Définition du ‘Data Mining’

Définition : En termes simples, le data mining se définit comme un processus utilisé pour extraire des données exploitables d’un ensemble plus large de données brutes quelconques. Il implique l’analyse de modèles de données dans de grands lots de données à l’aide d’un ou plusieurs logiciels. L’exploration de données a des applications dans de multiples domaines, comme la science et la recherche. En tant qu’application de l’exploration de données, les entreprises peuvent en apprendre davantage sur leurs clients et développer des stratégies plus efficaces liées à diverses fonctions commerciales et, à leur tour, exploiter les ressources de manière plus optimale et plus perspicace. Cela aide les entreprises à se rapprocher de leurs objectifs et à prendre de meilleures décisions. L’exploration de données implique une collecte et un stockage efficaces des données ainsi qu’un traitement informatique. Pour segmenter les données et évaluer la probabilité d’événements futurs, l’exploration de données utilise des algorithmes mathématiques sophistiqués. L’exploration de données est également connue sous le nom de découverte de connaissances dans les données (KDD).
Description : Principales caractéristiques de l’exploration de données :
– Prédictions de modèles automatiques basées sur l’analyse des tendances et des comportements.
– Prédiction basée sur les résultats probables.
– Création d’informations orientées vers la décision.
– Accent mis sur les grands ensembles de données et les bases de données pour l’analyse.
– Regroupement basé sur la découverte et la documentation visuelle de groupes de faits non connus auparavant.
Le processus d’exploration de données : Infrastructure technologique requise : 1. Taille de la base de données : Pour créer un système plus puissant, il faut traiter et maintenir plus de données. 2. Complexité des requêtes : Pour interroger ou traiter des requêtes plus complexes et plus le nombre de requêtes est élevé, plus le système doit être puissant. Utilisations : 1. les techniques d’exploration de données sont utiles dans de nombreux projets de recherche, notamment en mathématiques, en cybernétique, en génétique et en marketing. 2. Grâce à l’exploration de données, un détaillant pourrait gérer et utiliser les enregistrements des achats des clients aux points de vente pour envoyer des promotions ciblées en fonction de l’historique des achats d’une personne. Le détaillant pourrait également développer des produits et des promotions pour attirer des segments de clientèle spécifiques en se basant sur l’exploration des données démographiques provenant des commentaires ou des cartes de garantie.