Définition de l’exploration de données Data Mining

Définition de l’exploration de données Data Mining

En termes simples, l'exploration de données (Data Mining) est définie comme un processus utilisé pour extraire des données utilisables d'un plus grand

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En termes simples, l’exploration de données (Data Mining) est définie comme un processus utilisé pour extraire des données utilisables d’un plus grand ensemble de données brutes. Cela implique d’analyser les 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 plusieurs domaines, comme la science et la recherche. En tant qu’application de l’exploration de données, les entreprises peuvent en savoir plus sur leurs clients et développer des stratégies plus efficaces liées à diverses fonctions commerciales et, à leur tour, tirer parti des ressources de manière plus optimale et perspicace. Cela aide les entreprises à se rapprocher de leur objectif 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.

Description: Caractéristiques clés de l’exploration de données:

• Prédictions de modèles automatiques basées sur l’analyse des tendances et du comportement.

• Prédiction basée sur les résultats probables.

• Création d’informations orientées vers la décision.

• Se concentrer sur de grands ensembles de données et bases de données pour analyse.

• Regroupement basé sur la recherche et des groupes de faits visuellement documentés 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, davantage de données doivent être traitées et maintenues.

2. Complexité des requêtes: pour interroger ou traiter des requêtes plus complexes et plus le nombre de requêtes est élevé, plus le système est puissant.

Utilisations:

1. Les techniques d’exploration de données sont utiles dans de nombreux projets de recherche, y compris les mathématiques, la cybernétique, la génétique et le marketing.

2. Grâce à l’exploration de données, un détaillant pourrait gérer et utiliser les enregistrements de point de vente des achats des clients pour envoyer des promotions ciblées en fonction de l’historique d’achat d’un individu.

Le détaillant pourrait également développer des produits et des promotions pour plaire à des segments de clientèle spécifiques en se basant sur les données démographiques d’exploration des cartes de commentaires ou de garantie.

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