Quels sont les différents types d'analyse d'exploration de données?
L'analyse de l'exploration de données peut être un processus utile qui fournit des résultats différents en fonction de l'algorithme spécifique utilisé pour l'évaluation des données. Les types courants d’analyse de fouille de données comprennent l’analyse exploratoire de données (EDA), la modélisation descriptive, la modélisation prédictive et la découverte de modèles et de règles. L'utilisation de chacun de ces outils d'exploration de données offre une perspective différente sur les informations collectées. Les professionnels qui utilisent ces techniques peuvent acquérir des informations supplémentaires sur un problème ou une préoccupation en fonction de l'outil d'analyse spécifique utilisé.
En raison des résultats différents obtenus par les outils d'analyse de l'exploration de données, il est pertinent d'envisager une analyse de base de chacun. L'analyse exploratoire de données, ou EDA, implique l'examen d'un ensemble de données sans objectifs de résultats clairs pour examen. Les variables qui définissent les données servent de base pour fournir des représentations visuelles au chercheur. À mesure que le nombre de variables augmente, cet outil d'analyse de data mining peut devenir moins efficace pour visualiser les données.
La modélisation descriptive est un outil d'analyse de fouille de données utilisé pour décrire collectivement toutes les données d'un ensemble de données donné. Plus précisément, cette approche synthétise toutes les données pour fournir des informations sur les tendances, les segments et les grappes présents dans les informations recherchées. L'analyse descriptive de l'exploration de données est couramment utilisée dans la publicité. Un exemple de ceci est la segmentation du marché dans laquelle les spécialistes du marketing prennent des groupes de clients plus importants et les segmentent par caractéristiques homogènes.
Les outils d'analyse de data mining incluent également la modélisation prédictive. La modélisation prédictive implique le développement d'un modèle basé sur les données existantes. Le modèle est ensuite utilisé comme base pour la prédiction d'une autre variable pertinente pour les données examinées. Le terme "prédictif" indique que cet outil d'exploration de données peut permettre à l'utilisateur de prévoir une valeur en fonction de ce que l'on sait dans l'ensemble de données. Les spécialistes du marketing peuvent utiliser l'analyse prédictive pour déterminer les produits que les clients recherchent. Sur la base des tendances d’achat actuelles, les spécialistes du marketing pourront peut-être prédire quels nouveaux produits pourraient être populaires à l’avenir.
La découverte de modèles et de règles diffère des outils d'exploration de données descriptifs et prédictifs. Alors que les outils descriptifs et prédictifs utilisent la création de modèles comme base d'analyse, la découverte de modèles et de règles est axée sur l'identification de modèles dans les données. Les spécialistes du marketing travaillant dans les épiceries, par exemple, utilisent souvent cet outil d’analyse de data mining pour déterminer les habitudes d’achat. En déterminant quels produits les clients achètent systématiquement dans le même ordre, des promotions ciblées pour les articles peuvent être développées.