Quel est le processus d'exploration de données?
Le processus d'exploration de données est un outil permettant de découvrir des modèles statistiquement significatifs dans une grande quantité de données. Il comporte généralement cinq étapes principales, à savoir la préparation, l'exploration de données, la création de modèles, le déploiement et la révision. Chaque étape du processus implique un ensemble de techniques différent, mais la plupart utilise une forme d'analyse statistique.
Avant que le processus d’exploration de données puisse commencer, les chercheurs fixent généralement des objectifs de recherche. Cette étape de préparation détermine généralement les types de données à étudier, les techniques d’exploration de données à utiliser et la forme que prendront les résultats. Cette première étape du processus peut être cruciale pour collecter des informations utiles.
La prochaine étape du processus d'exploration de données est l'exploration. Cette étape implique généralement la collecte des données requises à partir d'un entrepôt d'informations ou d'une entité de collecte. Ensuite, les experts en extraction préparent généralement les ensembles de données brutes pour analyse. Cette étape consiste généralement à collecter, nettoyer, organiser et vérifier toutes les données à la recherche d'erreurs.
Ces données préparées entrent généralement ensuite dans la troisième étape du processus d’exploration de données, à savoir la construction du modèle. Pour ce faire, les chercheurs prélèvent généralement de petits échantillons de données à l’essai et leur appliquent diverses techniques d’exploration de données. L'étape de modélisation est souvent utilisée pour déterminer la meilleure méthode d'analyse statistique requise pour obtenir les résultats souhaités.
Quatre techniques principales peuvent être appliquées dans le processus d’exploration de données. Le premier est la classification, qui organise les données dans des groupes ou des catégories prédéfinies. Dans la deuxième technique, appelée clustering, les chercheurs permettent à l'ordinateur d'organiser les données en groupes, à leur guise. Une troisième technique d’exploration de données consiste à rechercher des associations entre variables. La quatrième recherche généralement des modèles séquentiels dans les données qui peuvent être utilisés pour prédire les tendances futures.
La dernière étape du processus d'exploration de données est le déploiement. Pour ce faire, les techniques choisies dans le modèle sont appliquées à un ensemble de données plus vaste et les résultats sont analysés. Le rapport issu de cette étape affiche généralement les modèles trouvés dans l'ensemble du processus, y compris les classifications, clusters, associations ou modèles séquentiels existant dans l'ensemble de données.
La révision est souvent une étape finale importante. Cette phase du processus implique généralement la répétition de modèles d'exploration de données avec un nouvel ensemble de données afin de s'assurer que l'ensemble principal était représentatif de l'ensemble de la population de données. Les résultats ne peuvent prédire les tendances de la population si l’échantillon de données ne le représente pas avec précision.