Retour sur huit étapes concrètes à suivre pour améliorer votre data mining.
Avec l’expansion massive des technologies de l’information, la demande pour l’exploration de données (data mining) a également énormément augmenté. Mais l’exploration de données ou le processus de parcourir d’énormes quantités de données et de trouver ce que vous considérez utile, n’est pas du tout facile. Voici huit étapes concrètes que vous pouvez suivre pour améliorer l’exploration de données.
Donc, vous avez des gigaoctets sur des gigaoctets de données à portée de main. Comment allez-vous trouver des informations utiles dans le plus court délai possible ? Et même si vous avez séparé vos données utiles, comment allez-vous les analyser et repérer un modèle ou une tendance ?
Trois étapes principales sont impliquées dans l’exploration de données :
- Le passage en revue : Passer à travers toutes les données que vous avez accumulées et les convertir toutes sous une forme compréhensible. À ce stade, la nature des données est également déterminée.
- La vérification des modèles : Maintenant que vous avez une idée de l’information que vous essayez d’extraire, il est possible de vérifier les modèles qui seront utiles pour faire des prédictions.
- La planification d’un résultat : Armé des modèles, vous pouvez maintenant planifier le résultat souhaité.
Une fois que vous avez terminé le processus d’exploration de données, voici quelques avantages dont vous pourrez profiter :
A) Recommander de nouveaux produits
Lorsque vous découvrez des modèles au sein d’une donnée, vous pouvez les utiliser pour enquêter sur une nouvelle demande pour un nouveau produit. Ce produit peut être entièrement différent ou porter une modification à celui existant. Ainsi, avec l’exploration de données, vous pouvez rechercher et arriver à une conclusion sur ce qu’il faut vendre à vos clients.
Le regroupement est une composante élémentaire de l’exploration de données
Par exemple, Walmart, en raison de ses techniques d’exploration de données, a découvert que les gens ont stocké des tartes à la fraise avant un ouragan. Gardant cela à l’esprit, la société a commencé à placer des tartes à la fraise aux comptoirs de caisse avant chaque ouragan.
B) Comprendre les clusters – groupes
L’exploration de données vous aide à identifier certains comportements d’achat des clients et à noter les similitudes et les différences dans les données. Par conséquent, les entreprises peuvent cibler certains produits dans certains magasins et satisfaire l’envie de certains clients.
C) Classification des données
Une fois que vous avez recueilli toutes les données, identifié les modèles et décidé en quoi : la prochaine étape consiste à les classer ! De cette façon, vous pouvez distinguer les données utiles à votre objectif et les données non pertinentes. Un exemple de ceci serait votre propre service de messagerie, qui peut identifier les messages indésirables et les messages importants.
Utilisation des robots de navigation Web pour effectuer l’exploration de données
Les robots Web sont utilisés pour collecter des données sur Internet. Et pour cause, cela aiderait les entreprises analytiques et les spécialistes du webmarketing à découvrir ce qui est tendance. Certains des robots Web les plus populaires sont Nutch, Scrapy, PHP-Crawler, WebLech, Spindle et Ebot.
Source : Scrapy
Les web crawlers et le data mining travaillent ensemble. Toutes les données collectées par le Web Crawler seraient inutiles, sauf si vous pouvez les classer et en tirer des idées utiles.
C’est ce que nous vous proposons de faire avec l’exploration de données.
Vous avez peut-être supposé que le data mining et le Big Data sont identiques, mais vous auriez tort. Alors que l’exploration de données vous donne une vue rapprochée de toutes les données qui sont disponibles, le Big Data dessine la grande image. Le Big Data est important pour analyser le « pourquoi » que vous observez dans les tendances des données ; Pourquoi certaines catégories de personnes achètent-elles la même chose? Pourquoi mangent-ils la même chose? Pourquoi elles portent une robe particulière et ainsi de suite. Avec le Big Data, l’astuce consiste à trouver le public, le pourquoi et le quoi.
Quoi qu’il en soit, examinons les huit techniques clés d’extraction de données qui peuvent vous aider à atteindre vos objectifs commerciaux :
1. Reconnaissance et traitement des données incomplètes
Tous vos efforts d’utilisation des données pour le data mining seront rendus inutiles si vous disposez de données incomplètes. Afin d’éviter une telle circonstance, il est important de déterminer le motif des données manquantes :
- (A) Vos données manquent-elles complètement ?
- (B) Est-ce que seul un morceau aléatoire est manquant ?
- (C) Existe-t-il une variable particulière pour les données manquantes ?
L’imputation est une méthode par laquelle vous pouvez remplacer les données manquantes par des valeurs de substitution. Il existe différents types d’imputation, comme l’imputation moyenne, le remplacement de régression, l’imputation multiple et les suppositions pour vous aider à prendre une décision.
2. Techniques de regroupement
Les algorithmes voisins les plus proches peuvent aider à identifier les modèles dans les données.
Il s’agit d’une très ancienne technique d’exploration de données, mais est toujours pertinente et toujours très utile. Le regroupement des données est le processus par lequel vous pouvez analyser les données en fonction de leur comportement. Les données possédant un comportement similaire seraient analysées ensemble, car elles permettent à l’utilisateur de tirer des conclusions sur le comportement du client.
Il existe aussi plusieurs façons de le faire. Et une méthode populaire consiste à regarder les données voisines. Vous baser sur le voisin le plus proche pourrait vous aider à prédire les valeurs en regardant les valeurs dans l’historique de la base de données. Selon cette technique, les objets qui sont proches ensemble ont tendance à présenter la même valeur prédictive.
Technique du Cluster
3. Détection d’anomalie
Les meilleurs résultats de l’exploration de données ne peuvent être appréciés que lorsque vous supprimez les anomalies. Des anomalies se produisent lorsque vous capturez des informations qui ne correspondent pas à un modèle. Les anomalies portent des noms différents : exceptions, valeurs aberrantes, contaminants, etc.
Elles sont généralement remarquées lorsque les données collectées s’écartent de la façon dont un ensemble de données particulier devrait ressembler ou est totalement différent de ce que vous attendez qu’une combinaison de données contienne. Sortant totalement de l’ordinaire, il faudrait une analyse supplémentaire, pour comprendre ce que ces données entraîneraient. Il pourrait s’agir d’une infiltration, d’un piratage ou d’une action frauduleuse dont les secteurs bancaire et financier doivent être conscients.
Capgemini est une société informatique qui a utilisé cette technique avec succès pour analyser les tentatives illégales de connexion et les hacks. Ils ont combiné la détection d’anomalie avec le machine learning pour renforcer leur sécurité.
4. Utilisation d’OLAP pour les types de données complexes
Lorsqu’il y a de grandes quantités de données types relationnelles et des data warehouses complexes, le défi consisterait à développer un système qui le permettrait de bien gérer le tout. C’est là qu’OLAP entre en jeu.
Le traitement analytique en ligne ou OLAP est très utile pour toutes les étapes importantes dans les fonctions d’exploration de données, telles que la caractérisation, l’association, la classification, les prévisions / analyses et le regroupement.
OLAP peut être une technique efficace d’exploration de données.
OLAP est donc une technologie de base de données qui a évolué pour devenir un type d’application majeur prenant en charge le business intelligence et englobe la base de données relationnelle et l’exploration de données. L’outil est optimisé non seulement pour les transactions de processus, mais aussi pour les questions et les rapports de synthèse.
Les données seraient dérivées des bases de données historiques et ensuite compartimentées en structures pour une analyse détaillée. Cela pourrait être très utile pour les entreprises, surtout lorsqu’elles doivent vérifier la performance d’un site Web particulier ou l’avancement des ventes dans un pays ou une région en particulier.
Les bases de données OLAP peuvent également vous faire gagner du temps car elles permettent de récupérer rapidement les données, ce qui permet aux entreprises de travailler avec d’énormes quantités de données de manière organisée.
OLAP
5. Arbres de décision utilisés pour l’exploration et le prétraitement des données
Les arborescences de décision sont considérées comme la plus récente technologie d’exploration de données aidant à analyser quelles parties de la base de données sont vraiment utiles ou quelle partie contient une solution au problème que vous essayez de comprendre et résoudre. Les algorithmes d’arborescence des décisions permettent d’analyser les données et de les valider de manière intégrée
Comme ils sont extrêmement utiles dans l’exploration de données, les arbres de décision sont également utilisés pour l’exploration et le prétraitement des données.
En regardant les prédicteurs ou les valeurs pour chaque fractionnement de l’arbre, vous pouvez dessiner un certain nombre d’idées ou trouver des réponses aux questions que vous avez posées.
6. Méthode du réseau neuronal
Les réseaux neuronaux sont considérés comme des outils de modélisation de données statistiques non linéaires qui peuvent être utilisés pour trouver des modèles dans les données ou déchiffrer des relations complexes entre les entrées et les sorties. Les réseaux de neurones sont programmés pour stocker, reconnaître et récupérer des modèles dans les entrées de base de données, filtrer le bruit et identifier les problèmes.
Le réseautage neuronal est une forme d’exploration de données.
Le processus d’exploration de données basé sur des réseaux neuronales artificiels donnerait des résultats robustes, avec un degré élevé de tolérance aux pannes. Grâce à ses capacités de stockage et à son caractère adaptatif auto-organisé combiné avec un traitement parallèle, la méthode du réseau de neurones d’exploration de données a évolué pour être une technique très importante.
Les quatre processus principaux d’exploration de données basés sur les réseaux neuronaux sont les suivants :
- Groupement de données : Supprime toutes les incohérences dans les données et élimine toutes les données de bruit.
- Option de données : Sélection des données à utiliser pour l’extraction.
- Pré-traitement des données : Pré-traitement des données sélectionnées.
- Expression de données : Transformation des données, car vous devez transformer les données de signalisation en données numériques.
Une autre raison de la popularité des réseaux neuronaux est que les utilisateurs peuvent l‘automatiser, même s’ils n’ont pas de connaissances sur les bases de données, l’exploration de données devient une tâche plus facile.
Méthode neuronal
7. Technique de la règle d’association
Comme son nom l’indique, cette technique aiderait à analyser l’association entre deux ou plusieurs éléments dans de grands ensembles de données. Si vous recherchez la relation entre les différentes variables dans une base de données, la technique de la règle d’association serait idéale car elle permet de découvrir les modèles cachés dans différents ensembles de données. Il peut également souligner les occurrences fréquentes des variables avec succès.
La technique de la règle d’association aide les entreprises en analysant la relation entre les énormes ensembles de données qui contribuent aux conceptions de catalogues, à l’analyse de perte de leadership, au marketing croisé et à plusieurs autres processus décisionnels. Cette technique peut même aider à trouver des associations dans les différents éléments que les clients placent dans leurs paniers d’achats.
8. Classification
Ne négligez pas les algorithmes de classification. Bien que nous le mentionnons en dernier, ce n’est certainement pas la technique d’exploration de données la moins populaire. En fait, elle est l’un des plus couramment utilisées lorsqu’il s’agit de classer de grands ensembles de données.
La méthode de classification utilise les méthodes du réseau neuronal et des arbres de décision pour obtenir des informations utiles. Les entreprises utilisent cette approche pour connaître le comportement et les préférences de leurs clients. Par exemple, une entreprise de prêt peut utiliser cette technique pour connaître les niveaux de risque relatifs des demandeurs, en utilisant leur notation de crédit comme proxy de risque.
La méthode de classification peut également être utilisée pour observer les détails de propriété, les investissements, etc. Il est possible de tester les modèles de classification en comparant les modèles connus avec les valeurs prédites.
C’est probablement la raison pour laquelle les modèles de classification sont divisés en deux ensembles de données : l’un pour tester le modèle et un autre pour la construction du modèle.
Conclusion
Les techniques de data mining que nous avons expliquées ci-dessus comptent parmi les meilleures de l’industrie. Elles vous aideront à prendre des décisions commerciales plus intelligentes et à créer des idées utiles.
Ne pensez pas que vous êtes restreint à utiliser une seule technique. La plupart du temps, ces techniques peuvent être combinées pour obtenir les meilleurs résultats. Bien-entendu si vous ressentez encore le besoin de maitriser cette discipline clé du Data Driven Marketing que représentent le data mining et la visualisation de données, consultez dès maintenant le programme de la formation data visualisation dispensée par VISIPLUS academy.
