Le data mining: un aperçu sur le modèle d’exploration des données

data mining

Le data mining est un terme qui désigne la collecte des données massives par les logiciels et outils de tout genre, et leur analyse pour mieux les exploiter.

Le data mining, aussi appelé “extraction de connaissances à partir de données”, est une opération connue sous le nom de “data analysis”.

Le data mining a pour but de collecter des informations à travers de grandes quantités de données par des outils automatiques ou semi-automatiques.

Le data mining se base sur des méthodes scientifiques comme les statistiques, ou bien l’informatique, pour extraire le maximum de connaissances.

Il a beaucoup contribué à l’amélioration de beaucoup de domaines dans le secteur professionnel comme la gestion de la relation client, détection de fraudes ou encore amélioration de sites web.

L’analyse des données comprend des données l’algorithme, des textes ou des faits scientifiques. En fait, c’est toute information qu’un ordinateur peut analyser et en extraire un résultat.

Les relations entre toutes ces données peuvent en résulter une information utile à l’amélioration d’un service ou d’une vente ou dans la gestion du portefeuille client qui est un système pour augmenter de plus en plus le chiffre d’affaires.

Le big data analysis et sa relation avec le marketing campaign

Depuis quelques années l’analyse des données pour collecter du savoir est une manœuvre appréciée de la plupart des professionnels.

Le data mining influence le comportement des industriels, commerciaux et autres professionnels dans leur relation client. 

L’analyse des données les aide à améliorer leur services et leur donne une idée sur les tendances à adopter en marketing pour accroître le chiffre d’affaires.

Les sociétés de vente à distance  analysent, grâce à la technique du data mining,  le comportement des consommateurs pour en extraire les points en commun dans le comportement des consommateurs, attribuer des cartes de fidélité, ou faire une liste de produits à proposer en vente.

L’envoi de mail  servant à la prospection de nouveaux clients a généralement un taux de réponse favorable.

Des sociétés dans le secteur privé comme les banques, les opérateurs de téléphonie mobile ou les assureurs, cherchent, grâce à l’exploration de données, à mieux classer leurs clients et à en attirer de nouveaux pour minimiser les coûts. 

Les services de police visent à déterminer les crimes et la personnalité des criminels  en se basant sur les informations  fournies par les petits questionnaires qui apparaissent sur les réseaux sociaux, afin de prévenir le crime, limiter les risques et les dangers pour la population.

Les meilleures outils de l’analyse des données

La collecte de données de masse et leur analyse nécessitent des outils de pointe.

Les meilleures outils sont les suivants :

  • Python
  • RapidMiner 
  • Orange
  • KNIME
  • SAS Enterprise Miner

Python

C’est un outil open source donc facilement accessible.

Python est un outil primordial pour l’analyse des données. Python est connu pour sa simplicité et sa multifonctionnalité, d’où sa notoriété

Python permet de créer un langage qui modifie le fonctionnement de n’importe quelle tâche

RapidMiner

RapidMiner permet de regrouper, l’accès aux données, la préparation, le regroupement, et la modélisation prédictive, etc. 

RapidMiner utilise un langage de code simplifié, ce qui permet aux novices du domaine de réaliser les tâches les plus complexes

Orange

Orange est un moyen d’apprentissage idéal pour ceux qui sont novices dans le domaine du data mining. 

Il présente des ressources d’aide qui sont très visibles, ce qui facilite l’apprentissage pour ceux qui n’ont pas de compétences techniques très élevées.

Puisqu’il est accessible, il permet d’apprendre au fur et à mesure que d’appliquer les mesures propres au data mining.

KNIME

KNIME  est un outil qui  intègre des mécanismes d’apprentissage automatique et d’exploration de données.

 Il offre  une interface  personnalisable et utile, permettant de combiner plusieurs données pour des objectifs spécifiques d’un projet donné, plutôt que d’être lié à un processus prescriptif.

KNIME est fiable car il accomplit toutes les activités du Data Mining allant de  la classification jusqu’à la réduction des dimensions.

SAS Enterprise Miner

C’est une plateforme en constante évolution utilisée par les petites et grandes entreprises.

Ses fonctions de Data Mining permettent l’exploitation de données et leur préparation, tout en fournissant un rapport final des résultats.

La plateforme présente une panoplie  de fonctions d’exploration  et une sélection de modèles de données prédictifs.

Cette plateforme n’est pas très utilisée car  son interface utilisateur graphique est un peu dépassée, et rencontre des difficultés à accomplir les tâches complexes vu sa lenteur.

Parmi ses avantages, ses fonctions ne sont pas identiques aux outils des logiciels open source. 

Elle offre l’intégration sécurisée dans le système cloud et le code sourcing, ce qui garantit un résultat sans erreurs.

Le data mining  contre  le machine learning

Le machine learning est le fait d’accumuler des connaissances en utilisant les données.

Le data mining, quant à lui, est l’exploitation de ces données. Il aide à analyser des quantités énormes de données afin de déterminer les liens entre elles.

Le data mining a pour objectif d’aider l’humain à mieux comprendre un marché ou une tendance, et à l’améliorer. En revanche, le machine learning, est lui, supervisé par l’homme, dans le but de rendre la machine autonome.