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L'automatisé, Pas de code Pile de données

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Top 10 des techniques d'exploration de données

Ammar Ali

Reseaux Sociaux

9 Juin 2023

L'exploration de données est appliqué dans de nombreux domaines d'activité, notamment les opérations, la finance, les ventes et le marketing, la chaîne d'approvisionnement, etc. Lorsqu'il est fait correctement, il offre une mine d'informations qui vous donne un avantage concurrentiel en vous aidant à développer de meilleures décisions stratégiques.

Qu'est-ce que l'exploration de données et l'importance de l'exploration de données

L'exploration de données est une technique utilisée pour traiter les données et explorer des modèles dans de grands ensembles de données afin de développer des informations pratiques et basées sur les données. Les aspects vitaux de l'exploration de données comprennent le nettoyage des données, la transformation des données et l'intégration des données.

Exploration de données pour l'analyse commerciale

L'exploration de données implique l'extrapolation de tendances et de nouvelles informations à partir de données connues pour démêler l'intelligence d'affaires et l'analyse. Il aide les entreprises à résoudre des problèmes, à minimiser les risques et à explorer de nouvelles possibilités sur une période donnée.

Nous avons noté les 10 principales techniques d'exploration de données que les data scientists exploitent pour extraire des données pertinentes et exploitables pour la prise de décision.

Top 10 des techniques d'exploration de données

1)   Suivi des modèles

Le suivi des modèles est l'une des techniques fondamentales d'exploration de données. Cela implique de reconnaître et de surveiller les tendances dans des ensembles de données pour effectuer des analyses intelligentes concernant les résultats commerciaux. Pour une entreprise, ce processus peut concerner n'importe quoi, de l'identification des données démographiques les plus performantes à la compréhension des variations saisonnières du comportement d'achat du client.

Par exemple, la tendance des données sur les ventes peut montrer qu'un certain produit est plus populaire parmi des groupes démographiques spécifiques ou une diminution du volume total des ventes après la période des fêtes. L'entreprise peut ensuite utiliser ces informations pour cibler des marchés spécifiques et optimiser la chaîne d'approvisionnement.

2)   Association

Comme le suivi de modèle, la technique d'association consiste à rechercher certaines occurrences avec des attributs connectés. L'idée est de rechercher des variables liées en fonction d'attributs ou d'événements spécifiques. Les règles d'association peuvent être particulièrement utiles pour étudier le comportement des consommateurs.

Par exemple, une boutique en ligne peut apprendre que les clients qui achètent un certain produit achèteront probablement un article complémentaire. Grâce à ces informations, ils peuvent fournir de meilleures recommandations pour maximiser le chiffre d'affaires. Cette technique peut également être utilisée dans la conception de catalogues, le regroupement de produits, la conception de la mise en page, etc.

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3)   Classification

Il s'agit d'une technique d'exploration de données utile utilisée pour obtenir des données pertinentes et métadonnées en fonction d'un attribut défini, par exemple, le type de sources de données, les fonctionnalités d'exploration de données, etc. Fondamentalement, c'est le processus de division de grands ensembles de données en catégories cibles. Cette catégorisation est également déterminée par le cadre de données, par exemple, base de données relationnelle, base de données orientée objet, etc. Elle entre dans le cadre de la préparation des données.

Supposons que votre entreprise souhaite prévoir l'évolution des revenus des clients bénéficiant d'une adhésion de fidélité. Vous pouvez créer une catégorie qui contient les données démographiques des clients avec une adhésion de fidélité pour concevoir un modèle de classification binaire pour prédire une augmentation ou une diminution des dépenses.

4)   Détection des valeurs aberrantes

Il y a des cas où le modèle de données ne fournit pas une compréhension claire des données. Dans de telles situations, la technique de détection des valeurs aberrantes est pratique. Cela implique l'identification d'anomalies ou de « valeurs aberrantes » dans votre ensemble de données pour comprendre des causes spécifiques ou obtenir des prédictions plus précises.

Voici un exemple. Supposons que vos ventes se situent toujours entre 7,000 10,000 $ et 40,000 XNUMX $ par semaine. Mais une semaine, le chiffre d'affaires dépasse les XNUMX XNUMX $, sans aucun facteur saisonnier évident en jeu. Vous voudrez comprendre la raison de l'augmentation des ventes afin de pouvoir la reproduire et mieux comprendre votre clientèle.

5)   regroupement

Comme la classification, le clustering est une technique d'exploration de données qui consiste à regrouper des données en fonction de similitudes. Il aide à la découverte des connaissances, à la détection des anomalies et à l'obtention d'un aperçu de la structure interne des données.

Par exemple, vous pouvez regrouper des audiences de différentes régions en paquets en fonction de leur tranche d'âge, de leur sexe et de leur revenu disponible, afin de pouvoir personnaliser votre campagne marketing pour maximiser votre portée.

Les résultats de l'analyse des données de cluster sont généralement affichés à l'aide de graphiques pour aider les utilisateurs à visualiser la distribution des données et à identifier les tendances dans leurs ensembles de données.

6)   Motifs séquentiels

Comme son nom l'indique, il s'agit d'une technique d'extraction qui se concentre sur la découverte de modèles ou d'une série d'événements se déroulant dans une séquence. Il est largement utilisé dans l'exploration de données transactionnelles, mais a de nombreuses applications. Par exemple, cela peut aider les entreprises à recommander des articles pertinents aux clients afin de maximiser les ventes.

Un exemple serait une tendance séquentielle identifiée dans un magasin d'électronique où les clients qui achètent un iPhone sont susceptibles d'acheter un MacBook dans les six mois. Le détaillant peut utiliser cette intelligence pour créer des campagnes de marketing ciblées pour vendre aux acheteurs d'iPhone. Par exemple, offre groupée de produits Apple pour maximiser le chiffre d'affaires.

7)   Arbre de décision

Un arbre de décision est une technique d'exploration de données dans l'apprentissage automatique (ML) qui se concentre sur les relations de modélisation d'entrée et de sortie à l'aide de règles si/alors. Avec cette approche, vous pouvez apprendre comment les entrées de données influencent les sorties. Les arborescences sont généralement conçues dans une structure descendante de type organigramme.

Par exemple :

  • Si la valeur du panier est < 500 $, il s'agit d'un client régulier (pas de réduction)
  • Si la valeur du panier > 500 $ ET < 2,000 10 $, il s'agit d'un client premium (réduction de XNUMX %)
  • Si la valeur du panier > 2,000 20 $, il s'agit d'un client exclusif (10 % de réduction et XNUMX % de la valeur de la transaction convertie en points de fidélité)

Cet arbre de décision est un exemple simplifié. Un modèle d'analyse prédictive avec plusieurs modèles d'arbre de décision facilite l'analyse de données plus complexes.

Les arbres de décision sont principalement utilisés pour les modèles de classification et de régression.

8)   Analyse de régression

C'est l'une des techniques d'exploration de données les plus populaires en apprentissage automatique qui utilise la relation linéaire entre les variables. Il vous aide à prédire la valeur future des variables. La technique a de nombreuses applications dans les prévisions financières, la planification des ressources, la prise de décision stratégique, etc.

Par exemple, vous pouvez utiliser l'analyse de régression pour comprendre la corrélation entre l'éducation, le revenu et les habitudes de dépenses. La complexité de la prédiction augmente à mesure que vous ajoutez des variables. Les techniques courantes incluent la régression standard multiple, pas à pas et hiérarchique.

9)   Traitement de la mémoire à long terme

Le traitement de la mémoire à long terme est une technique d'exploration de données en apprentissage automatique utilisée pour analyser des données sur de longues périodes. Il vous permet d'identifier plus efficacement les modèles de données basés sur le temps, tels que les données climatiques. Il est destiné à mettre à l'échelle les données dans la mémoire système et à utiliser des informations supplémentaires dans l'analyse.

Par exemple, vous pouvez concevoir un modèle prédictif pour identifier les transactions frauduleuses en attribuant des probabilités. Vous pouvez utiliser ce modèle pour les transactions existantes, puis, après un certain temps, mettre à jour le modèle avec les données dérivées des nouvelles transactions, ce qui améliore la prise de décision.

10) Réseaux de neurones

Un réseau de neurones est également l'une des techniques d'exploration de données populaires dans les modèles d'apprentissage automatique utilisés avec l'intelligence artificielle (IA). Comme les neurones du cerveau, il cherche à identifier les relations dans les données. Les réseaux de neurones ont différentes couches travaillant ensemble pour produire des résultats d'analyse de données avec une grande précision.

Ces modèles recherchent des modèles dans une grande quantité de données. Bien qu'ils puissent être très complexes, les résultats générés peuvent fournir des informations extrêmement précieuses aux organisations.

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Exploration de données Vs. Apprentissage automatique : la principale différence

Apprentissage automatique est le processus de formation des systèmes pour apprendre et devenir plus précis dans la prédiction des résultats grâce à l'expérience. En ML, les algorithmes et les modèles sont conçus pour s'adapter aux nouvelles données indépendamment et par itérations, sans intervention humaine.

L'exploration de données et l'apprentissage automatique relèvent de la science des données, mais ils sont considérablement différents. L'exploration de données est utilisée pour déterminer les résultats en fonction des données historiques, tandis que le ML utilise les données et l'expérience récoltées pour rendre un système plus intelligent. Alors que le premier s'appuie sur le big data, le second travaille avec des algorithmes.

Quelles sont les meilleures techniques d'exploration de données en apprentissage automatique ?

Ça dépend. Aucune technique ne convient à tous les cas d'utilisation de l'analyse de data mining. Vous devez essayer différentes applications d'exploration de données et passer par des essais et des erreurs pour générer des informations pertinentes et basées sur les données pour votre entreprise.

techniques d'exploration de données

Premiers pas avec l'exploration de données

Votre organisation peut se lancer dans l'exploration de données en exploitant les bons outils de gestion des données. Il est crucial d'avoir un système qui permet un flux transparent de données dans les systèmes d'analyse pour faciliter l'analyse avancée. L'entreposage de données moderne est particulièrement utile car il sert de référentiel centralisé pour les données nettoyées et transformées prêtes pour les applications d'exploration de données.

Vous pouvez avoir le meilleur outil d'exploration de données, mais sans précision et structuré ensembles de données, vous n'obtiendrez pas les résultats optimaux. En effet, les données doivent être exactes, complètes et cohérentes pour que le logiciel produise des informations fiables et dignes de confiance. Ainsi, les données brutes provenant de sources disparates doivent être nettoyées et préparées avant que les techniques d'exploration de données puissent leur être appliquées.

De plus, le processus peut inclure différents aspects d'extraction de données, de migration de données, d'intégration de données, etc. Ces étapes sont impératives pour garantir la qualité des données. Sans nettoyage et préparation des données, les organisations ne peuvent pas faire confiance aux résultats d'analyse et aux conclusions tirées des informations.

Comme la plupart des données d'organisation sont disponibles dans un format non structuré, la première étape consiste à extraire les données. Cela implique l'utilisation d'une solution d'extraction de données fiable pour extraire les données de Documents commerciaux PDF et systèmes et le convertir dans un format lisible par machine.

Par conséquent, en tant que fournisseur de solutions complètes de gestion des données, Astera Software comprend les subtilités de l'extraction et de la préparation des données pour en tirer une valeur commerciale. Essayer Astera ReportMiner aujourd'hui pour voir comment il peut vous aider à extraire des données de manière transparente et à optimiser votre processus d'exploration de données.

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