Data Mining

Le Data Mining, c'est l'exploration et l'analyse des données, c'est principalement efficace pour extraire des informations importantes présentes dans de grandes bases de données. Mais quelle est la réelle utilité ?

Prenons par exemple un énorme sondage d'une dizaine de questions, 1 million de personnes ont répondu à cette enquête, le data mining va donc établir des liens qui ne paraissent pas forcément évident au départ ce qui permet par la suite d'anticiper des tendances. On se sert de cette méthode uniquement pour les grosses bases de données, car avec l'augmentation de la capacité de stockage sur les serveurs, il y a eu une certaine demande d'analyse de ses données et est donc né le data mining.

Il y a donc plusieurs techniques mises en oeuvre en fonction du types de données que l'on souhaite obtenir :
- Les méthodes qui utilisent les techniques de classification
- Les méthodes qui utilisent des decisions
- Les méthodes qui utilisent les capacités d'apprentissage.

Le Data Mining peut être divisé en 5 étapes séparés :

La définition du problème : Pourquoi fait on ses recherches ? Quel est le but de l'analyse ? La question doit être ciblée par rapport aux données existantes.

Collecte de données : Il faut trier les données pour ne garder que les pertinentes et les utilisables, il faut s'assurer de la quantité et de la qualités des données.

Construire le modèle d'analyse : Il faut varier les modèles d'analyse afin de trouver le modèle le plus pertinent pour répondre au problème.

Etude des résultats : C'est l'étape qui correspond à l'exploitation des résultats.

Formalisation et diffusion: Les résultats sont formalisés pour être diffuser. Ils ne seront utiles qu'une fois devenus une connaissance partagée.

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Auteur : Guillaume Pichon

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http://www.piloter.org/business-intelligence/datamining.htm
https://fr.wikipedia.org/wiki/Exploration_de_donn%C3%A9es
http://www.definitions-marketing.com/definition/data-mining/

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