Qu'est-ce que l'exploration des données ? Définition de l'exploration des données

Qu'est-ce que l'exploration des données ?

L'exploration de données est une technique assistée par ordinateur utilisée en analyse pour traiter et explorer de grands ensembles de données. Grâce aux outils et méthodes d'exploration de données, les organisations peuvent découvrir des tendances et des relations cachées dans leurs données. L'exploration des données transforme les données brutes en connaissances pratiques. Les entreprises utilisent ces connaissances pour résoudre des problèmes, analyser l'impact futur des décisions commerciales, et augmenter leurs marges bénéficiaires.

Que signifie le terme « Exploration des données » ?

« Exploration des données » est mal choisi car l'objectif de l'exploration de données n'est pas d'extraire ou d'exploiter les données elles-mêmes. Au lieu de cela, une grande quantité de données est déjà présente, et l'exploration de données en extrait le sens ou des connaissances précieuses. Le processus typique de collecte, de stockage, d'analyse et d'exploitation des données est décrit ci-dessous.

La collecte de données consiste à saisir des données provenant de différentes sources telles que les commentaires des clients, les paiements et les bons de commande.
L'entreposage des données est le processus de stockage de ces données dans une grande base de données ou un entrepôt de données.
L'analyse des données consiste à traiter, stocker et analyser les données à l'aide de logiciels et d'algorithmes complexes.
L'exploration de données est une branche de l'analyse de données ou une stratégie d'analyse utilisée pour trouver des modèles cachés ou précédemment inconnus dans les données.

Pourquoi l'exploration des données est-elle importante ?

L'exploration des données est un élément crucial de toute initiative analytique réussie. Les entreprises peuvent utiliser le processus de découverte des connaissances pour accroître la confiance des clients, trouver de nouvelles sources de revenus et fidéliser les clients. L'exploration efficace des données contribue à divers aspects de la planification des affaires et de la gestion des opérations. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de l'utilisation de l'exploration des données par différents secteurs.

Télécommunications, médias et technologies

Les secteurs verticaux à forte concurrence tels que les télécommunications, les médias et la technologie utilisent l'exploration de données pour améliorer le service à la clientèle en trouvant des modèles dans le comportement des clients. Par exemple, une entreprise pourrait analyser les schémas d'utilisation de la bande passante et fournir des mises à niveau de services ou des recommandations personnalisées.

Banque et assurances

Les services financiers peuvent utiliser des applications d'exploration de données pour résoudre des problèmes complexes de fraude, de conformité, de gestion des risques et d'attrition de la clientèle. Par exemple, les compagnies d'assurance peuvent découvrir le prix optimal d'un produit en comparant les performances passées du produit avec les prix de la concurrence.

Formation

Les prestataires de services éducatifs peuvent utiliser des algorithmes d'exploration de données pour tester les étudiants, personnaliser les leçons et transformer l'apprentissage en jeu. Des vues unifiées et fondées sur des données des progrès des élèves peuvent aider les éducateurs à voir ce dont les élèves ont besoin et à mieux les soutenir.

Fabrication

Fournir des analytiques en temps réel et prédictifs pour améliorer l'efficacité globale de l'équipement, les niveaux de service, la qualité des produits et l'efficacité de la chaîne logistique. Par exemple, les fabricants peuvent utiliser les données historiques pour prévoir l'usure des machines de production et anticiper la maintenance. Ils peuvent ainsi optimiser les calendriers de production et réduire les temps d'arrêt.

Vente au détail

Les entreprises de vente au détail disposent de grandes bases de données clients contenant des données brutes sur le comportement d'achat des clients. L'exploration de données peut traiter ces données pour en tirer des informations pertinentes pour les campagnes de marketing et les prévisions de ventes. Grâce à des modèles de données plus précis, les entreprises de vente au détail peuvent optimiser les ventes et la logistique pour accroître la satisfaction des clients. Par exemple, l'exploration de données peut révéler les produits saisonniers populaires qui peuvent être stockés à l'avance pour éviter les pénuries de dernière minute.

Comment fonctionne l'exploration des données ?

Le Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) est un excellent guide pour démarrer le processus d'extraction de données. CRISP-DM est à la fois une méthodologie et un modèle de processus qui est neutre du point de vue de l'industrie, des outils et des applications.

En tant que méthodologie, elle décrit les phases typiques d'un projet d'exploration de données, décrit les tâches impliquées dans chaque étape et explique les relations entre ces tâches.
En tant que modèle de processus, CRISP-DM fournit un aperçu du cycle de vie de l'exploration de données.

Quelles sont les six phases du processus d'exploration des données ?

Grâce aux phases flexibles de CRISP-DM, les équipes chargées des données peuvent passer d'une étape à l'autre selon les besoins. En outre, les technologies logicielles peuvent effectuer certaines de ces tâches ou les soutenir.

1. Compréhension de l'activité

Le data scientist ou data miner commence par identifier les objectifs et la portée du projet. Ils collaborent avec les parties prenantes de l'entreprise pour identifier certaines informations.

Problèmes devant être résolus
Contraintes ou limitations du projet
L'impact commercial des solutions potentielles

Ils utilisent ensuite ces informations pour définir les objectifs de l'exploration de données et identifier les ressources nécessaires à la découverte de connaissances.

2. Compréhension des données

Une fois qu'ils ont compris le problème de l'entreprise, les scientifiques des données commencent l'analyse préliminaire des données. Ils rassemblent des ensembles de données provenant de diverses sources, obtiennent les droits d'accès et préparent un rapport de description des données. Le rapport comprend les types de données, la quantité, ainsi que les exigences en matière de matériel et de logiciel pour le traitement des données. Une fois que l'entreprise a approuvé son plan, elle commence à explorer et à vérifier les données. Ils manipulent les données à l'aide de techniques statistiques de base, évaluent la qualité des données et choisissent un ensemble de données final pour l'étape suivante.

3. Préparation des données

Les mineurs de données consacrent le plus de temps à cette phase, car les logiciels d'extraction de données nécessitent des données de haute qualité. Les processus métier collectent et stockent des données pour d'autres raisons que l'extraction, et les mineurs de données doivent les affiner avant de les utiliser pour la modélisation. La préparation des données implique les processus suivants.

Nettoyer les données

Par exemple, gérer les données manquantes, les erreurs de données, les valeurs par défaut et les corrections de données.

Intégrer les données

Par exemple, combiner deux ensembles de données disparates pour obtenir l'ensemble de données cible final.

Formater les données

Par exemple, convertir les types de données ou configurer les données pour la technologie minière spécifique utilisée.

4. Modélisation des données

Les mineurs de données introduisent les données préparées dans le logiciel d'extraction de données et étudient les résultats. Pour ce faire, ils peuvent choisir parmi plusieurs techniques et outils d'exploration de données. Ils doivent également passer des tests pour évaluer la qualité des résultats de l'exploration des données. Pour modéliser les données, les data scientists peuvent :

Former les modèles de machine learning (ML) sur des ensembles de données plus petits avec des résultats connus.
Utiliser le modèle pour analyser plus avant des ensembles de données inconnues
Ajuster et reconfigurer le logiciel d'exploration de données jusqu'à ce que les résultats soient satisfaisants.

5. Evaluation

Après avoir créé les modèles, les mineurs de données commencent à les mesurer par rapport aux objectifs commerciaux initiaux. Ils partagent les résultats avec les analystes commerciaux et recueillent les réactions. Le modèle peut répondre correctement à la question initiale ou présenter des modèles nouveaux et inconnus jusqu'alors. Les mineurs de données peuvent modifier le modèle, ajuster l'objectif commercial ou réexaminer les données, en fonction du retour d'information de l'entreprise. L'évaluation, le retour d'information et la modification continus font partie du processus de découverte des connaissances.

6. Déploiement

Pendant le déploiement, d'autres parties prenantes utilisent le modèle de travail pour générer des renseignements commerciaux. Le spécialiste des données planifie le processus de déploiement, qui comprend l'enseignement des fonctions du modèle, la surveillance continue et la maintenance de l'application d'exploration de données. Les analystes commerciaux utilisent l'application pour créer des rapports destinés à la direction, partager les résultats avec les clients et améliorer les processus commerciaux.

Quelles sont les techniques de l'exploration des données ?

Les techniques d’exploration de données font appel à divers domaines d’apprentissage qui se recoupent, notamment l’analyse statistique, le machine learning (ML) et les mathématiques. Quelques exemples ci-dessous.

Exploration des règles d'association

L'extraction de règles d'association est le processus qui consiste à trouver des relations entre deux ensembles de données différents, apparemment sans rapport. Les énoncés « si-alors » démontrent la probabilité d'une relation entre deux points de données. Les scientifiques des données mesurent la précision des résultats à l'aide de critères de soutien et de confiance. La prise en charge mesure la fréquence d'apparition des éléments liés dans l'ensemble de données, tandis que la confiance indique le nombre de fois où une déclaration de type "si-alors" est exacte.

Par exemple, lorsque les clients achètent un article, ils achètent aussi souvent un deuxième article lié. Les vendeurs peuvent utiliser l'exploration d'associations sur les données d'achats antérieurs pour identifier l'intérêt d'un nouveau client. Ils utilisent les résultats de l'exploration des données pour alimenter les sections recommandées des magasins en ligne.

Classification

La classification est une technique complexe d'exploration de données qui entraîne l'algorithme ML à trier les données en catégories distinctes. Elle utilise des méthodes statistiques telles que les arbres de décision et les plus proches voisins pour identifier la catégorie. Dans toutes ces méthodes, l'algorithme est préprogrammé avec des classifications de données connues pour deviner le type d'un nouvel élément de données.

Par exemple, les analystes peuvent entraîner le logiciel d'exploration de données en utilisant des images étiquetées de pommes et de mangues. Avec une certaine précision, le logiciel peut alors prédire si une nouvelle image est une pomme, une mangue ou un autre fruit.

Clustering

Le clustering consiste à regrouper plusieurs points de données en fonction de leurs similitudes. Il est différent de la classification car il ne peut pas distinguer les données par catégorie spécifique mais peut trouver des modèles dans leurs similarités. Le résultat de l'exploration de données est un ensemble de clusters où chaque collection est distincte des autres groupes, mais où les objets de chaque cluster sont similaires d'une certaine manière.

Par exemple, l'analyse cluster peut être utile pour les études de marché lorsqu'on travaille avec des données multivariées provenant d'enquêtes. Les spécialistes des études de marché utilisent l'analyse cluster pour diviser les consommateurs en segments de marché et mieux comprendre les relations entre les différents groupes.

Analyse des séquences et des chemins

Les logiciels d'exploration de données peuvent également rechercher des schémas dans lesquels un ensemble particulier d'événements ou de valeurs conduit à des événements ultérieurs. Il peut reconnaître une variation dans les données qui se produit à intervalles réguliers ou dans le flux et le reflux des points de données au fil du temps.

Par exemple, une entreprise peut utiliser l'analyse de cheminement pour découvrir que les ventes de certains produits augmentent juste avant les fêtes ou pour remarquer que le temps plus chaud attire davantage de personnes sur son site web.

Quels sont les types d'explorations de données ?

Selon les données et l'objectif de l'extraction, l'exploration de données peut avoir plusieurs branches ou spécialisations. Examinons-en quelques-uns :

L'exploration de processus

L'exploration de processus est une branche de l'exploration de données qui vise à découvrir, surveiller et améliorer les processus d'entreprise. Il extrait des connaissances à partir des journaux d'événements disponibles dans les systèmes d'information. Il aide les organisations à voir et à comprendre ce qui se passe dans ces processus au jour le jour.

Par exemple, les entreprises de commerce électronique ont de nombreux processus, comme l'approvisionnement, les ventes, les paiements, le recouvrement et l'expédition. En consultant les journaux de données sur les achats, ils peuvent constater que la fiabilité des livraisons de leurs fournisseurs est de 54 % ou que 12 % des fournisseurs livrent systématiquement en avance. Ils peuvent utiliser ces informations pour optimiser leurs relations avec les fournisseurs.

Exploration de texte

L'exploration de texte ou l'exploration de données textuelles consiste à utiliser un logiciel d'exploration de données pour lire et comprendre un texte. Les spécialistes des données utilisent l'exploration de texte pour automatiser la découverte de connaissances dans des ressources écrites telles que des sites web, des livres, des courriels, des critiques et des articles.

Par exemple, une entreprise de médias numériques pourrait utiliser l'exploration de texte pour lire automatiquement les commentaires sur ses vidéos en ligne et classer les avis du public comme positifs ou négatifs.

Exploration prédictive

L'exploration prédictive des données utilise l'intelligence économique pour prédire les tendances. Il aide les chefs d'entreprise à étudier l'impact de leurs décisions sur l'avenir de l'entreprise et à faire des choix efficaces.

Par exemple, une entreprise peut examiner les données relatives aux retours de produits antérieurs pour concevoir un système de garantie qui n'entraîne pas de pertes. En utilisant l'exploration prédictive, ils prévoient le nombre potentiel de retours dans l'année à venir et créent un plan de garantie d'un an qui tient compte de la perte lors de la détermination du prix du produit.

Comment AWS peut-il aider à l'exploration des données ?

Amazon SageMaker est une plateforme logicielle d'exploration de données de premier plan. Il aide les mineurs de données et les développeurs à préparer, construire, former et déployer des modèles de machine learning (ML) de haute qualité. Il comprend plusieurs outils pour le processus d'exploration des données.

Amazon SageMaker Data Wrangler réduit de plusieurs semaines à quelques minutes le temps nécessaire à l'agrégation et la préparation des données.
Amazon SageMaker Studio ffournit une interface visuelle unique, basée sur le web, où les scientifiques des données peuvent effectuer des étapes de développement ML, ce qui améliore la productivité de l'équipe de science des données. SageMaker Studio offre un accès complet, un contrôle et un aperçu de chaque étape de la création, de la formation et du déploiement des modèles par les scientifiques des données.
Les bibliothèques d'entraînement distribué utilisent des algorithmes de partitionnement pour diviser automatiquement les grands modèles et les ensembles de données de formation pour la modélisation.
Amazon SageMaker Debugger optimise les modèles ML en capturant des métriques d'entraînement en temps réel, par exemple en envoyant des alertes lorsque des anomalies sont détectées. Cela permet de corriger immédiatement les prédictions inexactes du modèle.

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