Data Mining : définition, historique, éléments, applications

Exploration de données

Para concluir

Explore a escola profissionalizante: os prós e os contras, rotas alternativas e descubra se é a certa para você. Faça uma escolha de carreira informada.

Decidindo o caminho para iniciar sua carreira

depois do ensino médio

pode ser bastante assustador. Mas isso sempre implica ir para uma faculdade tradicional de quatro anos? Não necessariamente. As escolas profissionais são uma ótima alternativa à educação tradicional, mas somente se você pesar adequadamente os prós e os contras.

Qu’est-ce que l’exploration de données ?

As escolas profissionais oferecem cursos práticos que ensinam habilidades diretamente aplicáveis ​​a setores específicos. Eles se concentram no treinamento prático e tendem a ser mais econômicos e rápidos do que a faculdade. Na verdade, você pode impulsionar sua carreira comercial l'analyse des donnéesem penncotech.edu

e terminar seus estudos rapidamente.

aprendizagem

oferece uma combinação única de instrução em sala de aula e treinamento prático no trabalho. Essa abordagem prática pode ser inestimável para começar nas negociações. Como aprendiz, você aprende diretamente com profissionais experientes e é pago por isso.

L’extraction manuelle de modèles à partir de données existe depuis des siècles. Les premières méthodes d'identification de modèles dans les données comprennent le théorème de Bayes (années 1700) et l'analyse de régression (années 1800).

À mesure que les ensembles de données ont augmenté en taille et en complexité, l’analyse pratique directe des données a été de plus en plus complétée par un traitement indirect et automatique des données.

Cela a été facilité par d'autres découvertes en informatique, telles que les réseaux de neurones, le clustering, les algorithmes génétiques (années 1950), les arbres de décision (années 1960) et les machines à vecteurs de support (années 1980).

L'exploration de données est le processus d'application de ces méthodes aux données pour découvrir des modèles cachés.

Essas escolas oferecem treinamento prático, com foco nas habilidades exigidas por setores específicos, preparando você para o mercado de trabalho em menos tempo do que as faculdades tradicionais. Além disso, geralmente são mais acessíveis e têm turmas menores para sessões de aprendizagem personalizadas.

Com a crescente procura de comerciantes qualificados, frequentar escolas profissionais pode abrir caminho para um emprego lucrativo e estável, com amplas oportunidades de crescimento e especialização.

L'exploration de données est un outil utile, une nouvelle approche qui combine découverte et analyse. Les outils d'exploration de données prédisent les comportements et les tendances futures, permettant ainsi aux entreprises de prendre des décisions proactives et fondées sur la connaissance.

Treinamento específico para o trabalho:

Ils parcourent les bases de données à la recherche de modèles cachés, trouvant des informations prédictives que les experts pourraient manquer parce qu'elles dépassent leurs attentes.

Conclusão rápida:

L'exploration de données est aujourd'hui principalement utilisée par les entreprises fortement axées sur le consommateur : les organisations de vente au détail, financières, de communication et de marketing.

Custo-beneficio:

Escola de Comércio

a mensalidade é mais baixa do que a de uma universidade de quatro anos

Aprendizagem prática:

En exploitant les données démographiques des cartes de commentaires ou de garantie, le détaillant pourrait développer des produits et des promotions pour attirer des segments de clientèle spécifiques.

Alta demanda por trabalhadores qualificados:

Muitas indústrias estão desesperadas por trabalhadores certificados com competências comerciais, por isso as oportunidades de emprego são muitas vezes abundantes, especialmente nas cidades.

  • Turmas pequenas:
  • Isso permite bastante atenção individual dos instrutores.
  • Serviços de carreira:
  • Analyser les données par logiciel d'application.
  • Escopo limitado:

As escolas profissionais concentram-se em habilidades específicas, o que pode limitar o seu conhecimento.

Menos oportunidades de networking:

Ces outils étendent même les approches statistiques confirmatoires en permettant l’examen automatisé d’un grand nombre d’hypothèses. Le type de données disponibles et la nature des informations recherchées ont permis de déterminer laquelle des nombreuses techniques d'exploration de données sélectionner.

Currículo potencialmente desatualizado:

Algumas escolas profissionais podem não atualizar seus currículos regularmente, fazendo com que os alunos aprendam técnicas desatualizadas. Sempre faça sua pesquisa.

Padrões de acreditação variados:

Très souvent, les données sur ces caractéristiques de base des clients seront exploitées pour trouver les modèles qui font qu'un individu particulier est bon ou mauvais.

L'exploration de données peut aider à repérer les tendances des ventes, à développer des campagnes marketing plus intelligentes et à prédire avec précision la fidélité des clients. Les outils d'exploration de données parcourent les bases de données et identifient des modèles auparavant cachés.

Un exemple de découverte de modèles est l’analyse des données de ventes au détail pour identifier des produits apparemment sans rapport qui sont souvent achetés ensemble. D'autres problèmes de découverte de modèles incluent la détection de transactions frauduleuses par carte de crédit et l'identification de données anormales qui pourraient représenter des erreurs de saisie d'entités de données.

Depois de pesar os prós e os contras, você terá uma ideia melhor se a escola profissionalizante é certa para você.

  • Como vimos, a escola profissionalizante é uma excelente alternativa ao ensino universitário tradicional, oferecendo habilidades práticas e um caminho mais rápido para o mercado de trabalho. Não permita que as pressões sociais ditem o que é ideal para você. Sua carreira deve ser perfeita para seus pontos fortes. L'exploration de données nous aide à identifier les caractéristiques communes des clients qui achètent les mêmes produits de votre entreprise et à utiliser ces connaissances pour développer des modèles de marketing ciblés.
  • Désabonnement des clients : L'exploration de données peut être utilisée pour prédire quels clients sont susceptibles de quitter votre entreprise et de se tourner vers un concurrent.
  • Transaction d'affaires: Aujourd’hui, les entreprises se consolident et de plus en plus d’entreprises comptent des millions de clients et des milliards de transactions. Ils doivent comprendre les risques (transaction frauduleuse, paiement des clients) et les opportunités (bénéfice attendu, probabilité de client). L’exploration de données joue ici un rôle important.
  • Commercialisation: Il aide les spécialistes du marketing à découvrir des groupes distincts dans leur clientèle, et ils utilisent ces connaissances développer des programmes de marketing ciblés.
  • Conception et promotion de sites Web ou de boutiques en ligne : L'exploration de données détecte l'affinité des visiteurs avec les pages Web, suivie d'une modification ultérieure de la mise en page.
  • Détection de fraude: Il identifie les transactions les plus susceptibles d'être frauduleuses.
  • Sécurité: Il peut être utilisé en reconnaissance faciale, en identification, en biométrie, etc.
  • Médecine et soins de santé : Il détermine l’évolution de la maladie et l’efficacité des traitements, en analysant les antécédents pathologiques du patient pour trouver une relation entre les maladies.
  • Marketing direct: L'exploration de données identifie les prospects qui doivent être inclus dans une liste de diffusion pour obtenir le taux de réponse le plus élevé.
  • Marketing interactif: Il est utile pour prédire ce que chacun qui accède à un site Web est le plus susceptible de voir.
  • Analyse du panier de consommation : Cela aide à comprendre quels produits ou services sont généralement achetés ensemble, par exemple la bière et les couches.
  • Analyse de tendance: Il révèle la différence entre les clients types ce mois-ci et le mois dernier.
  • Récupération multimédia : Il recherche et identifie l'image, la vidéo, la voix et le texte des bases de données multimédia, qui peuvent être compressées.
  • L'utilisation des terres: Il peut être utilisé pour identifier des zones d'utilisation des terres similaires dans une base de données d'observation de la Terre.
  • Analyse des données scientifiques : Il peut être utilisé pour identifier de nouvelles galaxies en recherchant des sous-amas.
  • • Aménagement de la ville: Il identifie des groupes de maisons en fonction de leur type de maison, de leur valeur et de leur situation géographique.

Ces dernières années, l’exploration de données a été utilisée dans le domaine de la science et de l’ingénierie, notamment en bioinformatique, en génétique, en éducation et en génie électrique.

Dans le domaine de l'étude de la génétique humaine, la technique d'exploration de données est utilisée pour découvrir comment les modifications de la séquence d'ADN d'un individu affectent le risque de développer des maladies courantes telles que le cancer.

Ceci est très important pour contribuer à améliorer le diagnostic, la prévention et le traitement des maladies. La technique d'exploration de données utilisée pour effectuer cette tâche est connue sous le nom de réduction de dimensionnalité multifactorielle.

Dans le domaine de l’ingénierie électrique, les techniques d’exploration de données ont été largement utilisées pour la surveillance de l’état des équipements électriques haute tension.

L'objectif du Condition Monitoring est d'obtenir des informations précieuses sur l'état de santé de l'isolation de l'équipement.

Des techniques d'exploration de données ont également été appliquées pour l'analyse des gaz dissous (DGA) sur les transformateurs de puissance. Le DGA, en tant que diagnostic pour les transformateurs de puissance, est disponible depuis de nombreuses années.

Des techniques d'exploration de données telles que SOM ont été appliquées pour analyser les données et déterminer des tendances qui ne sont pas évidentes pour les techniques standard de ratio DGA telles que le Triangle de Duval.

Le quatrième domaine d'application de l'exploration de données en science/ingénierie se situe dans recherche éducative, où l'exploration de données a été utilisée pour étudier les facteurs qui poussent les étudiants à choisir d'adopter des comportements qui réduisent leur apprentissage et pour comprendre les facteurs qui influencent la persévérance des étudiants universitaires.

Comment fonctionne le datamining ?

Alors que les technologies de l’information à grande échelle ont fait évoluer des systèmes transactionnels et analytiques distincts, l’exploration de données constitue le lien entre les deux.

Un logiciel d'exploration de données analyse les relations et les modèles dans les données de transaction stockées sur la base de requêtes ouvertes des utilisateurs.

Plusieurs types de logiciels analytiques sont disponibles ; réseaux statistiques, d’apprentissage automatique et de neurones.

Généralement, l’un des quatre types de relations est recherché :

  • Classification: Les données stockées sont utilisées pour localiser les données dans des groupes prédéterminés. Par exemple, une chaîne de restaurants pourrait exploiter les données d’achat des clients pour déterminer quand les clients viennent et ce qu’ils commandent habituellement. Ces informations pourraient être utilisées pour augmenter le trafic en proposant des plats du jour.
  • Groupes: Les éléments de données sont regroupés selon des relations logiques ou des préférences du consommateur. Par exemple, des données peuvent être exploitées pour identifier des segments de marché ou des affinités avec les consommateurs.
  • Les associations: Les données peuvent être exploitées pour identifier les associations. Par exemple, un supermarché peut recueillir des données sur les habitudes d’achat des clients. Grâce à l'apprentissage des règles d'association, le supermarché peut déterminer quels produits sont fréquemment rassemblés et utiliser ces informations à des fins de marketing. C'est ce qu'on appelle parfois l'analyse du panier de consommation.
  • Modèles séquentiels : Les données sont exploitées pour anticiper les modèles de comportement et les tendances. Par exemple, un détaillant d'équipement de plein air pourrait prédire la probabilité qu'un sac à dos soit acheté en se basant sur l'achat de sacs de couchage et de chaussures de randonnée par un consommateur.

FAQ

Quelle est la définition principale du data mining ?

L'exploration de données est souvent définie comme la recherche d'informations cachées dans une base de données. Il décrit le concept de découverte de connaissances à partir de bases de données à l'aide d'ordinateurs puissants.

Comment le concept de data mining a-t-il évolué au fil des années ?

L'extraction manuelle de modèles à partir de données est pratiquée depuis des siècles, avec des méthodes anciennes telles que le théorème de Bayes et l'analyse de régression. Avec l’augmentation de la taille et de la complexité des ensembles de données, le traitement automatique des données est devenu plus répandu, aidé par des découvertes telles que les réseaux neuronaux, le clustering, les algorithmes génétiques, les arbres de décision et les machines à vecteurs de support.

Quels sont les principaux éléments qui constituent le data mining ?

Muitas indústrias estão desesperadas por trabalhadores certificados com competências comerciais, por isso as oportunidades de emprego são muitas vezes abundantes, especialmente nas cidades.

  1. Extraire, transformer et charger les données de transaction sur le système d'entrepôt de données,
  2. Stocker et gérer les données dans un système de base de données multidimensionnelle,
  3. Fournir un accès aux données aux analystes commerciaux et aux professionnels de l'informatique,
  4. Analyser les données avec un logiciel d'application, et
  5. Présenter les données dans un format utile.

En quoi le data mining est-il bénéfique pour les entreprises ?

L'exploration de données aide les entreprises à déterminer les relations entre divers facteurs internes et externes. Il prédit les comportements et les tendances, permettant aux entreprises de prendre des décisions proactives et fondées sur la connaissance. Il peut aider à repérer les tendances des ventes, à développer des campagnes marketing plus intelligentes et à prédire la fidélité des clients.

Quelles sont certaines des utilisations spécifiques du data mining dans différents secteurs ?

L'exploration de données est utilisée dans divers secteurs à des fins telles que la segmentation du marché, la prévision du taux de désabonnement des clients, le marketing direct, le marketing interactif, l'analyse du panier de marché, l'analyse des tendances, etc. Il est également utilisé dans des domaines tels que la médecine, l’urbanisme, l’analyse de données scientifiques et l’ingénierie électrique.

Comment fonctionne le data mining dans son approche analytique ?

Un logiciel d'exploration de données analyse les relations et les modèles dans les données de transaction stockées en fonction des requêtes des utilisateurs. Le logiciel peut être de différents types, notamment des réseaux statistiques, d’apprentissage automatique et de neurones. Les relations recherchées peuvent concerner la classification, le regroupement, les associations ou les modèles séquentiels.

Quelle est l’importance des « associations » dans l’exploration de données ?

Dans l'exploration de données, les associations aident à identifier les éléments de données qui sont fréquemment liés ou qui se produisent ensemble. Par exemple, un supermarché peut utiliser l’apprentissage des règles d’association pour déterminer quels produits sont fréquemment achetés ensemble, contribuant ainsi à des efforts de marketing ciblés.