisionnelle devient plus intelligente grâce à des algorithmes et des modèles de données automatisés.

Le data mining ou forage de données est une technique d’exploration de l’ensemble des données. Il permet de transformer les données big data en informations exploitables.