Document Exploration De Données : Méthodes Et Modèles Du Data Mining | Catalogue Bpi
L'exploration de données peut utiliser les algorithmes d'apprentissage profond avec des méthodes d'apprentissage supervisées ou non supervisées. La quatrième et dernière étape consiste à évaluer les résultats obtenus avec l'exploration de données pour apporter des changements ou mener des actions bénéfiques pour l'entreprise. Les techniques d'exploration de données permettent aux analystes de données et aux entreprises de mieux utiliser les grandes quantités de données. Les techniques comprennent notamment: Le suivi de modèles est une technique fondamentale d'identification des modèles, tels que l'augmentation des ventes de pelles à neige lorsqu'une tempête est annoncée, par exemple. Sauf si ce que vous recherchez n'est pas évident à identifier. La classification est une autre technique qui permet de mettre les données dans différentes catégories et de leur attribuer une classification. Par exemple, vous pouvez classer les clients d'une banque en fonction de leur historique financier en tant que titulaires de carte de crédit à risque faible, moyen ou élevé.
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L'analyse des données implique généralement de répondre à une question spécifique. Exploration de données exploratoire est également possible en générant des hypothèses à partir des données. Les procédures couramment utilisées dans l'exploration de données incluent: Clustering: Le clustering consiste à trouver des clusters. Un cluster est un ensemble d'objets qui sont très similaires les uns aux autres en termes de propriété donnée et très similaires aux objets en dehors du cluster. La difficulté, bien sûr, est de trouver les variables et la fonction de distance qui mesurent la similarité et la dissimilarité en fonction de la question de recherche. Une variété d'algorithmes de cluster sont disponibles. Classification: Les objets sont classés selon des critères en classes, correspondant à la question posée. Segmentation: La segmentation est une classification pratique des objets (par exemple, les enregistrements). Cette opportunité dépend bien sûr de la question posée. Par exemple, les clients peuvent être segmentés par la fréquence ou la taille de leurs commandes, par leur fiabilité de paiement, par leur code postal, leur âge, etc. Extraction: Lors de l'extraction, les données pertinentes pour la question sont sélectionnées parmi la totalité des données.
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C'est parce qu'elle avait cette connaissance de ses utilisateurs que la compagnie a tout fait pour acquérir les droits de la série House of Cards, dont on connaît aujourd'hui le succès. La plus grande chaîne de cafés au monde, Starbucks, a souvent réussi l'exploit d'ouvrir un nouveau salon à proximité de l'un de ses autres salons, sans que cela ait une influence quelconque sur le taux de succès de chacun. Un risque inutile? Pas avec le data mining. T-Mobile et de nombreux autres opérateurs télécoms utilisent l'exploration de données pour identifier les clients susceptibles de passer à la concurrence. En déterminant les causes principales du turnover de sa clientèle, un opérateur peut mettre en œuvre des solutions efficaces pour garder plus de clients. Comment se mettre au data mining? Le data mining s'est d'abord développé dans les secteurs qui manipulent depuis toujours de grands volumes de données clients: banques, assurances, grande distribution, etc., mais aussi parmi les pouvoirs publics.
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Ce modèle vise à expliquer une variable aléatoire à l'aide de différentes variables non aléatoires. Le modèle de régression le plus connu est le modèle de régression linéaire, et permet par exemple d'effectuer un pronostic pour les ventes d'un produit en effectuant une corrélation entre le prix produit en question et le revenu médian des clients du site e-commerce. Les limites du data mining Certes, les statistiques entrent en jeu dans le data mining, et leur analyse objective permet d'établir une analyse des données existantes. Mais les différents choix des méthodes analytiques mises en œuvre sont néanmoins subjectifs, ce qui peut fausser les résultats. Il en va de même pour les choix appliqués aux algorithmes et aux paramètres. Le moyen le plus efficace pour s'assurer de la pertinence et pour veiller à ce que les résultats ne soient pas biaisés consiste à avoir recours à un prestataire externe spécialisé en data mining. La consistance et la pertinence des données analysées est également un critère déterminant pour s'assurer de la qualité des résultats obtenus grâce au data mining.
Doit-on néanmoins craindre ce... Le Data-Driven marketing: du Big Data au Smart Data Tout internaute laisse derrière lui une empreinte en naviguant sur le Web, que ce soit sur les réseaux sociaux ou même via les objets connectés. Le Data-Driven marketing permet, à l'aide d'algorithmes puissants et d'analyses précises, d'établir des liens logiques entre ces masses de données laissées par les visiteurs d'un site. Les marketeurs peuvent ainsi utiliser à des fins stratégiques leurs... Google Data Studio: mettez vos données sur le devant de la scène L'analyse de données représente pour la plupart des gens une question purement théorique. Cependant, afin de rapprocher les résultats des clients, les ensembles de données doivent être présentés visuellement. Avec Google Data Studio, vous pouvez résumer des données provenant de diverses sources dans un rapport clair. Dans notre guide, vous obtiendrez un aperçu de la dernière offre de Google. Outils de data mining pour une meilleure analyse de données A l'ère numérique, les petites et moyennes entreprises augmentent également leur volume de données, dont certaines sont ingérables.