Data Mining

Qu'est-ce que le data mining ?

Le data mining ou "minage de données" en français, désigne l'utilisation systématique de méthodes statistiques assistées par ordinateur pour identifier des modÚles, des corrélations et des tendances dans de vastes bases de données (big data). Les algorithmes utilisés à cet effet combinent des connaissances issues de l'informatique, des mathématiques et des statistiques.

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    Temps de lecture : 3:13 min

    Comment cela fonctionne ?

    Le data mining est un domaine d’activitĂ© interdisciplinaire. Il utilise les connaissances de l’informatique, des mathĂ©matiques et des statistiques pour analyser de grandes quantitĂ©s de donnĂ©es. On parle Ă©galement de Big Data Analytics. Des mĂ©thodes d’intelligence artificielle (IA) telles que le Machine Learning (ML) sont notamment utilisĂ©es pour identifier de nouveaux modĂšles, tendances et liens transversaux au sein du Big Data.

    L’exploration de donnĂ©es fait partie du processus appelĂ© Knowledge-Discovery-in-Databases. Ce processus sert Ă  la dĂ©couverte de connaissances dans les bases de donnĂ©es et se dĂ©roule, sommairement, selon les Ă©tapes suivantes :

    1. Focalisation : collecte des données, définition des connaissances déjà existantes
    2. Préparation : nettoyage des données
    3. Transformation : crĂ©ation d’un format adaptĂ© Ă  l’analyse
    4. Exploration des donnĂ©es : rĂ©alisation de l’analyse
    5. Évaluation : vĂ©rification des modĂšles identifiĂ©s par des experts, contrĂŽle des objectifs

    Quelles sont les méthodes de data mining ?

    MĂ©thode Description Exemple
    Classification Recherche de modÚles sur la base de caractéristiques définies Prévision des affinités d'un client avec un produit
    Prévision Recherche de modÚles d'une variable cible définie Prévision du chiffre d'affaires du mois à venir
    Regroupement (segmentation & clustering) Identification de segments et de groupes dans les données Segmentation de la clientÚle pour un ciblage plus précis des mesures de marketing
    Découverte de dépendances (association & séquence) Recherche de relations et de dépendances dans les données sous forme de rÚgles Analyse du panier d'achat dans le commerce en ligne

    Exemples 

    Les mĂ©thodes de Data Mining sont dĂ©sormais utilisĂ©es dans de nombreux secteurs et domaines d’activitĂ© :

    • Commerce : les modĂšles se prĂȘtent Ă  l’analyse du comportement des clients et Ă  la prĂ©vision du comportement d’achat futur.
    • Marketing : un domaine d’application important est la personnalisation dans le marketing – c’est-Ă -dire une communication adaptĂ©e exactement Ă  chaque client avec un degrĂ© d’automatisation Ă©levĂ©.
    • Assurances et banques : elles utilisent en revanche les procĂ©dĂ©s de Data Mining pour effectuer des analyses de risques, par exemple.
    • Text Mining : il s’agit ici d’obtenir des informations et des modĂšles Ă  partir de donnĂ©es textuelles. Une application frĂ©quente est de pouvoir filtrer rapidement des informations pertinentes Ă  partir de textes.

    Quels sont les avantages du data mining ?

    • Une plus grande orientation client
    • PrĂ©visions prĂ©cises pour l’avenir
    • Exploitation d’informations jusqu’ici cachĂ©es dans les donnĂ©es (Big Data)
    • DĂ©tection prĂ©coce de tendances et d’anomalies
    • Soutien dĂ©cisionnel basĂ© sur les donnĂ©es
    • Optimisation et automatisation des processus commerciaux
    • Traitement automatique d’images et de textes

    Quels sont les risques du Data Mining ?

    Le Data Mining et ses multiples possibilitĂ©s offrent toujours matiĂšre Ă  discussion. Les points suivants font l’objet de critiques :

    • Des donnĂ©es manquantes ou incorrectes conduisent Ă  des rĂ©sultats erronĂ©s.
    • Des algorithmes et des quantitĂ©s de donnĂ©es complexes entraĂźnent de longues durĂ©es d’exĂ©cution
    • La protection et la sĂ©curitĂ© des donnĂ©es dans le cadre de la rĂ©glementation RGPD doivent ĂȘtre garanties
    • Les variables dĂ©pendantes et indĂ©pendantes, les classes et les techniques d’analyse sont dĂ©finies manuellement et sont donc faussĂ©es par des hypothĂšses et des objectifs
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      L'auteur de cet article est , CEO & Fondateur du fournisseur de logiciel ERP weclapp.

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