Les techniques et modèles du forage de données

Connaissance client, gestion optimale des stocks, automatisation des procédures… Les avantages du Data mining pour les entreprises sont nombreux et représentent des leviers de croissance non négligeables. Le Data Mining, ou exploration des données, se définit comme un processus d’extraction et d’analyse des données. Pour exploiter tout le potentiel des data, celui-ci s’appuie sur un certain nombre de procédés et de modèles qu’il vous faut connaître. 

Exploration de données : les méthodes du Data Mining

Il existe deux types de méthodes d’exploration de données : les méthodes descriptives et les méthodes prédictives. 

Méthodes descriptives

Les méthodes descriptives de forage de données cherchent à mettre en valeur des informations pertinentes, mais qui sont au départ noyées dans une masse de données. L’objectif ? Synthétiser les data, afin de représenter de façon simplifiée une situation réelle. Voici les 3 types d’analyse descriptive issues du data mining :

• Description : ce type d’analyse a pour but de décrire les tendances et modèles cachés au sein des données à disposition. Cela sert à expliquer ou vérifier une hypothèse.
• Classification : la classification consiste à créer des sous-ensembles de données similaires, afin d’obtenir une vision générale de l’ensemble à l’aide de l’exploration de data. Les informations sont classifiées selon des critères bien précis, en fonction d’une problématique définie.
• Association : cette méthode de data mining se concentre sur la possible corrélation entre deux événements. Elle s’efforce d’expliquer de quelle façon un fait est lié à un autre, afin de mieux comprendre des comportements ou des tendances. 

Méthodes prédictives

Les méthodes prédictives de l’exploration de données s’appuient sur des informations connues pour deviner de futures données. On recherche ici une variable “cible”, c’est-à-dire une donnée dont on souhaite connaître la valeur. Cette méthode de data mining se décompose en 3 phases :

• Estimation : l’estimation établit le lien entre une combinaison de critères et une valeur cible unique.
• Segmentation : il s’agit de classer des données en fonction de critères qui déterminent leurs valeurs. Les sociétés peuvent ainsi segmenter les consommateurs ou prospects selon leurs caractéristiques comme leur âge, sexe ou lieu d’habitation.
• Prévision et prédiction : cette technique d’analyse issue du data mining vise à estimer et prédire des valeurs et tendances futures. Sa finalité : découvrir des structures qui peuvent mener à des prédictions et modèles vraisemblables. Par exemple pour un site e-commerce : il est intéressant de prédire quel type de produit un client sera amené à choisir en fonction de ses achats précédents. 

Connaître les modèles d'exploration des données

Utilisés pour nourrir les technologies d’intelligence artificielle, les données issues du data mining servent à obtenir des modèles qui permettent de théoriser des phénomènes existants et de générer des prévisions. Parmi ces modèles, on retrouve :

• Les règles d’association : cette technique détecte des liens dissimulés entre deux ou plusieurs variables dans un volume massif de data. Particulièrement adaptée au domaine de la grande distribution, elle permet notamment d’anticiper les achats d’un client.
• Les K plus proches voisins : pour classer un point inconnu, l’analyste observe la distance entre celui-ci et les points qui forment un échantillon d’apprentissage. Il sélectionne alors la catégorie des points les plus proches et lui affecte la valeur de la majorité.
• Les arbres de décisions : outil prédictif répandu, l’arbre de décisions s'appuie sur une base d'apprentissage. Cet ensemble de données de départ est ensuite segmenté et rassemblé selon un ensemble de règles binaires.
• Les méthodes de régression : la régression constitue un ensemble de méthodes tentant de calculer une variable aléatoire à l’aide de plusieurs autres variables, qui sont, elles, connues en amont. Les professionnels de l'immobilier évaluent ainsi la valeur d’un logement selon sa surface, sa localisation, son ancienneté, etc.

En connaissant les modèles et méthodes d’extraction de données vous êtes en mesure d’utiliser le data mining et le Big Data de manière optimale et de tirer tout le potentiel de vos données d’entreprise pour votre stratégie.