Connaître qu'est-ce que l'exploration de données il est important de savoir que avec ça, les organisations peuvent trouver et sélectionner les informations les plus importantes et pertinentes. Ces informations peuvent être utilisées pour créer des modèles qui,L'application de techniques d'exploration de données peut aider à faire des prédictions. sur la façon dont les gens ou les systèmes vont se comporter, afin d'anticiper.
Qu'est-ce que l'exploration de données?
L'exploration de données est le processus d'analyse des données sous différentes perspectives pour les transformer en informations utiles qui peuvent être utilisées pour, par exemple, augmenter les revenus, réduire les coûts, etc.
Basé sur l'application de techniques d'exploration de données, les données sont ordonnées pour essayer d'identifier des modèles et d'établir des relations.
Les techniques de data mining sont utilisées dans de nombreux domaines de recherche, y compris les mathématiques, cybernétique, génétique et commercialisation. Il existe un type d'exploration de données appelé sens du web Utilisé dans la gestion de la relation client (CRM) et tire parti de la grande quantité d'informations collectées sur un site Web pour trouver des modèles de comportement des utilisateurs.
Comment les techniques d'exploration de données peuvent aider à créer de la valeur commerciale?
Il existe de nombreux types d'analyses qui peuvent être effectuées pour obtenir des informations à partir du Big Data. Chaque type d'analyse aura un impact ou un résultat différent. Le type de techniques d'exploration de données que vous devez réellement utiliser dépend du type de problème commercial que vous essayez de résoudre...
Différentes analyses produiront des résultats différents et, donc, fournira différentes informations.
L'exploration de données est particulièrement concernée par la découverte de modèles, enregistrements inhabituels ou dépendances auparavant inconnues et intéressantes.. Lors de l'élaboration d'une stratégie Big Data, il est important de bien comprendre ce qu'est l'exploration de données et comment cela peut vous aider.
Détection d'anomalies ou de valeurs atypiques
La détection d'anomalies consiste à trouver des données dans un ensemble de données qui ne correspondent pas à un modèle projeté ou à un comportement attendu.
Les anomalies sont aussi appelées valeurs aberrantes, des exceptions, surprises ou contaminants et, souvent, fournir des informations critiques et exploitables. Une anomalie est un objet qui s'écarte considérablement de la moyenne globale au sein d'un ensemble de données ou d'une combinaison de données. Elle est numériquement éloignée du reste des données et, donc, la valeur aberrante indique que quelque chose sort de l'ordinaire et nécessite une analyse supplémentaire qui nécessitera l'application de techniques d'exploration de données.
Valeur commerciale: Détection d'une anomalie utilisé pour détecter la fraude ou les risques au sein des systèmes critiques et il a toutes les caractéristiques qui peuvent intéresser un analyste, que vous puissiez analyser ces anomalies pour savoir ce qui se passe réellement. Peut aider à trouver des événements extraordinaires qui pourraient indiquer des actions frauduleuses, procédures défectueuses ou domaines où une certaine théorie est invalide.. Il est important de noter que dans les grands ensembles de données, un petit nombre d'anomalies sont courantes. Des anomalies peuvent indiquer de mauvaises données, mais ils peuvent aussi être dus à des variations aléatoires ou ils peuvent indiquer quelque chose d'intéressant scientifiquement. Dans tous les cas, une enquête plus approfondie est nécessaire.
Apprentissage des règles d'association
L'apprentissage des règles d'association permet de découvrir des relations intéressantes (interdépendances) entre différentes variables dans de grandes bases de données. L'apprentissage des règles d'association découvre des modèles cachés dans les données qui peuvent être utilisés pour identifier les variables dans les données et les cooccurrences de différentes variables qui apparaissent avec des fréquences plus élevées.
Valeur commerciale: Règles de l'association d'apprentissage Souvent utilisé dans le secteur de la vente au détail pour trouver des modèles dans les données de point de vente.. Ces modèles peuvent être utilisés pour recommander de nouveaux produits à d'autres en fonction de ce que d'autres clients ont acheté auparavant ou de produits achetés ensemble.. Si fait correctement, peut aider les organisations à augmenter leur taux de conversion.
L'analyse par grappes
L'analyse de cluster est le processus d'identification des ensembles de données qui sont similaires les uns aux autres pour comprendre les différences, ainsi que les similitudes, au sein des données.. Les clusters ont certains traits en commun qui peuvent être utilisés pour améliorer les algorithmes. Par exemple, Des groupes de clients ayant des comportements d'achat similaires peuvent se voir proposer des produits et services similaires pour augmenter le taux de conversion..
Valeur commerciale: Le résultat d'une analyse de cluster peut être le création de « gens ». Le « gens » sont des personnages fictifs créés pour représenter les différents types d'utilisateurs au sein d'un groupe démographique, attitudes et comportements, afin qu'ils puissent utiliser un site Web, une marque ou un produit similaire.. Le langage de programmation R possède une grande variété de fonctions pour effectuer une analyse de cluster de manière pertinente et pertinente., donc, il est particulièrement intéressant d'effectuer une analyse de cluster.
Analyse de régression
L'analyse de régression tente de définir la dépendance entre les variables. Suppose un effet causal unidirectionnel d'une variableEn statistique et en mathématiques, ongle "variable" est un symbole qui représente une valeur qui peut changer ou varier. Il existe différents types de variables, et qualitatif, qui décrivent des caractéristiques non numériques, et quantitatif, représentation de grandeurs numériques. Les variables sont fondamentales dans les expériences et les études, puisqu’ils permettent l’analyse des relations et des modèles entre différents éléments, faciliter la compréhension de phénomènes complexes.... sur la réponse d'une autre variable. Les variables indépendantes peuvent être affectées les unes par les autres mais cela ne signifie pas que cette dépendance est dans les deux sens, comme c'est le cas de l'analyse de corrélation. Une analyse de régression peut montrer qu'une variable dépend d'une autre mais pas l'inverse.
Valeur commerciale: Analyse de régression utilisé pour déterminer les différents niveaux de satisfaction client et leur impact sur la fidélité client. Comment les niveaux de service peuvent être affectés par des facteurs tels que la météo.
conclusion
Ceux qui savent ce qu'est l'exploration de données sont clairs sur le fait que cela peut aider les organisations à trouver les informations les plus importantes et les plus pertinentes.. Ces informations peuvent être utilisées pour créer des modèles qui peuvent aider à faire des prédictions sur la façon dont les personnes ou les systèmes seront calculés afin de les anticiper.. Plus vous avez de données, meilleurs sont les modèles que vous pouvez créer en utilisant des techniques d'exploration de données., qui se traduira par une plus grande valeur commerciale pour votre organisation.
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