L'exploration de données est la discipline suprême d'un statisticien. Ce faisant, il est important d'analyser de grandes quantités de données de manière à pouvoir donner un aperçu du passé et des prédictions pour l'avenir. Et pas seulement dans des contextes attendus, mais aussi inattendus.
Des quantités de données incorrectement évaluées peuvent faire plus de mal que de bien. Tout le monde devrait être conscient de cela.
Il est donc souvent conseillé de consulter un professionnel de l'extraction de données. - en tant que deuxième opinion, un contrôle ou une aide supplémentaire dans la planification.
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 .
Services à notre Consulting Data Mining
Conseil en planification: que faut-il faire avec le projet d'exploration de données? La destination est-elle accessible? En quelle heure et avec quel effort? Quelles exigences doivent être satisfaites pour cela?
Conseils sur la collecte de données: Où pouvez-vous recueillir quelles données? Quelles sont les méthodes d'exploration de données disponibles? Comment les questions doivent-elles être formulées? Quelles métriques conviennent pour répondre à une question spécifique?
Conseils sur les questions de confidentialité: Quelles données peuvent être évaluées dans quel but? Comment anonymiser les données de manière fiable? Nous sommes heureux de programmer votre routine d'anonymisation.
Prise en charge de la préparation des données: nous vous aidons à rassembler vos données et à améliorer leur qualité, y compris le déploiement, l'intégration, la migration et le nettoyage.
Prise en charge de l'évaluation: les experts de Novustat maîtrisent toutes les méthodes et tous les outils d'exploration de données, vous aidant à configurer et à programmer les rapports, vérifient les erreurs dans votre code ou effectuent une seconde évaluation pour confirmer vos résultats.
Interprétation et présentation des résultats: Nous sommes également heureux de vous aider à interpréter vos résultats et à traiter vos résultats en fonction des besoins du bailleur de fonds, du client, de la direction ou du public.
Pourquoi la consultation est-elle souvent nécessaire dans le contexte de l'exploration de données?
Les méthodes et les procédures des statistiques classiques ne sont pas suffisantes pour l'exploration de données. De nouvelles méthodes ont été développées à cette fin, telles que le regroupement, la segmentation et l'agrégation de données. Une des raisons pour lesquelles la plupart des gens ont besoin de conseils de la part de fournisseurs de services spécialisés dans le contexte de l'exploration de données.
Alors que l'analyse statistique classique parvient souvent à se déplacer dans deux ou trois dimensions, comme l'examen des corrélations entre deux variables, ou des différences entre deux groupes de sujets, l'extraction de données et l'analyse sont des problèmes multidimensionnels.
Souvent, vous ne collectez pas les données spécifiquement pour ces analyses de fouille de données, mais vous utilisez les données qui proviennent de votre travail quotidien, souvent de différentes sources. Ces données doivent être fusionnées en une seule base de données, ce qui implique des tâches pratiques telles que l'intégration et la migration techniques, le codage cohérent et le nettoyage des données. Comment gérer les données manquantes, par exemple? Aussi, en termes de contenu, la qualité des données n'est souvent pas garantie, par exemple, les clients pourraient avoir donné des réponses amusantes ou des erreurs de mesure des machines. Les données doivent donc également être vérifiées pour leur plausibilité.
Si des informations personnelles ou identifiables sont en cours d'évaluation, les lois de protection des données doivent être respectées dans le cas de Big Data Mining et les données doivent être anonymisées ou agrégées de manière à ce qu'aucune conclusion ne puisse être tirée sur les individus.
Qu'est-ce qui rend l'exploration de données si spéciale?
L'exploration de données est l'art d'analyser de grandes quantités de données et d'acquérir de nouvelles connaissances. Donc, on essaie non seulement de trouver et de prouver les connexions attendues, mais aussi inattendues. Ainsi, l'exploration de données va bien au-delà de l'application de méthodes statistiques. Souvent, on se sent itérativement approcher les résultats essentiels.
Cela en fait le moyen idéal de tirer parti des données que les entreprises accumulent ou collectent dans le cadre de leurs activités, telles que le suivi du site Web ou l'assurance qualité. L'exploration de données est donc utilisée dans de nombreux domaines, tels que le marketing et la gestion de la relation client (CRM), la médecine (hôpitaux) et les études cliniques , la production et l'assurance qualité, mais aussi dans la recherche scientifique. Avec l'exploration de données, les clients peuvent segmenter et anticiper leurs besoins, découvrir des erreurs systématiques dans le processus de production ou des lacunes de qualité dans les soins médicaux, anticiper les épidémies, découvrir de nouvelles relations entre données et développer de nouvelles hypothèses.