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Définition - Que signifie l'exploration de données?
L'exploration de données est le processus d'analyse des modèles cachés de données selon différentes perspectives pour la catégorisation en informations utiles, qui sont collectées et assemblées dans des zones communes, telles que les entrepôts de données, pour une analyse efficace, des algorithmes d'exploration de données, facilitant la prise de décision commerciale et d'autres informations exigences pour réduire les coûts et augmenter les revenus.
L'exploration de données est également connue sous le nom de découverte de données et de découverte de connaissances.
Techopedia explique l'exploration de données
Les principales étapes d'un processus d'exploration de données sont les suivantes:
- Extraire, transformer et charger des données dans un entrepôt de données
- Stocker et gérer des données dans une base de données multidimensionnelle
- Fournir un accès aux données aux analystes commerciaux à l'aide d'un logiciel d'application
- Présenter les données analysées sous des formes facilement compréhensibles, telles que des graphiques
La première étape de l'exploration de données consiste à collecter des données pertinentes essentielles pour l'entreprise. Les données de l'entreprise sont transactionnelles, non opérationnelles ou métadonnées. Les données transactionnelles concernent les opérations quotidiennes telles que les ventes, les stocks et les coûts, etc. Les données non opérationnelles sont normalement prévues, tandis que les métadonnées concernent la conception de bases de données logiques. Les modèles et les relations entre les éléments de données rendent les informations pertinentes, ce qui peut augmenter les revenus de l'organisation. Les organisations fortement axées sur les consommateurs traitent des techniques d'exploration de données fournissant des images claires des produits vendus, des prix, de la concurrence et des données démographiques des clients.
Par exemple, le géant du commerce de détail Wal-Mart transmet toutes ses informations pertinentes à un entrepôt de données contenant des téraoctets de données. Ces données sont facilement accessibles aux fournisseurs leur permettant d'identifier les habitudes d'achat des clients. Ils peuvent générer des modèles sur les habitudes d'achat, la plupart des jours d'achat, les produits les plus recherchés et d'autres données utilisant des techniques d'exploration de données.
La deuxième étape de l'exploration de données consiste à sélectionner un algorithme approprié - un mécanisme produisant un modèle d'exploration de données. Le fonctionnement général de l'algorithme consiste à identifier les tendances dans un ensemble de données et à utiliser la sortie pour la définition des paramètres. Les algorithmes les plus populaires utilisés pour l'exploration de données sont les algorithmes de classification et les algorithmes de régression, qui sont utilisés pour identifier les relations entre les éléments de données. Les principaux fournisseurs de bases de données comme Oracle et SQL intègrent des algorithmes d'exploration de données, tels que le clustering et la régression, pour répondre à la demande d'exploration de données.
