Que sont les algorithmes d'exploration de données?
Les algorithmes d'exploration de données sont des requêtes et des programmes programmés utilisés pour identifier des modèles et des tendances dans des ensembles de données. L'exploration de données est principalement utilisée pour déterminer les besoins et les préférences des clients en fonction de leur activité réelle. Bien que les informations reposent sur les performances passées, elles peuvent constituer un excellent indicateur du comportement et des tendances des clients.
Les prédicteurs de clustering et de voisin le plus proche sont deux excellents exemples d’algorithmes d’exploration de données. Le clustering est un terme utilisé pour décrire une activité dans laquelle des unités individuelles ou des données partagent des attributs importants. La séparation du linge est un exemple logique de ce comportement. La personne qui trie le linge fonctionne comme algorithme. Il ou elle sépare le linge en piles par attributs: couleurs, nettoyage à sec et blancs sont tous séparés.
Le processus décisionnel réel impliqué dans cette activité concerne les détails de l'algorithme. Premièrement, le jeu de données doit être limité aux éléments pertinents pour l’exercice. Les chaussures ne font pas partie du tri du linge, bien qu'elles puissent se trouver dans le même espace physique. La décision doit être prise à l'avance sur les caractéristiques qui seront utilisées pour séparer le linge et la taille de chaque pile.
Le prédicteur du voisin le plus proche est basé sur l'identification d'exemples étroitement correspondants. Les critères doivent être fournis dans les étapes initiales, en spécifiant ce que sont l'élément ou les données et ce que la définition du plus proche inclura. Ce type d'algorithme suit un modèle similaire au processus de pensée logique.
Le principal avantage des algorithmes d'exploration de données est la capacité du programme à créer et à identifier des modèles dans un volume de données énorme. La capacité d'identifier des voisins dans un contexte particulier est facile à faire dans un petit groupe. Cependant, les données collectées à partir de toutes les transactions de vente réalisées au cours de l'année ou dans un district nécessitent des programmes spéciaux et une logique adaptée à toute précision.
Les personnes qui peuvent créer des algorithmes d’exploration de données pour répondre aux besoins des utilisateurs travaillent dans les domaines de la veille stratégique ou de l’exploration de données. Il s’agit d’une expansion très complexe des statistiques dont la popularité ne cesse de croître, les organisations cherchant à obtenir un retour plus tangible à partir des données collectées. Un développeur efficace peut créer un ensemble d’algorithmes d’exploration de données qui identifient avec précision les modèles de comportement et utiliser ces informations pour prévoir les actions à venir. Cette information est très précieuse pour les entreprises, les organisations et les gouvernements.