Première étape de l'analyse de données, la Data Mining ou exploration de données, grâce aux résultats de ses différentes analyses, permet de prévoir ce qui est susceptible de se produire. Elle prend donc en compte les mesures adéquates pour influencer et maximiser les résultats commerciaux. Voici plus d'informations à ce sujet.
Les points abordés dans l'article
Exploration de données : définitions et mode de fonctionnement
Il est important d'avoir des notions sur ce qui constitue l'exploration des données.
Données : éléments fondamentaux de l'exploration de données
Les données sont des nombres ou encore des textes pouvant être traitées par un ordinateur. De nos jours, les entreprises cumulent une quantité impressionnante de données sous différentes formes. Parmi ces données, 3 types d'entre elles sont identifiables.
- données opérationnelles ou transactionnelles : elles proviennent des ventes, d'inventaires, de tickets de caisse, de comptabilité, etc.
- données non opérationnelles : ces données sont issues des données prévisionnelles, des données macro-économiques ou de vente industrielle
- les métadonnées : sont des données qui concernent les données elles-mêmes, telles que les définitions d'un dictionnaire de données.
Les informations issues de l'analyse des données sont parfois converties en savoir en ce qui concerne l'exploration de données.
Mode de fonctionnement de l'exploration de données
L'analyse de données est un processus que l'on peut décomposer en plusieurs étapes. La première étape de ce processus est l'exploration de données. Elle consiste à explorer un large ensemble de données afin d'y découvrir les tendances, les caractéristiques et les corrélations à examiner plus en profondeur par la suite. Diverses techniques statistiques sont utilisées pour définir les caractéristiques de l'ensemble de données. Il s'agit entre autres de :
- la taille
- la quantité
- la qualité
- la nature
Cette première exploration a pour but d'offrir une vue d'ensemble. Cet instrument d'analyse est particulièrement adapté au traitement de grands volumes de données. Grâce à l'augmentation de la capacité de stockage des supports informatiques, un maximum d'informations sera capté, ordonné et rangé. Comme exemple, il convient de préciser que la data mining est particulièrement précieuse pour les sites de commerce en ligne. Grâce au data mining ils disposent de la capacité d'établir une segmentation fine afin de mieux connaître les clients et cibler les offres promotionnelles. Ceci est un avantage de taille sur le chiffre d'affaires.
Cette méthode est très utile pour l'analyse des comportements des acheteurs, des caractéristiques des produits et également pour l'historique de la production. Toutes ces informations pourront désormais faire partie de la collecte.
Quel est l'objectif de cette méthode d'analyse ?
Encore appelé Data Mining, l'exploration de données est un terme générique qui englobe une famille d'outils facilitant l'exploration et l'analyse des données contenues au sein d'une base décisionnelle de type Data Warehouse ou Data Mark.
L'exploration de données sert à trouver des structures originales et des corrélations informelles entre les données. Elle a pour rôle la meilleure compréhension des liens entre les phénomènes en apparence distincts et d'anticiper des tendances encore peu discernables. Les logiciels Data Mining permettent aussi aux utilisateurs d'analyser les données sous différents angles, de les catégoriser et donc de résumer les relations identifiées. Techniquement, le Data Mining est le procédé qui permet de trouver des corrélations ou des patterns entre de nombreuses bases de données relationnelles.
Les différentes techniques mises en place lors de l'utilisation de cet instrument d'analyse et de prospection sont particulièrement efficaces pour extraire des informations significatives depuis de grandes quantités de données. Elles permettent par exemple d'analyser les données en provenance des transactions d'un point de vente, de manière à distinguer parmi plusieurs, les produits qui se vendent le mieux et à quel moment.
Les différents types de Data Mining
Il existe pour l'heure 5 méthodes de Data Mining qui sont :
- l'association
Cette méthode consiste à détecter de nouveaux patterns au sein desquels un élément est lié à un autre.
- l'analyse de séquences
Elle consiste à rechercher des patterns au sein desquels un évènement en amène un autre.
- la classification
C'est le fait de détecter de nouveaux patterns en changeant si besoin l'organisation des données.
- le clustering :
Il consiste à trouver et documenter de manière visuelle des groupes de faits inconnus.
- la prédiction
Encore appelée l'analyse prédictive, cette variété permet de découvrir des patterns de données menant à de possibles prédictions sur le futur.
Bon à savoir
Les informations peuvent être converties en savoir à propos de patterns historiques ou des tendances futures. Par exemple dans le cas d'un supermarché par exemple, l'information sur les ventes au détail peut être analysée dans le cadre d'efforts promotionnels pour acquérir un savoir bien précis sur les comportements des acheteurs. De ce fait, un producteur ou un retailer peut aisément déterminer les produits qui doivent faire l'effet d'une promotion à l'aide du Data Mining.
