L'exploration de données est le processus de recherche de grandes bases de données pour trouver des informations utiles qui peuvent être utilisées pour la prise de décision. Le terme anglais « data mining » est également utilisé.
Il peut être compris comme la technologie et le logiciel utilisés pour trouver des modèles de comportement dans la base de données. La base fondamentale pour cela est que ces modèles aident à la prise de décision. Par exemple, cela pourrait aider les entreprises à comprendre les modèles de comportement de leurs clients. De manière à faciliter la mise en place de stratégies pour augmenter les ventes ou réduire les coûts.
Avantages de l'exploration de données
L'avantage fondamental de ce processus d'analyse de données est le grand nombre de scénarios d'affaires auxquels il peut être appliqué, à titre d'exemple, nous avons :
- Prédiction: Prévision des ventes de l'entreprise.
- Probabilité: Sélection des meilleurs clients pour un contact direct par téléphone ou email.
- Analyse de séquence: Analyse des produits que les clients ont achetés et vérification de l'interrelation entre eux.
Étapes de l'exploration de données
Dans un processus d'exploration de données, nous pouvons trouver cinq phases :
- Objectif et collecte de données: Le premier est de se concentrer sur le type d'informations que l'on souhaite 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 l'information que le métier veut obtenir dans ce cas.
- Traitement et gestion des données: Une fois que nous connaissons les données que nous voulons collecter, nous les mettons en œuvre. C'est peut-être la phase la plus difficile du processus. Eh bien, cela nécessite de sélectionner l'échantillon représentatif sur lequel l'analyse va être effectuée. Une fois l'échantillon choisi, il faut analyser 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 effectuée. Cela devient une tâche compliquée car elle dépendra du type d'informations à analyser. Par conséquent, les mineurs de données effectuent différents tests de l'algorithme tels que : régression linéaire, arbre de décision, séries temporelles, réseau de neurones, etc.
- Analyse et revue des résultats: En gros il s'agit d'analyser les résultats pour voir s'ils donnent une explication logique. Explication qui facilite la prise de décision sur la base des informations fournies par les résultats.
- Mise à jour du modèle: La dernière étape du processus serait la mise à jour du modèle. Il est très important que cela se fasse dans le temps afin qu'il ne devienne pas obsolète. Les variables du modèle pourraient devenir non significatives et donc un contrôle périodique du modèle est requis.
