7 etapes cles du processus d'exploration de donnees Les

données logicielles Les April 05, 2021

Apercu du processus d'exploration de donnees

Apres la revolution numerique, les entreprises ont du collecter et gerer de grandes quantites de donnees pour conserver un avantage concurrentiel. Bien que la plupart des proprietaires savaient que le Big Data etait important, ils n'etaient pas toujours tres surs de la facon d'effectuer des analyses pour repondre aux questions commerciales. L'

analyse et l'intelligence decisionnelle ont maintenant evolue pour devenir une science. Des equipes d'ingenieurs, d'analystes de donnees et d'autres specialistes aident les entreprises a trier et a agreger les donnees afin d'extraire des informations.

Parce que les entreprises continuent d'avoir besoin de mineurs de donnees, le champ grandit et evolue. Mais comment l'exploration de donnees fonctionne-t-elle reellement? Lisez a l'avance pour en savoir plus sur la facon dont les entreprises utilisent les donnees pour developper une meilleure comprehension commerciale des clients, des ventes et des resultats financiers.

Les 7 etapes du processus d'exploration de donnees

Les entreprises ont tellement de nouvelles donnees a leur disposition dans ce monde numerique. Il peut etre complique de savoir exactement quelles sources de donnees collecter pour s'aligner sur les objectifs de l'entreprise. Les entreprises utilisent l'exploration de donnees et l'intelligence artificielle pour ameliorer les efforts de collecte de donnees et extraire des informations utiles.

Si les specialistes des donnees internes utilisent les processus d'exploration de donnees appropries, une organisation en apprend davantage sur les besoins des clients et les habitudes d'achat. Les dirigeants d'entreprise utilisent les resultats de l'exploration de donnees pour apprendre des erreurs passees, personnaliser leurs campagnes marketing et augmenter les profits. Mais comment fonctionne les donnees d'exploration?

Voici les 7 etapes cles du processus d'exploration de donnees -

1. Les

equipes de nettoyage des donnees doivent d'abord nettoyer toutes les donnees de processus afin qu'elles soient alignees sur les normes de l'industrie. Les donnees sales ou incompletes entrainent de mauvaises informations et des defaillances systeme qui coutent du temps et de l'argent. Les ingenieurs supprimeront toutes les donnees impures des donnees acquises par l'organisation.

Ils utilisent differentes methodes de pretraitement et de nettoyage des donnees, en fonction des ressources de l'entreprise. Par exemple, ils peuvent remplir manuellement des valeurs manquantes ou utiliser la moyenne des autres donnees pour remplir une valeur probable. Les equipes utiliseront egalement des methodes de binning pour supprimer les donnees bruyantes, identifier les valeurs aberrantes et resoudre les incoherences.

2. Integration des donnees

Lorsque les Data Miners combinent differents ensembles de donnees et sources pour effectuer des analyses, ils l'appellent integration de donnees. Il s'agit de l'une des meilleures techniques d'extraction pour rationaliser l'ensemble du processus d'extraction, de transformation et de chargement.

De nombreux specialistes effectuent un nettoyage supplementaire des donnees dans differentes bases de donnees au cours de cette etape. Cela elimine davantage les informations incoherentes et garantit la qualite des donnees afin de repondre aux exigences de l'entreprise. Les specialistes utiliseront des outils d'exploration de donnees tels que Microsoft SQL pour integrer les donnees.

3. Reduction des donnees pour la qualite des donnees

Ce processus normalise extrait l'information pertinente pour l'analyse des donnees et l'evaluation des tendances. Les ingenieurs prennent une petite taille des donnees tout en conservant leur integrite pendant la reduction des donnees. Les equipes peuvent utiliser des reseaux neuronaux ou d'autres formes d'apprentissage automatique au cours de ce processus minier. Les strategies peuvent inclure la reduction dimensionnelle, la reduction de la numerosite ou la compression des donnees.

En termes de reduction dimensionnelle, les ingenieurs reduisent la quantite d'attributs dans les donnees d'analyse. Dans la reduction de la numerosite, les equipes remplacent la quantite initiale de donnees par une plus petite quantite de donnees. Dans la compression des donnees, les ingenieurs fournissent une generalisation compressee des donnees collectees.

4. Transformation des donnees

Dans ce processus standard de l'industrie, les ingenieurs transforment les donnees en une forme acceptable pour les harmoniser avec les objectifs d'exploitation miniere. Ils consolident les donnees de preparation pour optimiser les processus d'exploration de donnees et faciliter la discernement des modeles dans l'ensemble de donnees final.

La transformation des donnees englobe la cartographie des donnees et d'autres techniques de science des donnees. Les strategies comprennent le lissage ou l'elimination du bruit des donnees. D'autres techniques populaires incluent l'agregation, la normalisation ou la discretisation.

5. Les

organisations d'exploration de donnees utilisent des applications d'exploration de donnees pour extraire des tendances utiles et optimiser la decouverte des connaissances afin de generer des informations decisionnelles. Cela n'est possible que si une entreprise tire pleinement parti du Big Data et recueille le type d'information correct.

Les ingenieurs appliquent des modeles intelligents aux donnees disponibles avant de les extraire. Ils representent ensuite toutes les informations sous forme de modeles. Les specialistes utilisent des techniques de regroupement, de classification ou d'autres techniques de modelisation pour assurer la precision.

6. Evaluation des modeles

C'est l'etape ou les ingenieurs cessent de travailler dans les coulisses et apportent un apercu du monde reel. Les specialistes identifient tous les modeles utiles qui peuvent generer des connaissances commerciales.

Ils utiliseront leurs modeles, leurs donnees historiques et leurs informations en temps reel pour en savoir plus sur les clients, les employes et les ventes. Les equipes resument egalement les donnees d'information ou utilisent des techniques d'exploration de donnees de visualisation pour les rendre plus faciles a comprendre.

7. Representation des connaissances dans l'exploration de donnees

Enfin, les analystes de donnees utilisent une combinaison de visualisation des donnees, de rapports et d'autres outils d'exploration de donnees pour partager les informations avec d'autres. Avant meme le debut du processus d'exploration de donnees, les chefs d'entreprise ont communique les buts et objectifs de comprehension des donnees afin que les ingenieurs sachent ce qu'il fallait rechercher.

Maintenant, les analystes peuvent partager leurs conclusions avec ces dirigeants sous la forme de rapports. La plupart des entreprises utilisent des tableaux de bord ou d'autres outils de veille decisionnelle pour generer des rapports et extraire des informations aupres des mineurs de donnees internes. Les proprietaires utilisent ces informations pour optimiser la prise de decision, generer de nouvelles affaires, eliminer le gaspillage et creer de meilleures campagnes publicitaires.

Principales etapes du processus d'exploration de donnees

key takeaways of the data mining process 1617121112 7952

En conclusion, voici ce qu'il faut savoir sur le processus d'exploration de donnees -

Tout d'abord, les specialistes doivent nettoyer les donnees pour supprimer les informations en double ou sales. Ils integrent ensuite les informations, ou combinent differentes sources pour optimiser les resultats de l'exploration miniere. L'integration des donnees contribue egalement a reduire la quantite de donnees bruyantes ou inutiles.
En matiere de reduction des donnees, les ingenieurs extraient des informations pertinentes pour identifier les schemas et repondre aux questions commerciales. Ils transforment egalement les donnees afin qu'elles s'alignent sur les objectifs d'exploration de donnees. Ce processus est appele transformation des donnees.
Dans l'exploration de donnees, les ingenieurs attribuent des modeles pertinents a chaque ensemble de donnees avant de l'extraire. Ils generent ensuite des modeles avec des techniques de regroupement ou de classification.
Les ingenieurs apportent ensuite l'information dans le monde reel lors de l'etape de l'evaluation du modele. Ils extraient des modeles, identifient les tendances et les rendent comprehensibles pour les utilisateurs. Enfin, ils preparent l'information a presenter a tous les intervenants concernes. Les proprietaires d'entreprise utilisent les informations d'exploration de donnees pour optimiser la prise de decision, augmenter les ventes et en apprendre davantage sur les clients.