Qu'est-ce que l'exploration de données spatiales?
L'exploration de données spatiales consiste à essayer de trouver des modèles dans les données géographiques. Principalement utilisé dans le commerce de détail, ce domaine est issu du domaine de l’exploration de données, qui visait au départ à rechercher des modèles de données électroniques textuelles et numériques. L'exploration de données spatiales est considérée comme un défi plus complexe que l'exploitation minière traditionnelle en raison des difficultés associées à l'analyse d'objets dotés d'existences concrètes dans l'espace et dans le temps.
Comme pour l'exploration de données standard, l'exploration de données spatiales est principalement utilisée dans le monde du marketing et de la vente au détail. C'est une technique pour décider où ouvrir quel type de magasin. Il peut aider à éclairer ces décisions en traitant des données préexistantes sur les facteurs qui incitent les consommateurs à se rendre à un endroit et non à un autre.
Dites que Ashley veut ouvrir une discothèque dans un certain pâté de maisons. Si elle avait accès aux données appropriées, elle pourrait utiliser l'exploration de données spatiales pour déterminer les facteurs spatiaux qui font le succès des boîtes de nuit. Elle pourrait poser des questions telles que: Est-ce que plus de gens vont au club si le transport en commun est à proximité? Quelle distance des autres lieux de la vie nocturne maximise le favoritisme? La proximité des stations-service est-elle un avantage ou un inconvénient?
Ashley pourrait également vouloir s'assurer que les personnes qui viennent dans sa boîte de nuit arrivent de manière uniforme au cours d'une nuit. Elle pourrait également utiliser l'exploration de données spatiales — peut-être plus précisément, l'exploration de données spatio-temporelle — pour savoir comment les gens se déplacent à travers la ville à certains moments. Le même processus pourrait être appliqué au favoritisme à différentes nuits de la semaine.
Les difficultés de l'exploration de données spatiales résultent de la complexité du monde au-delà d'Internet. Alors que les efforts passés dans l'exploration de données avaient généralement des bases de données prêtes à être analysées, les entrées disponibles pour l'exploration de données spatiales ne sont pas des grilles d'informations mais des cartes. Ces cartes présentent différents types d'objets tels que des routes, des populations, des entreprises, etc.
Déterminer si quelque chose est "proche de" quelque chose d'autre passe d'une variable discrète à une variable continue. Cela augmente considérablement la complexité requise pour l'analyse. Incroyablement, c’est l’un des types les plus simples de relations disponibles pour une personne qui tente l’exploration de données spatiales.
L'exploration de données spatiales est également confrontée au problème des faux positifs. Dans le processus de recherche de données à la recherche de relations, de nombreuses tendances apparentes apparaîtront à la suite de statistiques faussement positives. Ce problème concerne également l’exploitation d’une base de données plus simple, mais il est amplifié par l’ampleur des données disponibles pour le mineur de données spatiales. En fin de compte, une tendance identifiée par l'exploration de données spatiales devrait être confirmée par le processus d'explication et de recherche supplémentaire.