Le datamining : tout ce qu’il faut savoir

Le datamining est connu de sous plusieurs formes : business intelligence, Big data, etc. Le nom choisi dépend d’une grande partie du domaine dans lequel il est utilisé, et le Big data semble être le terme plus à la mode de nos jours. Cependant, quel que soit le nom utilisé, ils renvoient tous au même concept : l’extraction des connaissances à partir de bases de données. Découvrez plus d’information sur le datamining en continuant la lecture.

Qu'est-ce que le datamining ?

Si vous souhaitez en savoir davantage sur l’exploration de données, retrouvez la définition du datamining sur notre site internet. La définition formelle du datamining serait l'extraction non triviale d'informations implicites, auparavant inconnues et potentiellement utiles à partir de données.

Le datamining est né avec l'idée de tirer parti de deux choses : l'énorme quantité de données stockées dans des domaines tels que le commerce, la banque ou la santé et la puissance des nouveaux ordinateurs pour effectuer des opérations d'analyse sur ces données. Le datamining permet de trouver des informations cachées dans des données qui ne sont pas toujours apparentes, car, étant donné l'énorme volume de données existantes, une grande partie de ce volume ne sera jamais analysée.

Quelles sont les techniques du datamining ?

Dans la recherche, les techniques du datamining peuvent aider les scientifiques à classer et segmenter les données. Les techniques du datamining peuvent être de deux types :

  • Les méthodes descriptives. Ils recherchent des modèles interprétables pour décrire les données. Ce sont : les mises en cluster, les découvertes de règles d'association et les découvertes de modèles séquentiels. Les méthodes descriptives sont utilisées, par exemple, pour voir quels produits sont généralement achetés ensemble au supermarché.
  • Les méthodes prédictives. Ils utilisent certaines variables pour prédire les valeurs futures ou inconnues d'autres variables. Ils sont les suivants : classification, régression et détection des écarts. Les méthodes prédictives peuvent être utilisées pour des tâches telles que la classification des tumeurs comme bénignes ou malignes.

Le datamining est un atout indispensable pour les secteurs d’activités faisant intervenir de grandes données.