Quels sont les différents types de techniques d'exploration de données?

L'interruption de données fait généralement référence à une méthode utilisée pour analyser les données d'une source cible et composer cette rétroaction en informations utiles. Ces informations sont généralement utilisées pour aider une organisation à réduire les coûts dans un domaine particulier, à augmenter les revenus, ou les deux. Souvent facilité par une application d'exploration de données, son principal objectif est d'identifier et d'extraire les modèles contenus dans un ensemble de données donné.

Plus important encore, les techniques d'exploration de données visent à fournir un aperçu qui permet une meilleure compréhension des données et de ses caractéristiques essentielles. Les entreprises et les organisations peuvent utiliser de nombreux types de techniques d'exploration de données. Bien qu'ils puissent adopter une approche similaire, tous s'efforcent généralement de atteindre différents objectifs.

Le but des techniques prédictives de l'exploration de données est presque toujours d'identifier les modèles ou modèles statistiques qui peuvent être utilisés pour prédire une réponse d'intérêt. Par exemple, une institution financière peut l'utiliser pour identifier les transactions qui ont la plus haute probabilité de fraude. TIl est la technique d'exploration de données la plus courante et devenue un outil de prise de décision efficace pour les entreprises de grande taille de grande taille. Il s'est également avéré efficace pour prédire le comportement des clients, la catégorisation des segments de clients et la prévision de divers événements.

Les modèles de résumé reposent sur des techniques d'exploration de données qui répondent en conséquence aux données résumées. Par exemple, une organisation peut affecter des passagers aériens ou des transactions par carte de crédit en 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 régulièrement ensemble. Cela pourrait être l'achat simultané d'articles tels qu'une souris et un clavier ou une séquence d'événements qui ont conduit à la défaillance d'un périphérique matériel particulier. Modèle d'associations 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 des structures de données sous la forme de nœuds et de liens. Par exemple, un anneau de fraude organisé peut compiler une liste des numéros de carte 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 agissent comme les liens.

L'exploration de données a de nombreuses objectifs et peut être utilisée pour un gain positif et malveillant. D'autres organisations arrivent à découvrir les avantages de la fusion des techniques d'exploration de données pour former des modèles hybrides. Ces combinaisons puissantes entraînent souvent des applications avec des performances supérieures. En intégrant les caractéristiques clés de différentes méthodes dans des solutions hybrides uniques, les organisations peuvent généralement surmonter les limites des systèmes de stratégie individuels.