Quels sont les différents types de techniques d'exploration de données?
L'exploration de données fait généralement référence à une méthode utilisée pour analyser les données d'une source cible et composer ces informations en informations utiles. Ces informations sont généralement utilisées pour aider une organisation à réduire ses coûts dans un domaine particulier, à augmenter ses revenus, ou les deux. Souvent facilité par une application d’exploration de données, son objectif principal est d’identifier et d’extraire des modèles contenus dans un ensemble de données donné.
Plus important encore, les techniques d’exploration de données visent à fournir des informations permettant une meilleure compréhension des données et de leurs caractéristiques essentielles. Les entreprises et les organisations peuvent utiliser différents types de techniques d’exploration de données. Bien qu’ils adoptent une approche similaire, tous s’efforcent généralement d’atteindre des objectifs différents.
Le but des techniques d'exploration de données prédictives est presque toujours d'identifier des modèles statistiques ou des modèles pouvant être utilisés pour prédire une réponse d'intérêt. Par exemple, une institution financière peut l’utiliser pour identifier les transactions présentant la probabilité de fraude la plus élevée. Il s’agit de la technique d’exploration de données la plus répandue, qui est devenue un outil de prise de décision efficace pour les moyennes et grandes entreprises. Il s'est également révélé efficace pour prévoir le comportement des clients, classer les segments de clients et prévoir divers événements.
Les modèles récapitulatifs reposent sur des techniques d’exploration de données qui répondent aux données récapitulatives. Par exemple, une organisation peut affecter des passagers aériens ou des transactions par carte de crédit à différents groupes en fonction de leurs caractéristiques extraites du processus analytique. Ce modèle peut également aider les entreprises à mieux comprendre leur clientèle.
Les modèles d'association prennent en compte le fait que certains événements peuvent se produire ensemble de manière régulière. Cela peut être l'achat simultané d'éléments tels qu'une souris et un clavier ou une séquence d'événements ayant conduit à la défaillance d'un périphérique matériel particulier. Les modèles d'association représentent les techniques d'exploration de données utilisées pour identifier et caractériser ces occurrences associées.
Les modèles de réseau utilisent des techniques d'exploration de données pour révéler les structures de données sous forme de nœuds et de liens. Par exemple, un réseau de fraude organisé peut compiler une liste de numéros de cartes de crédit volés, puis se retourner et les utiliser pour acheter des articles en ligne. Dans cette illustration, les cartes de crédit et les marchands en ligne représentent les nœuds, tandis que les transactions réelles servent de liens.
Le data mining a plusieurs objectifs et peut être utilisé à la fois pour des gains positifs et malveillants. De plus en plus d'organisations viennent découvrir les avantages de la fusion de techniques d'exploration de données pour former des modèles hybrides. Ces combinaisons puissantes aboutissent souvent à des applications offrant des performances supérieures. En intégrant les fonctionnalités clés de différentes méthodes dans des solutions hybrides simples, les entreprises peuvent généralement surmonter les limites des systèmes de stratégie individuels.