Data Mining
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 ?
Extraction de masses de données
Un problème ou un but est défini en vue de la future analyse des données. Le Data Warehouse (entrepôt de données), le lieu de centralisation des données, est parcouru afin d’éliminer les données douteuses et de collecter uniquement les informations sûres et exploitables. Un nombre suffisant de données doit être extrait afin que les conclusions tirées grâce au Data Mining soient dignes de confiance.Faire évaluer vos besoinsAnalyse de données
Durant la phase d’analyse, les données récupérées lors de l’étape 1 doivent être validées. Une fois l’évaluation réalisée, les données pourront être analysées selon la thématique définie au début du processus. Cette analyse est réalisée à l’aide d'outils analytiques pouvant utiliser plusieurs techniques : réseaux de neurones artificiels, arbres de décision, induction de règles, data visualization, algorithmes, régression linéaire, etc.Faire évaluer vos besoinsPrésentation et visualisation des données
Au cours de la dernière étape, les résultats sont mis en forme afin d’être diffusés et exploités par les différents collaborateurs. Les données récoltées et analysées sont présentées sous un format facile à exploiter tel qu’un graphique ou un tableau. Les modèles peuvent alors être interprétés dans le but de fournir une réponse acceptable à la problématique initiale.Faire évaluer vos besoinsQuels sont les bénéfices du Data Mining ?
Automatisation des processus
Compréhension des failles
Moteur de l’innovation
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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.