Qu'est-ce que le data mining ?

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Pour que les données brutes deviennent des informations utiles que vous pouvez ensuite analyser pour prendre des décisions importantes, elles passent d'abord par un processus en plusieurs étapes connu sous le nom d’exploration des données ou data mining. Le data mining trouve des applications dans de nombreux secteurs, notamment l'industrie manufacturière, l'éducation, les soins de santé, la technologie, les médias, la banque. En plus de servir plusieurs secteurs, le data mining est une tâche régulière que vous accomplirez dans le cadre d'une carrière dans la science des données et l'analyse d'entreprise.

Qu'est-ce que le data mining ?

Le data mining est le processus, ou la technique, qui consiste à découvrir des informations dans de vastes ensembles de données, telles que des modèles et des relations, que vous pouvez ensuite utiliser pour prendre des décisions éclairées. Ce processus s'effectue à l'aide d'ordinateurs et de processus automatisés rendus possibles par l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Le data mining suit un processus spécifique, qui commence par une question sur l'objectif à atteindre et se termine par des informations qui contribuent à l'élaboration de stratégies.

Pourquoi le data mining est important ?

Après avoir établi des tendances dans les données grâce au data mining, vous avez la possibilité d'exploiter ces informations pour acquérir davantage de clients, rendre les opérations commerciales plus efficaces et mieux comprendre vos acheteurs. Pratiquement tous les secteurs d'activité peuvent bénéficier du data mining, qui trouve des applications dans le diagnostic médical, l'optimisation des prix, l'évaluation des risques et la détection des fraudes, pour n'en citer que quelques-unes. 

Comment fonctionne le data mining ?

Le processus standard interprofessionnel pour le data mining (CRISP-DM) est un processus en six étapes et la norme industrielle pour l'exploration de données. Voyons ce à quoi vous pouvez vous attendre à chaque étape.

1. Compréhension de l'activité

Le processus d'exploration de données commence par un problème que vous essayez de résoudre ou un objectif spécifique à votre projet. Il est important de comprendre les objectifs visés pour s'assurer que les ensembles de données que vous analysez sont corrects et pertinents. 

2. Compréhension des données

La deuxième étape consiste à collecter toutes les données pertinentes, ce qui implique de s'assurer que les données sont complètes, qu'il n'y a pas de doublons, en particulier quand elles proviennent de sources multiples.

3. Préparation des données

Au cours de la préparation des données, vous mettez les données dans le format approprié afin qu'elles soient prêtes à être analysées et transférées dans la base de données en vue de leur utilisation. Les trois sous-étapes de la préparation des données sont l'extraction, le formatage des données brutes et le chargement.

4. La modélisation

Au cours de la modélisation, les données sont soumises à différentes techniques et outils d'exploration de données, ce qui permet de sélectionner le ou les bons modèles, en fonction des données et de l'objectif visé. Ces techniques comprennent le regroupement, l'analyse de régression et la classification.

5. L'évaluation

La question ou l'objectif initial que vous avez défini à la première étape devrait maintenant avoir une réponse. Si ce n'est pas le cas, revenez à l'étape précédente de modélisation et procédez aux ajustements nécessaires des données.

6. Le déploiement

Avant de passer au déploiement, il est important que le processus de modélisation des données vous apporte des réponses pour votre objectif. Une fois que vous avez ces réponses, vous pouvez maintenant présenter les informations et les utiliser de manière stratégique. 

Techniques d'exploration des données

Vous utiliserez une variété de stratégies différentes pour trouver des informations dans les ensembles de données. Voici un examen plus approfondi de plusieurs techniques d'exploration de données :

• Regroupement : Le regroupement de points de données similaires est appelé « clustering ». En fin de compte, les données qui font l'objet d'un regroupement se divisent en sous-groupes. Vous pouvez ensuite utiliser ces sous-groupes comme données d'entrée pour d'autres techniques d'exploration de données.

• Classification : La classification divise également les ensembles de données en groupes plus petits. La classification est une technique courante mais complexe dans laquelle le modèle recherche des points de données présentant des similitudes pour aider à prédire les résultats.

• Règle d'association : La technique des règles d'association montre la probabilité d'une relation entre deux ensembles de données qui ne semblent pas liés. Un exemple de la mise en pratique de cette technique est la suggestion d'un certain article à un client sur la base de ses achats précédents.

• Analyse de régression : La régression est une technique plus mathématique qui vous aide à comprendre les facteurs les plus importants d'un ensemble de données et leur interaction, ce qui vous permet de faire des prévisions et des prédictions précises.

• Détection des valeurs aberrantes : La détection des valeurs aberrantes est importante pour repérer les erreurs potentielles dans l'ensemble des données, ainsi que les données uniques qui méritent d'être examinées de plus près afin de comprendre la valeur aberrante. 

Apprentissage automatique et exploration de données

L'apprentissage automatique est un domaine de l'intelligence artificielle qui consiste à former des ordinateurs à l'analyse de données afin de repérer des modèles et des tendances. Pour ce faire, vous développez des algorithmes et les entraînez avec de grandes quantités de données afin qu'ils apprennent à faire des prédictions. 

L'exploration de données joue un rôle important dans l'apprentissage automatique, car celui-ci met en œuvre le data mining pour identifier les tendances trouvées dans les données et les utiliser pour former des modèles prédictifs. L'apprentissage automatique est également capable de prendre en charge certaines techniques d'exploration de données. Par exemple, vous pouvez utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour convertir des données non structurées en données structurées afin de rendre les informations plus facilement utilisables pour l'exploration de données. D'autres parties du processus d'exploration de données qui peuvent bénéficier de l'apprentissage automatique sont le nettoyage et la saisie des données, ainsi que la suppression des informations en double. Les algorithmes d'apprentissage automatique ont la capacité d'automatiser ces processus.

Carrières dans le domaine du data mining

Le data mining fait partie des responsabilités professionnelles des personnes qui font carrière dans les domaines de la science des données et de l'analyse des données. Il s'agit d'une compétence importante à posséder pour les postes traitant des données volumineuses (big data). Dans certains cas, une entreprise peut embaucher un spécialiste de l'exploration de données pour l'aider avec l'intelligence artificielle et les scripts d'apprentissage automatique. Voici un aperçu de trois carrières liées à l'exploration de données :

Expert en science des données (data scientist)

Salaire annuel médian en France selon Glassdoor France : 52 000 euros [1]

En tant que data scientist, vous aiderez votre organisation à collecter et à analyser des données et à en tirer des enseignements à l'aide de modèles prédictifs, d'algorithmes et de modèles de données. Grâce à ces informations, les organisations peuvent résoudre des problèmes et prendre des décisions éclairées. Ce poste requiert des compétences en programmation informatique, en apprentissage automatique et en analyse statistique.

Analyste d'études de marché

Salaire annuel médian en France (Glassdoor) : 51 800 euros [2]

En tant qu'analyste d'études de marché, vous utiliserez des données sur vos clients et les conditions du marché pour élaborer des stratégies de marketing. Vos responsabilités comprennent l'analyse de grands ensembles de données, le suivi des performances de vos stratégies de marketing et la réalisation d'études de marché. 

Analyste de données (Data Analyst)

Salaire annuel médian en France (Glassdoor) : 46 000 euros [3]

En tant qu'analyste de données, vous collectez et analysez des données. Cela permet d'obtenir des informations que vous pouvez utiliser pour prendre des décisions commerciales importantes, par exemple sur la manière de mieux répondre aux besoins de vos clients. Les analystes de données possèdent des compétences en visualisation de données, en programmation et en analyse statistique.

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La spécialisation en science des données de l'université Johns Hopkins est une autre excellente option pour développer vos compétences en science des données. Ce cours couvre les applications pratiques de l'apprentissage automatique et les modèles d'analyse de régression.