L'exploration de données est également appelée analyse de données intelligente. Non seulement les données du passé sont analysées et interprétées, mais des prévisions sont également faites pour l'avenir.
Si vous avez besoin d'aide pour un projet d'exploration de données, nos statisticiens se feront un plaisir de vous aider. Utilisez simplement notre formulaire de contact pour une consultation gratuite et une offre sans engagement - ou appelez-nous .
Notre service d'exploration de données en détail
Nous sommes heureux de soutenir votre projet d'exploration de données avec les services suivants:
Data Mining Consulting : Nous vous assistons dans toutes les phases de la planification et de la mise en œuvre de votre projet spécial d'exploration de données.
Modélisation prédictive : Nous générons des prévisions basées sur les résultats de l'exploration de données. Les procédures orientées vers les objectifs exigent un haut niveau d'expertise et vont bien au-delà d'une simple extrapolation dans le futur.
Méthodes d'exploration de données : Quelle méthode d'exploration de données et quel outil convient le mieux à votre problème? Comment optimisez-vous vos données? Comment trouvez-vous des modèles dans vos données? Nous vous assistons dans la sélection de la meilleure procédure possible ou l'appliquons en votre nom.
Big Data Mining : pour que votre data mining fonctionne encore efficacement même avec des volumes de données complexes et élevés, nous vous aidons à dimensionner vos procédures.
Déploiement de Data Mining : l'exploration de données ne consiste pas seulement à acquérir des connaissances mais, plus important encore, un objectif pratique: les résultats obtenus doivent être appliqués, par exemple en segmentant les clients en catégories qui doivent être traitées différemment Pour financer les développements. Nous sommes heureux de vous aider à créer et mettre en œuvre un concept réussi pour le déploiement de Data Mining.
Visualisation et traitement: L'exploration de données produit de grandes quantités de résultats. Nous prenons en charge leur présentation claire, vivante et ciblée.
Les phases de l'exploration de données
Dans l'exploration de données, les données sont explorées de manière itérative, ce qui signifie que vous pouvez ressentir les résultats. Les phases suivantes sont distinguées, qui peuvent être répétées aussi souvent que désiré:
- Sélection et nettoyage des données : Les données à analyser sont sélectionnées et tous les enregistrements de données incomplets ou invraisemblables sont éliminés. Si nécessaire, les données seront converties dans un autre format.
- L'exploration de données: Pour de grandes quantités de données, une recherche systématique prend trop de temps, c'est pourquoi les méthodes de recherche heuristiques sont utilisées. Vous surfez à travers les données, zoomez à des endroits intéressants puis revenez et regardez les données de différentes perspectives pour trouver des attentes concrètes confirmées ou pour être surpris par les résultats. L'exploration de données est prise en charge par des outils de visualisation qui permettent la visualisation des données et de leurs propriétés dans plusieurs dimensions, couleurs et formes. Les techniques d'intelligence artificielle peuvent révéler des relations cachées à l'œil humain.
- Modélisation: L'exploration révèle des modèles, des relations et des corrélations de données. Ceux-ci sont soit visibles optiquement, soit révélés par des méthodes d'analyse de données ou d'intelligence artificielle. Pour déterminer si les relations de données trouvées sont effectivement présentes et statistiquement significatives, les hypothèses et hypothèses sous-jacentes sont exprimées mathématiquement, telles que les conclusions si-alors, les formules logiques complexes, les corrélations entre variables, formules mathématiques, catégories ou arbres de décision.
- Évaluation: Les hypothèses seront maintenant testées sur la base de données existantes ou autres en utilisant les méthodes statistiques habituelles.
- Application: Les modèles trouvés sont utilisés, par exemple, pour faire des prévisions ou pour développer des stratégies de marketing.
Qu'est-ce que Data Mining?
Les méthodes statistiques servent à vérifier exactement des hypothèses prédéfinies ou à prouver des corrélations suspectes entre deux variables et plus. D'un autre côté, l'exploration de données doit également être exploratoire, c'est-à-dire sans confirmer ou infirmer les attentes établies.
Les méthodes d'exploration de données sont plus efficaces que les évaluations statistiques traditionnelles et peuvent rechercher des corrélations entre toutes les données, découvrir des grappes d'ensembles de données quelque peu similaires et trouver des modèles temporels ou géographiques. A cet effet, des méthodes spéciales, des algorithmes efficaces (par exemple parallélisés et distribués), des méthodes de visualisation de données et d'intelligence artificielle sont utilisées.
Où l'exploration de données est-elle utilisée?
L'exploration de données permet de rechercher efficacement de grandes quantités de données (par exemple des données volumineuses), de trouver non seulement les corrélations que l'on a déjà soupçonnées, mais aussi celles inattendues. Cela en fait le moyen idéal de tirer parti des actifs de données que les entreprises accumulent involontairement ou intentionnellement grâce au suivi des sites Web dans le cadre de leurs activités.
Les informations régulières comprennent les données de base et les données de transaction des clients, qui peuvent être utilisées pour déterminer dans quelle zone de code postal en particulier plusieurs clients ou seulement quelques clients, qui ont commandé combien et à quel prix les factures sont-elles payées? Le produit est le plus souvent acheté, quels produits achètent toujours les mêmes clients et ainsi de suite. De cette manière, des catégories de clients peuvent être formées et des campagnes publicitaires ciblées et des réductions peuvent être lancées, ce qui ne devrait s'appliquer qu'à des segments de marché individuels.
D'autres données intéressantes sont celles qui apparaissent dans la production et l'assurance qualité des produits: Combien de temps faut-il pour fabriquer un produit depuis la livraison du matériel jusqu'à la livraison au client? Quelle étape prend le plus de temps? Quel débit a quelle étape et où la productivité est-elle limitée par les goulots d'étranglement? Où est le plus de déchets produits?
Le suivi d'une page Web génère des informations supplémentaires sur la façon dont les visiteurs y parviennent (par exemple, par le biais de publicités ou de courriels, de portails Web ou de moteurs de recherche), ce qui les intéresse et ce qu'ils ne lisent pas. Cela fournit aux entreprises un retour direct et sans faille sur l'efficacité des mesures de publicité et l'attractivité du contenu du site.
Bien que l'exploration de données soit principalement associée à des applications commerciales, les données scientifiques et les études peuvent bénéficier énormément de ce processus et apporter de nouvelles découvertes, qu'il s'agisse de données cosmiques ou d'accélérateurs de particules, de dossiers hospitaliers ou de bruits cardiaques. enregistrement.
En fait, il existe un nombre infini d'utilisations pour l'exploration de données qui peuvent structurer et générer n'importe quel type de données.