Qu'est-ce que l'exploration de données : portée, opportunités de carrière

Les données sous une forme ou sous une autre nous entourent constamment. Que ce soit sur nos smartphones ou nos ordinateurs portables, quelles que soient les applications que nous utilisons, elles produisent des tonnes de données précieuses. Ces données sont très utiles pour les entreprises qui cherchent à recueillir des informations et à prendre des décisions commerciales.

Par conséquent, l'analyse des données a été un sauveur absolu pour toutes les entreprises et les a aidées à prendre des décisions beaucoup plus calculées. Cependant, l'analyse des données est un peu comme la dernière étape du processus de science des données. Tout commence par la collecte et la collecte correctes de données, et c'est ce qu'on appelle l'exploration de données. Si vous êtes un débutant en analyse de données et en science des données, les programmes de science des données d'upGrad peuvent certainement vous aider à plonger plus profondément dans le monde des données et de l'analyse.

Le processus de Data Mining n'est pas aussi facile qu'il n'y paraît, et si vous débutez dans ce domaine, vous devez connaître tous les quoi, comment et pourquoi autour de Data Mining. À travers cet article, nous vous présenterons diverses nuances qui vous aideront à comprendre les principes fondamentaux du Data Mining de manière beaucoup plus rigoureuse.

Quel est le but de l'exploration de données ?

Le but du Data Mining est de collecter des données provenant de sources disparates et de les regrouper sous un même capot. L'exploitation minière consiste à collecter des données, à les mettre au format approprié, à les traiter et à en extraire des informations pertinentes.

L'exploration de données aide à détecter les tendances à partir de tas de données, à prédire les résultats, à modéliser le public cible et à recueillir des informations pertinentes sur le comportement et les sentiments des clients. Grâce à ces informations, les entreprises peuvent s'adapter en conséquence et offrir les meilleurs services possibles.

Voyons en détail les différentes opérations de Data Mining !

Comment fonctionne l'exploration de données ?

L'exploration de données est un processus étape par étape qui comprend globalement les étapes suivantes :

• Construire des ensembles de données cibles en sélectionnant le type de données requis.
• Explorer les données et les prétraiter pour les amener à des formats cohérents.
• Préparation des données en créant des règles de segmentation, en nettoyant le bruit, en effectuant des vérifications d'anomalies, en remplissant les valeurs manquantes, etc.
• Vient enfin l'étape de l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique sur les données extraites pour faire avancer les choses !

En matière d'apprentissage automatique, voici quelques-uns des types d'algorithmes d'apprentissage qui sont souvent utilisés :

• Algorithmes d'apprentissage automatique supervisé
  • Pour le tri et l'organisation de données structurées.
  • La méthode de classification est utilisée pour déterminer les modèles connus et est ensuite appliquée à de nouvelles informations (par exemple, classer une lettre d'e-mail d'entrée comme spam ou non spam).
  • Ensuite, une régression est effectuée pour prédire des valeurs spécifiques telles que les températures, les taux, etc.
  • Une fois la régression terminée, une normalisation est effectuée pour aplatir les variables indépendantes des ensembles de données et réorganiser les données sous une forme plus cohérente.
• Algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés
  • Pour explorer différents ensembles de données non étiquetés.
  • Le processus de clustering est utilisé pour former des clusters/groupes/structures de données similaires qui ont des modèles distincts.
  • Les règles d'association sont utilisées pour identifier la relation entre les variables des données d'entrée.
  • La synthèse est ensuite utilisée pour rapporter les résultats et visualiser les données.
• Algorithmes d'apprentissage automatique semi-supervisé : cette approche utilise une combinaison d'algorithmes d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés.
• Apprentissage par réseau de neurones : les réseaux de neurones s'inspirent des réseaux de neurones biologiques qui constituent la structure et la fonction de notre cerveau. Ce sont des systèmes plus complexes utilisés pour construire des modèles d'auto-apprentissage pour s'attaquer à des tâches et des opérations plus complexes.

Techniques d'exploration de données les plus utilisées

Les méthodes énumérées ci-dessus sont utilisées pour permettre aux machines d'apprendre par elles-mêmes. Ces étapes impliquent diverses stratégies statistiques et de reconnaissance de formes, qui reposent sur les techniques suivantes :

• Classification et clustering : il s'agit du processus de découverte de groupes, de clusters au sein de votre ensemble de données. La classification est utilisée dans le cas de l'apprentissage supervisé, tandis que le regroupement est utilisé dans le cas de l'apprentissage non supervisé. Par exemple, sur la base des achats effectués par les clients au cours du mois écoulé, vous pouvez les regrouper en « faibles dépenses » et « dépenses élevées », puis, en fonction de cette classification (ou regroupement), vous pouvez affiner vos stratégies marketing pour ces groupes.
• Détection de modèles : le suivi et la détection de modèles impliquent la reconnaissance d'écarts dans l'ensemble de données à certains intervalles. Par exemple, le trafic du site Web peut culminer à des moments précis de la journée. Ces modèles en disent long sur la façon dont les gens interagissent avec les services.
• Association : L'association est le processus de suivi des modèles et d'analyse des dépendances et des associations. Par exemple, les clients ont tendance à acheter des couvertures mobiles une fois qu'ils ont acheté des téléphones mobiles - cette simple association peut être utile pour les activités de marketing.
• Analyse de régression : L'analyse de régression consiste à identifier diverses variables et à analyser leurs effets sur les mesures que vous étudiez. Par exemple, les ventes de boissons froides seront directement corrélées au tempéré.
• Détection des valeurs aberrantes : les valeurs aberrantes sont les valeurs de données qui ont des caractéristiques apparemment différentes d'un grand nombre d'autres données. La détection et la suppression de ces valeurs aberrantes sont essentielles pour une analyse précise des données.
• Prédiction : l'exploration de données peut aider à créer des modèles de prévision qui peuvent ensuite prédire comment les variables indépendantes sont susceptibles de se modifier à l'avenir. Par exemple, les entreprises de commerce électronique peuvent utiliser les données sur les clients et les ventes pour développer des modèles qui prédisent quels produits sont susceptibles d'être retournés ou remplacés.

De toute évidence, le Data Mining est extrêmement utile pour un certain nombre de choses. Nous verrons plus tard les différentes portées et opportunités tout en travaillant avec Data Science. Pour l'instant, parlons un peu de certains des défis liés à l'exploration de données.

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Les défis de l'exploration de données

Si vous débutez avec l'analyse de données et que vous vous familiarisez avec l'exploration de données, il est important de connaître les différents défis auxquels ce domaine est confronté. Voici quelques-uns de ces défis que vous devriez surveiller !

Données excédentaires

C'est un défi évident, mais qui doit être réitéré quoi qu'il arrive. Les bases de données deviennent plus grandes et plus disparates avec le temps, et il devient de plus en plus difficile de les comprendre de manière exhaustive. Ce défi se présente de trois manières :

• Segmentation des données en reconnaissant les facteurs et éléments importants.
• Filtrage du bruit en éliminant les valeurs aberrantes, en remplissant les valeurs manquantes, etc.
• Activer les données en intégrant toutes les informations recueillies dans les processus métier.

Les trois étapes mentionnées ci-dessus nécessitent que l'un ou l'autre algorithme d'apprentissage automatique soit résolu avec succès.

Problèmes de confidentialité et de sécurité

Le Data Mining traite directement des données et des informations facilement identifiables. Par conséquent, la confidentialité et la sécurité ont toujours été l'un des plus grands défis. De plus, compte tenu de l'historique des vols et des violations de données, il existe généralement une certaine méfiance à l'égard de toute forme de collecte de données.

Pour ajouter à cela, il existe une conformité et des réglementations strictes concernant l'utilisation des données collectées dans l'UE en raison du RGPD. Cela a également bouleversé les opérations de Data Mining et de collecte. Si vous y réfléchissez vraiment, vous réaliserez à quel point le Data Mining peut facilement être transformé en une forme de surveillance. Vous pouvez en apprendre davantage sur le comportement des utilisateurs, les habitudes de consommation, l'interaction avec les publicités et bien d'autres informations qui peuvent être utilisées à la fois à de bonnes et à de mauvaises fins. La ligne mince entre l'exploitation minière et la surveillance réside dans le but. L'exploration de données consiste toujours à offrir une meilleure expérience utilisateur.

Par conséquent, il est crucial de protéger toutes les données extraites contre toute altération, modification ou accès sans autorisation. Voici quelques mesures qui peuvent être prises pour s'assurer que :

• Mécanismes de chiffrement
• Différents niveaux d'accès et autorisations
• Audits de sécurité cohérents du réseau.
• Responsabilité personnelle et conséquences définies de la perpétration.

Ensemble de formation sur les données

Pour rendre l'algorithme d'apprentissage automatique final plus efficace, la machine doit être alimentée avec une quantité adéquate de données pour la cause requise. C'est certainement quelque chose de plus facile à dire qu'à faire pour ces raisons principales :

• Les ensembles de données ne sont pas représentatifs. Par exemple, considérez les règles de diagnostic des patients. Il doit exister un large éventail de cas d'utilisation avec des combinaisons variées qui offrent la flexibilité requise. Ainsi, si ces règles sont basées sur le diagnostic des adultes, leurs applications aux enfants seront inexactes.
• Les cas limites manquent. Les cas limites garantissent que la machine connaît clairement la différence entre une chose et une autre, par exemple la différence entre un chat et un chien. La machine doit avoir un ensemble de propriétés spécifiques aux deux classes. En outre, il doit également y avoir une liste d'exceptions.
• Manque d'informations adéquates. Afin d'atteindre une efficacité de formation appropriée, un algorithme doit être alimenté avec suffisamment de données ayant des classes et des conditions d'objets bien définies. L'imprécision dans ce processus conduit généralement à un désordre général dans les données. Par exemple, si l'ensemble des caractéristiques qui distinguent un chat d'un chien sont trop vagues, la machine pourrait simplement étiqueter les deux comme "mammifères".

Précision de l'ensemble de données

Afin d'être utiles pour résoudre les problèmes de l'entreprise, les données extraites doivent être complètes, précises et fiables. Si ces facteurs ne sont pas respectés, les données indiqueront souvent les mauvaises solutions. Il existe de nombreux algorithmes conçus pour vous aider à contrôler l'exactitude, la fiabilité et l'exhaustivité. Cependant, tout dépend en grande partie de votre compréhension des informations dont vous avez besoin et des opérations qui devront être effectuées.

Bruit dans l'ensemble de données

Les données bruyantes sont l'un des plus grands défis lorsque l'on travaille avec l'exploration de données. Considérez le bruit comme des choses qui n'ajoutent aucune valeur aux opérations commerciales. Ainsi, avant de travailler sur des algorithmes ou des processus importants, il doit être filtré pour s'assurer que l'effort principal est concentré sur les données de l'utilisateur et non sur le bruit. Le bruit dans les données est spécifique au problème, donc dans votre cas, toute donnée de ce type qui ne vous fournit pas les informations dont vous avez besoin sera bruyante pour vous.

En plus du bruit, vous devez également gérer les deux choses suivantes : les valeurs manquantes et les valeurs corrompues.

Ces deux facteurs affectent la qualité de vos résultats finaux, ce qui influencera vos décisions commerciales. Que vous effectuiez des prédictions, des classifications ou des segmentations, des valeurs bruyantes ou manquantes peuvent vous orienter dans une direction complètement différente.

Maintenant, parlons plus en détail de la portée du Data Mining, explorons les avantages du Data Mining pour les entreprises. Nous verrons également divers exemples de Data Mining dans la vraie vie et quelques tendances clés - cela vous donnera une idée du type d'opportunités de carrière qui vous attendent dans le domaine du Data Mining !

Avantages de l'exploration de données pour les entreprises

Outre l'avantage primordial d'aider les entreprises à prendre des décisions basées sur les données, voici quelques autres avantages du Data Mining. Autant d'avantages qui aident les entreprises à améliorer leur expérience et leur relation client et à renforcer leurs liens avec l'équipe !

• Détection des fraudes possibles : Le Data Mining est bénéfique pour les entreprises dans la détection des activités frauduleuses potentielles. Par exemple, l'analyse des données des points de vente peut donner aux détaillants un aperçu des transactions frauduleuses passées, conduisant à une certaine forme de détection de modèles. Les banques et autres institutions financières utilisent ces techniques pour identifier les clients éventuellement fautifs.
• Optimisation marketing : en rassemblant des données liées à d'anciennes campagnes, les entreprises peuvent déterminer ce qui fonctionne pour elles et ce qui ne fonctionne pas. Cela leur permet de proposer des techniques de marketing plus engageantes basées sur la personnalisation.
• Prise de décision améliorée : le Data Mining permet aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées plutôt que de se fier uniquement à leurs expériences ou à leurs intuitions. Par exemple, l'intuition peut indiquer qu'un produit particulier ne se vend pas en raison de son prix. L'analyse, d'autre part, peut révéler que c'est en fait à cause de moins de canaux de distribution. De telles informations permettent aux entreprises de résoudre les problèmes fondamentaux.
• Amélioration de la cohésion d'équipe : le Data Mining est aussi utile pour les affaires internes que pour les opérations externes en contact avec les clients. Grâce aux données, les entreprises peuvent en savoir plus sur le comportement et l'engagement de leurs employés, les récompenser en conséquence ou les aider à se développer si nécessaire. En ce sens, le Data Mining peut aider à améliorer la cohésion globale de l'équipe.

Exploration de données dans des scénarios réels

Des petites et moyennes entreprises aux entreprises géantes - littéralement, chaque organisation a aujourd'hui bénéficié du Data Mining d'une manière ou d'une autre. Ils ont réduit les coûts, augmenté les revenus, amélioré le service client et attiré plus de clients. Voici quelques cas d'utilisation réels où l'exploration de données s'est avérée avoir changé la donne pour l'organisation :

Examinons quelques exemples concrets de la façon dont les entreprises ont converti les données en dollars.

• Augmentation des conversions de 40 % en utilisant la bonne stratégie de suivi : Envelopes a amélioré sa fidélisation de la clientèle en trouvant la bonne stratégie de publipostage pour ses clients. Après avoir analysé les taux de rebond et découvert les tendances chez les clients quittant leur site Web, ils ont décidé d'envoyer des e-mails 48 heures après qu'un visiteur ait rebondi, ce qui leur a donné des conversions 40 % plus élevées que l'envoi d'e-mails de suivi dans la journée !
• Améliorations de la conception des produits et augmentation de la part de marché : une grande entreprise de CPG souhaitait améliorer la part de marché de ses produits de soins dentaires. Pour cela, ils ont travaillé avec une société d'analyse de données pour extraire des données de différentes sources, y compris leur propre base de données AWS et leurs plateformes sociales. Ils ont analysé plus de 250 000 modèles de comportement des clients à l'aide d'analyses de texte et de régression, y compris d'autres techniques.
• Analyse du panier de consommation : l'analyse du panier de consommation utilise l'association pour aider à identifier les articles susceptibles d'être achetés par des clients individuels. Un exemple de ceci est le moteur de recommandation d'Amazon qui analyse des données telles que l'historique des utilisateurs, les paniers abandonnés et remplis, les sites de référence et bien d'autres pour fournir des publicités personnalisées.

Comme nous pouvons le voir, le Data Mining trouve son utilisation dans différentes organisations de toutes tailles. Cela se reflète directement dans les opportunités et les cheminements de carrière disponibles pour ceux qui s'intéressent au monde de l'exploration de données et de l'analyse. L'importance du Data Mining en tant qu'outil pour recueillir des informations indispensables ne va pas cesser de si tôt, et les tendances à venir en témoignent. Regardons un peu ça !

Tendances de l'exploration de données et derniers développements

La détection de modèles, la classification, le regroupement, l'analyse de régression et ces techniques ont été largement utilisées jusqu'à présent. Cependant, les progrès technologiques continus apportent toujours quelque chose de nouveau à la table. Voici quelques tendances en matière d'exploration de données qui cherchent à résoudre les défis dont nous avons parlé plus tôt tout en fournissant un meilleur ensemble de données pour l'analyse.

• Résoudre les problèmes de sécurité : l'exploration de données devient beaucoup plus prudente en ce qui concerne la sécurité et la sécurité des données après l'apparition de divers problèmes de sécurité dans le passé.
• Exploration de données distribuée : étant donné que les données sont aujourd'hui stockées dans divers emplacements et appareils, des algorithmes et des techniques sophistiqués sont en cours de développement pour extraire ces données disparates et les rendre cohérentes et structurées pour l'analyse.
• Exploration de données spatiales : l'exploration de données spatiales concerne les données géographiques, astronomiques et environnementales pour trouver des modèles et des informations sur la topologie et la géographie. Ceci est extrêmement utile pour les entreprises opérant dans les secteurs de la cartographie, pour les voyages, la navigation ou les services gouvernementaux.

En conclusion

L'exploration de données est la première étape d'un processus d'analyse de données élaboré. Par conséquent, bien faire les choses est d'une extrême importance. Des problèmes avec les données extraites peuvent entraîner une formation erronée des modèles d'apprentissage automatique, ce qui peut entraîner des résultats inexacts. Par conséquent, le Data Mining est quelque chose qui doit être poursuivi avec prudence et prudence. C'est pourquoi il y a une demande croissante de professionnels du Data Mining.

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