Dans ce blog, nous allons d\u00e9couvrir ce que sont les techniques de data mining et pourquoi le data mining est essentiel dans la recherche.<\/p>\n\n
D\u00e9finition du data mining<\/h2>\n\n
L’exploration de donn\u00e9es est le processus qui consiste \u00e0 d\u00e9couvrir et \u00e0 extraire syst\u00e9matiquement des mod\u00e8les, des tendances, des corr\u00e9lations ou des connaissances utiles \u00e0 partir de grands ensembles de donn\u00e9es, souvent en utilisant une combinaison de techniques statistiques et informatiques. <\/p>\n\n
Le processus de data mining implique l’exploration et l’analyse de donn\u00e9es afin de d\u00e9couvrir des informations cach\u00e9es et de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es, g\u00e9n\u00e9ralement pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes sp\u00e9cifiques, am\u00e9liorer la prise de d\u00e9cision ou acqu\u00e9rir une compr\u00e9hension plus approfondie d’un sujet.<\/p>\n\n
Les m\u00e9thodes d’exploration de donn\u00e9es permettent de trouver des mod\u00e8les et des tendances significatifs dans les donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es, telles que les relev\u00e9s de ventes et les commentaires des clients, ce qui aide les entreprises \u00e0 prendre de meilleures d\u00e9cisions.<\/p>\n\n
D\u00e9finir les techniques d’exploration de donn\u00e9es<\/h2>\n\n
Les organisations utilisent l’exploration de donn\u00e9es pour trouver des mod\u00e8les dans les donn\u00e9es qui pourraient fournir des informations sur leurs besoins op\u00e9rationnels. Elle est n\u00e9cessaire \u00e0 la fois pour la veille strat\u00e9gique et la science des donn\u00e9es. Les organisations peuvent utiliser diverses techniques d’exploration de donn\u00e9es pour transformer des donn\u00e9es non structur\u00e9es en informations exploitables.<\/p>\n\n
L’objectif principal du data mining est de trouver des corr\u00e9lations cach\u00e9es, non planifi\u00e9es et pr\u00e9c\u00e9demment non identifi\u00e9es mais l\u00e9gitimes dans les donn\u00e9es. Elle est d\u00e9crite comme une m\u00e9thode permettant de s\u00e9parer les donn\u00e9es utiles d’une \u00e9norme collection de donn\u00e9es brutes. <\/p>\n\n
Il s’agit d’utiliser un ou plusieurs logiciels pour analyser des mod\u00e8les de donn\u00e9es dans des ensembles de donn\u00e9es importants. La recherche et la science ne sont que deux exemples des nombreux domaines dans lesquels l’exploration de donn\u00e9es peut \u00eatre utilis\u00e9e.<\/p>\n\n
Les donn\u00e9es peuvent \u00eatre extraites \u00e0 l’aide de diff\u00e9rentes techniques pour diverses applications de science des donn\u00e9es. La d\u00e9tection d’anomalies, qui tente de trouver des valeurs aberrantes dans d’\u00e9normes ensembles de donn\u00e9es, et la reconnaissance de formes sont des cas d’utilisation courants de l’exploration de donn\u00e9es rendus possibles par diverses techniques. <\/p>\n\n
Les experts en exploration de donn\u00e9es ont consacr\u00e9 leurs efforts \u00e0 l’am\u00e9lioration de nos connaissances sur la mani\u00e8re d’analyser et de tirer des conclusions d’\u00e9normes quantit\u00e9s d’informations. Ils s’appuient sur des m\u00e9thodes et des technologies issues de la convergence de l’administration des bases de donn\u00e9es, des statistiques et de l’apprentissage automatique.<\/p>\n\n
EN SAVOIR PLUS : <\/strong>Gestion des actifs de donn\u00e9es<\/a><\/p>\n\n Diverses m\u00e9thodes sont utilis\u00e9es pour cr\u00e9er des mod\u00e8les adapt\u00e9s aux r\u00e9sultats attendus en fonction des r\u00e9sultats de l’exploration de donn\u00e9es de l’entreprise. Les mod\u00e8les peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour expliquer les donn\u00e9es actuelles, pr\u00e9voir les tendances futures ou aider \u00e0 identifier les anomalies dans les donn\u00e9es.<\/p>\n\n Nous examinerons ici diff\u00e9rentes techniques d’exploration de donn\u00e9es afin d’estimer les r\u00e9sultats souhait\u00e9s.<\/p>\n\n La classification est l’une des techniques d’exploration de donn\u00e9es les plus complexes, qui vous oblige \u00e0 classer diff\u00e9rents attributs dans des cat\u00e9gories claires. Cette m\u00e9thode est utilis\u00e9e pour obtenir des informations sur les donn\u00e9es et les m\u00e9tadonn\u00e9es qui sont importantes et utiles et qui aident \u00e0 classer les donn\u00e9es dans d’autres groupes. Vous pouvez ensuite l’utiliser pour tirer d’autres conclusions ou faire autre chose.<\/p>\n\n Par exemple, examinez les informations relatives aux finances et aux achats d’un client. Vous pouvez classer les donn\u00e9es comme des risques de cr\u00e9dit \u00ab\u00a0faibles\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0moyens\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0\u00e9lev\u00e9s\u00a0\u00bb. Vous pouvez ensuite utiliser ces cat\u00e9gories pour en savoir plus sur ces clients.<\/em><\/p>\n\n Le regroupement ressemble beaucoup \u00e0 la classification, mais il consiste \u00e0 combiner des groupes de donn\u00e9es en fonction de leurs similitudes. Il s’agit d’un moyen de trouver des groupes de donn\u00e9es similaires. Ce processus vous aide \u00e0 voir comment les donn\u00e9es sont diff\u00e9rentes et identiques.<\/p>\n\n Par exemple, vous pouvez diviser votre public en diff\u00e9rents groupes en fonction de l’argent qu’ils d\u00e9pensent ou de la fr\u00e9quence de leurs achats dans votre magasin.<\/em><\/p>\n\n Le suivi des mod\u00e8les est l’un des moyens les plus \u00e9l\u00e9mentaires d’exploiter les donn\u00e9es. Il s’agit de trouver et de garder un \u0153il sur les tendances ou les mod\u00e8les dans les donn\u00e9es afin de tirer des conclusions intelligentes sur les r\u00e9sultats de l’entreprise. Lorsqu’une entreprise constate une tendance dans ses donn\u00e9es de vente, elle a une raison de prendre des mesures pour tirer le meilleur parti de ces informations. <\/p>\n\n Supposons que l’on d\u00e9couvre qu’un produit sp\u00e9cifique se vend mieux \u00e0 un groupe particulier de personnes qu’\u00e0 d’autres. Dans ce cas, une organisation peut utiliser ces informations pour fabriquer des produits ou des services similaires ou s’assurer qu’elle dispose d’une plus grande quantit\u00e9 du produit original pour ce groupe.<\/p>\n\n L’association est similaire au suivi des mod\u00e8les, mais elle est plus sp\u00e9cifique aux variables qui d\u00e9pendent les unes des autres. Cette technique d’exploration de donn\u00e9es permet de trouver le lien entre deux ou plusieurs \u00e9l\u00e9ments. Il trouve un moyen qui \u00e9tait cach\u00e9 dans l’ensemble des donn\u00e9es.<\/p>\n\n Dans ce cas, vous rechercherez des \u00e9v\u00e9nements ou des caract\u00e9ristiques fortement li\u00e9s \u00e0 un autre \u00e9v\u00e9nement ou attribut. <\/p>\n\n Par exemple, vous pourriez remarquer que lorsque vos consommateurs ach\u00e8tent un article particulier, ils ach\u00e8tent souvent un deuxi\u00e8me article connexe. La plupart des magasins en ligne utilisent cette fonction pour remplir la section \u00ab\u00a0Les gens ont aussi achet\u00e9\u00a0\u00bb. <\/em><\/p>\n\n Dans de nombreux cas, il n’est pas possible d’obtenir une image claire de votre ensemble de donn\u00e9es simplement en regardant la vue d’ensemble. Il serait utile que vous rep\u00e9riez \u00e9galement les anomalies ou les valeurs aberrantes dans vos donn\u00e9es.<\/p>\n\n Par exemple, si la quasi-totalit\u00e9 de vos acheteurs sont des hommes, mais qu’il y a une forte augmentation du nombre d’acheteuses au cours d’une semaine particuli\u00e8re du mois d’ao\u00fbt, vous devrez vous pencher sur cette augmentation et en trouver la cause afin de pouvoir la reproduire ou d’en apprendre davantage sur votre public.<\/p>\n\nL’importance des techniques d’exploration de donn\u00e9es dans la recherche<\/h2>\n\n
![\"importance](\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/importance-of-data-mining-techniques-in-research.jpg\")
<\/figure>\n\n01. Classification<\/h3>\n\n
02. Regroupement<\/h3>\n\n
03. Trajectoires de suivi<\/h3>\n\n
04. Association<\/h3>\n\n
05. D\u00e9tection ext\u00e9rieure<\/h3>\n\n
06. R\u00e9gression<\/h3>\n\n