Dans le monde actuel axé sur les données, les organisations génèrent des quantités massives d'informations chaque seconde. Mais les données brutes à elles seules ne stimulent pas les informations - c'est là que l'exploration de données entre en jeu. En utilisant les bonnes techniques, les analystes peuvent transformer les données dispersées en connaissances exploitables. Dans ce blog, nous vous guiderons à travers les 7 meilleures techniques d'exploration de données que chaque analyste, qu'il s'agissait d'un débutant ou d'un pro chevronné, devrait avoir dans leur boîte à outils.
1. Classification
La classification est l'une des techniques d'exploration de données les plus utilisées. Cela implique de trier les données dans des catégories ou des classes prédéfinies. Par exemple, la classification des e-mails comme «spam» ou «non spam», ou les clients comme «grande valeur» ou «faible valeur». Les algorithmes d'apprentissage automatique comme les arbres de décision, les forêts aléatoires et les machines vectorielles de support sont couramment utilisées pour cela.
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2. Clustering
Contrairement à la classification, le regroupement ne reposait pas sur des étiquettes prédéfinies. Au lieu de cela, l'informatique regroupe des données basées sur la similitude. Un excellent exemple est la segmentation du client - trouver des modèles entre le comportement des clients pour les regrouper en grappes similaires pour le marketing ciblé. Le clustering est une technique incontournable pour découvrir des motifs cachés.
3. Apprentissage des règles d'association
Cette technique consiste à découvrir des relations entre les variables dans les grands ensembles de données. L'exemple classique est l'analyse du panier de marché: si un client achète du pain, il est susceptible d'acheter du beurre aussi. Des outils tels que l'algorithme Apriori aident les analystes à trouver ces règles «if-then» qui peuvent stimuler le placement des produits et les stratégies de vente croisée.
4. Analyse de régression
La régression aide à prédire un résultat continu basé sur des variables d'entrée. Il est couramment utilisé pour les prévisions - comme la prédiction des chiffres de vente en fonction des tendances passées. Parmi les 7 principales techniques d'exploration de données, la régression est particulièrement précieuse lorsque vous travaillez avec des données numériques.
5. Détection d'anomalies
Également connue sous le nom de détection aberrante, cette technique est utilisée pour repérer des points de données inhabituels qui ne correspondent pas au modèle. En finance, il est utile pour détecter la fraude; dans la fabrication, pour identifier les défaillances de l'équipement. La capture d'anomalies précoces peut empêcher les problèmes majeurs.
6. Exploration de motifs séquentiels
Cette méthode identifie les séquences récurrentes dans les données. Par exemple, un site de commerce électronique peut découvrir que les clients qui voient une page de produit finissent généralement par acheter dans les trois jours. Cette perspicacité peut aider à la promotion de synchronisation ou aux rappels. Parmi les 7 principales techniques d'exploration de données, celle-ci est un choix pour le suivi du comportement.
7. Extraction de texte
Enfin et surtout, l'extraction de texte se concentre sur l'extraction des informations à partir de données texte non structurées - pensez aux avis des clients, aux commentaires des médias sociaux ou aux e-mails. Avec la montée en puissance du contenu généré par l'utilisateur, cette technique est plus pertinente que jamais.
Pensées finales
La maîtrise des 7 principales techniques d'exploration de données peut considérablement améliorer la façon dont vous interprétez et utilisez des données. Que vous optimistes des campagnes de marketing, de la prévision des ventes ou de l'identification des tendances des clients, ces méthodes fournissent la base du succès axé sur les données. À mesure que les données continuent de croître, savoir comment l'exploiter efficacement n'est pas seulement une bonne à avoir - c'est une nécessité.
Prêt à mettre ces techniques au travail? Commencez petit, expérimentez avec de vrais ensembles de données et voyez la différence qu'ils font.
