Quel est le processus d'exploration de données?

Le processus d'exploration de données est un outil pour découvrir des modèles statistiquement significatifs dans une grande quantité de données.Il s'agit généralement de cinq étapes principales, notamment la préparation, l'exploration des données, la construction de modèles, le déploiement et l'examen.Chaque étape du processus implique un ensemble différent de techniques, mais la plupart utilisent une certaine forme d'analyse statistique.

Avant que le processus d'exploration de données puisse commencer, les chercheurs fixent généralement des objectifs de recherche.Cette étape de préparation détermine généralement quels types de données doivent être étudiés, quelles techniques d'exploration de données doivent être utilisées et quel formulaire les résultats prendront.Cette étape initiale du processus peut être cruciale pour collecter des informations utiles.

La prochaine étape du processus d'exploration de données est l'exploration.Cette étape implique généralement de rassembler les données requises d'un entrepôt d'informations ou d'une entité de collecte.Ensuite, les experts minières préparent généralement les ensembles de données bruts pour l'analyse.Cette étape consiste généralement à rassembler, nettoyer, organiser et vérifier toutes les données pour les erreurs.

Ces données préparées entrent généralement dans la troisième étape du processus d'exploration de données, la construction du modèle.Pour ce faire, les chercheurs prennent généralement de petits échantillons de test de données et leur appliquent une variété de techniques d'exploration de données.L'étape de modélisation est souvent utilisée pour déterminer la meilleure méthode d'analyse statistique requise pour obtenir les résultats souhaités.

Il existe quatre techniques principales qui peuvent être appliquées dans le processus d'exploration de données.La première est la classification, qui organise des données en groupes ou catégories prédéfinis.Dans la deuxième technique, appelée regroupement, les chercheurs permettent à l'ordinateur d'organiser les données en groupes, comme il le choisit.Une troisième technique d'exploration de données recherche des associations entre les variables.Le quatrième recherche généralement des modèles séquentiels dans les données qui peuvent être utilisées pour prédire les tendances futures.

La dernière étape du processus d'exploration de données est le déploiement.Pour ce faire, les techniques choisies dans le modèle sont appliquées à l'ensemble de données plus large et les résultats sont analysés.Le rapport qui vient de cette étape montre généralement les modèles trouvés dans tout le processus, y compris toutes les classifications, grappes, associations ou modèles séquentiels existant dans l'ensemble de données.

La revue est souvent une étape finale importante.Cette phase du processus implique généralement de répéter des modèles miniers avec un nouvel ensemble de données pour s'assurer que l'ensemble principal était représentatif de l'ensemble de la population de données.Les résultats ne peuvent pas prédire les tendances de la population plus grande si l'échantillon de données ne le représente pas avec précision.