Le but de l'exploration de données est de découvrir des modèles et des règles dans de grandes quantités de données - dépendances entre les données sous la forme de clusters, de formules, de corrélations, de régularités (modèles) et de tendances temporelles.

 Pour déterminer ces modèles et ces règles ou pour tester une hypothèse, on utilise des méthodes statistiques et mathématiques, de l'intelligence artificielle (par exemple des réseaux de neurones) et des techniques de visualisation.  La mesure d'intérêt joue un rôle important à cet égard, c'est-à-dire qu'elle mesure la pertinence de quelque chose pour la question à examiner.

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 Méthodes d'exploration de données communes

 L'exploration de données implique non seulement l'évaluation des données, mais également leur fusion, le nettoyage des données et d'autres préparatifs.  L'analyse des données implique généralement de répondre à une question spécifique.  Exploration de données exploratoire est également possible en générant des hypothèses à partir des données.

 Les procédures couramment utilisées dans l'exploration de données incluent:

 Clustering: Le clustering consiste à trouver des clusters.  Un cluster est un ensemble d'objets qui sont très similaires les uns aux autres en termes de propriété donnée et très similaires aux objets en dehors du cluster.  La difficulté, bien sûr, est de trouver les variables et la fonction de distance qui mesurent la similarité et la dissimilarité en fonction de la question de recherche.  Une variété d'algorithmes de cluster sont disponibles.

 Classification: Les objets sont classés selon des critères en classes, correspondant à la question posée.

 Segmentation: La segmentation est une classification pratique des objets (par exemple, les enregistrements).  Cette opportunité dépend bien sûr de la question posée.  Par exemple, les clients peuvent être segmentés par la fréquence ou la taille de leurs commandes, par leur fiabilité de paiement, par leur code postal, leur âge, etc.

 Extraction: Lors de l'extraction, les données pertinentes pour la question sont sélectionnées parmi la totalité des données.  Non seulement des filtres sont possibles (voir ci-dessous), mais aussi des procédures linguistiques pour les procédures de texte ou d'auto-apprentissage (par exemple avec des réseaux de neurones).

 Filtre: Le filtrage sélectionne et affiche uniquement les objets ayant certaines propriétés, par exemple une variable répond à certains critères tels que "Age <40".

 Agrégation: Combinaison de données à un niveau d'abstraction supérieur.  Par exemple, si vous résumez les achats de tous les clients pour des segments de clientèle individuels ou pour tous les clients.

 Analyses de dépendance (par exemple analyses de corrélation ou régression): Les dépendances entre deux variables sont calculées, par exemple entre l'âge et le chiffre d'affaires.  Les clients plus âgés achètent-ils plus d'un produit spécifique ou plutôt moins?

 Les connexions trouvées dans les données et les conclusions tirées doivent ensuite être validées par rapport à d'autres données.  Pour ce faire, les données existantes sont souvent divisées en deux groupes dès le départ: les données de formation et de test.  Sur la base des données d'apprentissage, par exemple, les réseaux de neurones sont formés puis contrôlés sur la base des données de test, si l'algorithme appris fonctionne.  Cette validation peut être utilisée pour empêcher que des modèles apparaissant de manière aléatoire dans une partie des données soient considérés comme valides pour la population.

 Outils dans les différentes méthodes d'exploration de données

 Selon les méthodes d'exploration de données, on peut également diviser les outils d'exploration de données en différentes catégories:

•  Le logiciel statistique supporte les méthodes statistiques habituelles telles que l'analyse de régression et de corrélation ainsi que les analyses multivariées, par exemple l'exploration de données avec évaluation R ou SPSS .
•  L'intelligence artificielle permet la reconnaissance de modèles et de règles, en particulier les logiciels d'apprentissage automatique tels que Data Mining avec RapidMiner .
•  Les outils d'analyse de cluster trouvent des clusters dans les données.
•  Les outils de traitement de la parole analysent les textes en langage naturel.
•  Les outils de visualisation de données affichent graphiquement les données et leurs propriétés.

 Plus d'informations sur ces types d'outils et les outils associés peuvent être trouvés ici .

 Informations générales sur l'exploration de données?

 Data Mining est un terme générique pour les procédures qui génèrent des connaissances à partir des données.  Les données sont des nombres, des mots, des images, des faits.  Ce n'est que grâce à une évaluation en réseau de ces données que des connaissances utiles et ciblées sont créées, ce qui aide à prendre des décisions ou peut être utilisé autrement.  Il s'agit de décrire les faits, d'expliquer les relations et de prédire les développements futurs.  Contrairement aux méthodes statistiques qui testent (valident) les hypothèses, l'exploration de données peut également générer des hypothèses à partir des données.

 Le but de l'exploration de données est de découvrir des modèles et des règles dans de grandes quantités de données, des dépendances entre des données sous la forme de clusters, de formules, de corrélations, de régularités (modèles) et de tendances temporelles.

 Data Mining trouve son utilisation dans la recherche fondamentale ainsi que dans la recherche appliquée, dans l'étude de marché, l'optimisation de la production, les soins de santé et partout où de grandes quantités de données sont générées.  L'exploration de données répond généralement à des questions telles que: Quels facteurs influencent le retour d'un client sur un prêt?  Quels facteurs causent une maladie particulière ou accélèrent la guérison?  Quels produits une personne achètera-t-elle le plus probablement?

 Une telle connaissance prend en charge la planification des actions de marketing, les prévisions, la détection de la fraude, la veille économique et de nombreuses autres activités commerciales.