Data mining De quoi s’agit-il, à quoi cela sert-il et comment fonctionne cette méthode?

Le data mining est une technique permettant d’ étudier le comportement d’une population et son comportement sur le réseau . La principale caractéristique de cet outil est que le processus d’analyse est aussi automatique que possible.

Dans les paragraphes suivants, vous trouverez toutes les informations relatives à ce sujet et vous saurez à quoi sert l’exploration de données en informatique . De plus, nous vous montrerons le processus d’exploration de données de manière simple.

Si vous voulez devenir un expert et savoir quelles sont les techniques les plus utilisées aujourd’hui , vous devrez continuer à lire cet article.

Qu’est-ce que l’exploration de données et à quoi sert cet outil?

C’est une méthode d’intelligence artificielle qui est utilisée pour connaître statistiquement différents modèles d’une population à l’ aide d’outils informatiques. En matière de population, il faut comprendre le terme technique de statistique, qui est l’ensemble des utilisateurs qui ont une certaine caractéristique qui les unit.

De cette manière, il est possible d’analyser comment un groupe de personnes réagit à la mode ou à tout autre fait d’intérêt commercial. Le data mining est également utilisé pour l’espionnage et pour connaître les comportements sur le réseau d’un grand groupe d’individus ou de certains éléments.

Processus d’exploration de données Comment cette collecte massive d’informations est-elle effectuée?

Pour faire de l’exploration de données, il est nécessaire d’établir l’échantillon . Pour cela, il est nécessaire de connaître les différentes variables qui seront étudiées et la possibilité de calculer et de déduire les paramètres intéressés par l’obtention d’informations. Ensuite, il sera utile de mettre les analyses qui ont été effectuées sur l’échantillon en méthodes graphiques statistiques , notamment histogrammes ou distribution circulaire.

De cette manière, il est possible de savoir quelles données ont été laissées de côté, lesquelles ont été présentées comme nulles et la dispersion ou la corrélation de deux variables. Une fois ces points analysés , les données doivent être préparées afin de les traiter de la manière la plus automatique possible. Lorsque la scène est prête, vous ne pouvez décider que du type de technique à utiliser dans l’exploration de données .

Pour obtenir une connaissance du modèle sur les informations trouvées grâce à l’utilisation de l’exploration de données, il est possible de déduire les premiers concepts et de les relier à d’autres variables qui aideront à l’étude de la corrélation ou de la dispersion des données d’échantillon. Enfin, les données obtenues au moyen d’un modèle doivent être interprétées et validées. Ceci est fait pour tirer des conclusions sur le comportement massif de l’échantillon dans une certaine variable.

Techniques d’exploration de données Quelles sont les plus efficaces et les plus utilisées?

Les techniques utilisées par l’exploration de données sont les suivantes:

• Régression linéaire. La régression statistique est une variable utilisée pour trouver des relations entre les données, ce qui en fait une technique rapide et efficace. Mais pour de nombreux emplois, les résultats obtenus ne suffisent pas.
• Autres modèles statistiques. Dans cette technique d’exploration de données, différentes conceptions sont utilisées pour indiquer la relation entre deux ou plusieurs facteurs et comment une variable donnée se comporte avant.
• Réseaux de neurones. Il est basé sur l’interconnexion des neurones qui se produit dans le système nerveux central des animaux. De cette manière, il est possible de savoir comment un réseau fonctionne et comment il collabore avec un autre dans l’ensemble total. On utilise des techniques de discrimination et de résolution de problèmes qui ne peuvent être séparées du thème général, entre autres.
• Arbres de décision. Un modèle prédictif est utilisé dans une base de données dans laquelle des diagrammes logiques sont construits et le comportement d’un certain événement est vérifié. Dans ce cas, les algorithmes C4.5 et ID3 sont utilisés, entre autres exemples.
• Analyse par association. C’est l’un des plus courants et des plus faciles à mettre en œuvre car les différents échantillons de données sont regroupés et ce qui se passe dans l’ensemble de données est vérifié en fonction des algorithmes utilisés.
• Cette technique est également appelée regroupement vectoriel et consiste à associer des vecteurs selon des critères établis, à partir desquels sont obtenues des caractéristiques communes à l’échantillon selon une certaine entrée.

Utilité du data mining Comment l’appliquer à différents secteurs?

L’exploration de données peut actuellement être utilisée dans les industries suivantes:

Statistiques

C’est l’une des utilisations les plus importantes et les plus générales du DM. En effet, il peut être utilisé dans la corrélation et la dispersion de 2 variables et connaître son comportement d’une manière beaucoup plus simple qu’un échantillon ou la population totale. De plus, la variance peut être étudiée pour connaître le type d’écart d’une variable par rapport à l’ensemble des éléments. Les autres variables que vous pouvez trouver sont la série et le discriminant d’un échantillon.

L’informatique

En informatique, il est utilisé pour la construction d’algorithmes afin d’optimiser une série de données qui se produisent dans un certain comportement. De cette façon, vous obtenez de meilleurs résultats et vous pouvez ajouter d’autres facteurs aléatoires pour connaître votre réaction. L’exploration de données est utilisée en intelligence artificielle pour analyser les données automatiquement. Vous trouverez également l’exploration de données dans des systèmes créés par des experts, avec ou sans connaissance des situations, et dans des processus d’analyse parallèles.

Comportement Internet

L’exploration de données sur le Web est utilisée par les entreprises et est chargée d’analyser le comportement des utilisateurs sur Internet lorsqu’ils naviguent . Ils utilisent ensuite ces informations pour diffuser des publicités. Ceci est lié aux cookies du navigateur, donc cette activité n’est pas toujours éthique car les informations sont obtenues sans le consentement de la personne.

La finance

L’analyse du retour sur investissement d’un projet d’investissement est essentielle et un nombre très précis peut être connu si le data mining est utilisé . En effet, les entreprises peuvent connaître à l’avance au décaissement de l’argent les attitudes du marché dans lequel elles souhaitent investir.

Jeux video

Connaître le goût des consommateurs est essentiel pour le succès de ce secteur . Ainsi, les entreprises utilisent l’exploration de données pour connaître les préférences des joueurs et ainsi proposer un meilleur service adapté à toutes les exigences.

Fabrication de marchandises

Les industries sont l’un des secteurs de l’économie qui utilise le plus l’exploration de données. Cela est dû à la possibilité que cette technique offre de prédire le comportement des acheteurs et l’analyse de la concurrence. Sur la base de ces rapports, il est possible de faire un budget de production beaucoup plus réaliste et, par conséquent, les achats sont mieux planifiés et ainsi obtenir des profits plus élevés.

Analyse des employés

Les entreprises utilisent cette technique de recherche de masse dans leurs services des ressources humaines. Ils le font parce qu’ils peuvent comprendre pourquoi certains employés réussissent dans leur travail et pourquoi d’autres ne le font pas.

Cartographie génétique

L’exploration de données peut être utilisée pour découvrir la cartographie génétique de certaines personnes. Cela permet de les relier à d’autres variables et de savoir pourquoi ils choisissent ou se comportent d’une certaine manière.

Liste des principaux outils utilisés pour l’exploration de données

Nous allons vous montrer ci-dessous les principaux outils pouvant être utilisés pour réussir une exploration de données:

RapidMiner.com

Cet outil d’exploration de données est utilisé pour effectuer des recherches liées aux industries des organisations. Il est basé sur l’étude des revenus et des dépenses, en mettant l’accent sur la réduction des risques pour augmenter la rentabilité. Ce programme est développé pour différents systèmes d’exploitation, de sorte que les processus d’analyse peuvent être effectués sans limitations. De plus, il dispose de modules qui incluent des graphiques et des outils permettant une meilleure interprétation de l’étude.

NeuralDesigner.com

Dans ce cas, il s’agit d’un programme informatique utilisé pour interpréter graphiquement les modèles de réseaux neuronaux . Pour ce faire, il utilise des algorithmes faciles à utiliser dans les entreprises de soins de santé, l’ingénierie et les banques, entre autres secteurs. Vous disposez d’un essai gratuit pour connaître toutes les fonctions et analyser tous les avantages qui peuvent être obtenus.

Orange.Biolab.si

Orange machine learning est un programme utilisé pour créer des workflows et découvrir une série de composants liés à deux ou plusieurs facteurs d’intérêt. Il est open source et se caractérise par la facilité avec laquelle il offre les résultats, car il le fait avec des graphiques très intuitifs.

KNIME.org

Cette plateforme allemande vous permet d’obtenir des informations sur les données d’intérêt. Cela se fait par la validation de différents modèles statistiques et de type ROC . Les résultats sont représentés graphiquement, l’apprentissage est donc beaucoup plus simple.

OpenNN.net

Il s’agit d’une bibliothèque open source qui peut être téléchargée à partir de son site Web et des modèles peuvent être créés pour analyser des projets de marketing, d’énergie, de santé et industriels, entre autres secteurs. Il affiche les résultats au moyen de modèles de sortie de régression dans lesquels vous pouvez affecter des modèles et faire des prédictions sur le comportement futur des variables.

Si vous avez des questions, laissez-les dans les commentaires, nous vous répondrons dans les plus brefs délais, et cela sera également d’une grande aide pour plus de membres de la communauté. Je vous remercie!