Le Data Mining ou forage de données consiste à analyser de vastes volumes de données pour découvrir des tendances et des corrélations. Découvrez tout ce que vous devez savoir à ce sujet : définition, fonctionnement, cas d’usage, métiers et formations…
Afin de résoudre leurs problèmes et de découvrir de nouvelles opportunités, les entreprises de tous les secteurs analysent de vastes volumes de données. Les Data Scientists et autres analystes sont chargés de chercher de précieuses informations au sein de larges bases de données.
Or, ce processus s’apparente au forage d’une montagne en quête de minerais rares. Dans ces deux situations, il est question d’explorer un vaste volume de matériau pour trouver une valeur cachée. C’est la raison pour laquelle on parle de Data Mining, ou forage de données.
À quoi sert le Data Mining ?
Le Data Mining permet de répondre à des questions et de résoudre des problèmes qui prennent traditionnellement trop de temps et sont bien trop complexes. Pour y parvenir, on analyse les données en utilisant différentes techniques statistiques.
Ce processus permet d’identifier des tendances, des relations entre les données qui seraient passées inaperçues de prime abord. Les découvertes ainsi réalisées peuvent être utilisées pour prédire les événements les plus probables et agir en fonction.
Le Data Mining combine plusieurs branches de l’informatique et de l’analyse de données. L’une de ses caractéristiques principales est l’automatisation, par le biais du Machine Learning ou d’outils de bases de données, afin d’accélérer le processus analytique et de découvrir des informations pertinentes plus rapidement.
Les étapes et méthodes du Data Mining
Le processus de Data Mining se décompose en plusieurs étapes. Tout commence par la capture et le stockage des données.
Par la suite, les données sont triées selon leurs catégories. On procède ensuite à l’analyse afin de découvrir des tendances ou des corrélations.
Plusieurs méthodes analytiques peuvent être utilisées. L’analyse en cluster consiste à rechercher des tendances et des motifs récurrents dans des groupes de données. La technique de régression permet de prédire les résultats les plus probables à partir de variables connues.
La détection d’anomalie a pour but de détecter des phénomènes inhabituels dans un ensemble de données. Le forage de « patterns » séquentielles, quant à lui, vise à découvrir les connexions et les dépendances entre les données.
Quels sont ses cas d'usage ?
Le forage de données est utilisé dans de nombreux secteurs d’activités. Quelle que soit l’industrie, il permet de profiter d’un avantage de poids sur la concurrence. Les entreprises peuvent en apprendre davantage sur leurs clients, développer des stratégies marketing plus efficaces, créer de nouveaux produits et augmenter leurs revenus.
Dans l’industrie du retail, le Data Mining permet de suivre les habitudes de consommation des clients, d’identifier leurs marques favorites et d’examiner leurs dépenses. Ainsi, il est possible pour les entreprises de mieux comprendre le chaland.
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De même, dans le secteur du marketing en ligne, les réseaux sociaux usent du forage de données pour mieux comprendre les « likes » des utilisateurs et leurs activités en ligne. Ceci permet ensuite de générer des publicités et des promotions ciblées pertinentes.
Dans la science et l’ingénierie, le Data Mining est beaucoup utilisé pour analyser de vastes ensembles de données où les tendances sont difficilement observables à l’œil nu.
Quels sont les métiers du forage de données et comment s'y former ?
Le processus de Data Mining peut être réparti entre plusieurs professionnels au sein d’une équipe. Le Data Engineer se charge de collecter et de préparer les données, tandis que le Data Scientist et le Data Analyst s’occupent de les analyser et de créer des rapports et des visualisations de données à partir des résultats.
À l’heure où les entreprises croulent sous les vastes volumes de données inexploitées, ces différents métiers sont très recherchés en entreprise. Les opportunités d’embauche sont nombreuses, et les salaires sont très attractifs.
Pour acquérir les compétences nécessaires, n’attendez plus et inscrivez-vous à l’une des formations en ligne proposées par DataScientest. En quelques semaines seulement, vous pouvez obtenir un diplôme de niveau 7 certifié par l’Université de la Sorbonne.
Vous savez tout sur le Data Mining. Pour plus d’informations, découvrez notre dossier complet sur la Data Science et sur les différents métiers du Big Data.
Quels sont les avantages du Data Mining ?
Le Data Mining est un processus d’extraction de connaissances à partir des données. Et il offre d’innombrables avantages :
- Il peut être appliqué à de nombreux scénarios commerciaux différents.
- Il permet de gérer et d’organiser plus efficacement les informations d’une entreprise.
- Il aide à économiser les coûts et le temps dans les processus.
- Il aide à prévenir les situations défavorables futures sur la base d’une information utile.
- En affichant des informations clés, il contribue à la prise de décisions stratégiques.
- Il facilite l’identification des utilisateurs, de leurs goûts, préférences et comportements.
- Il aide à optimiser les produits ou services sur la base des informations des comportements des clients.
- Il donne la possibilité de développer des stratégies pour trouver et attirer de nouveaux clients.
- Il permet d’améliorer la gestion de la relation client sur la base d’une analyse prédictive.
Quelles sont les techniques couramment utilisées en Data Mining ?
Les techniques de fouille de données mises en place lors d’un projet de Data Mining proviennent de l’Intelligence artificielle et des statistiques elles-mêmes. Ce sont des algorithmes qui sont appliqués sur un ensemble des données d’une source (ex : Data Warehouse) dans le but d’améliorer la qualité des données et d’en obtenir des résultats.
Réseaux neuronaux
C’est un paradigme d’apprentissage et de traitement automatisé qui s’inspire du fonctionnement du système nerveux humain. Ce système permet aux neurones d’être interconnectés dans un réseau (réseau neuronal) qui collabore pour produire des stimuli de sortie.
Arbres de décision
C’est un modèle de prédiction qui est utilisé dans le domaine de l’Intelligence artificielle à partir d’une base de données où sont construits des diagrammes de constructions logiques. Il s’agit d’un système similaire à la prédiction basée sur des règles. Celles-ci servent à la représentation d’une série de conditions qui se présentent successivement dans la résolution des problèmes.
Techniques statistiques
C’est une expression symbolique sous forme d’égalité qui est utilisée dans les plans expérimentaux et la régression. Elle permet d’identifier les facteurs qui modifient la variable.
Regroupement (clustering)
Il s’agit du regroupement d’une série de vecteurs selon certains critères, dont le plus considéré est la distance. Il s’agit d’agencer les vecteurs d’entrée de manière à ce qu’ils soient plus proches de ceux ayant des caractéristiques communes.
