Le fondement de la quatrième révolution industrielle dépendra largement des données^(Data) et de la connectivité^{(Connectivity)} . Les services d'analyse^{(Analysis Services)} capables de développer ou de créer des solutions d'exploration de données joueront un rôle clé à cet égard. Cela pourrait aider à analyser et à prédire les résultats du comportement d'achat des clients^{(customer purchasing behavior)} pour cibler les acheteurs potentiels. Les données^(Data) deviendront une nouvelle ressource naturelle et le processus d'extraction des informations pertinentes à partir de ces données non triées prendra une immense importance. En tant que tel, une bonne compréhension du terme - ^{(term –)} Data Mining , de ses processus et de son application pourrait nous aider à développer une approche holistique de ce mot à la mode.

Bases de l'exploration de données^{(Data Mining Basics)} et ses techniques

L'exploration de données, également connue sous le nom de Knowledge Discovery in Data ( KDD ), consiste à rechercher de vastes réserves de données pour découvrir des modèles et des tendances qui vont au-delà de la simple analyse. Ceci, cependant, n'est pas une solution en une seule étape, mais un processus en plusieurs étapes et se déroule en plusieurs étapes. Ceux-ci inclus:

1] Collecte et préparation des données

Cela commence par la collecte des données et leur bonne organisation. Cela contribue à améliorer considérablement les chances de trouver les informations qui peuvent être découvertes grâce à l'exploration de données

2] Construction et évaluation du modèle

La deuxième étape du processus d'exploration^{(mining process)} de données est l'application de diverses techniques de modélisation. Ceux-ci sont utilisés pour calibrer les paramètres à des valeurs optimales. Les techniques employées dépendent largement des capacités analytiques nécessaires pour répondre à une gamme de besoins organisationnels et pour arriver à une décision.

Examinons brièvement quelques techniques d'exploration de données. Il s'avère que la plupart des organisations combinent deux ou plusieurs techniques d'exploration de données pour former un processus approprié qui répond à leurs besoins commerciaux.

Lire^(Read) : Qu'est-ce que le Big Data ?

Techniques d'exploration de données

1. Association -  L' ^{(Association – )}association est l'une des techniques d'exploration de données les plus connues. En vertu de cela, un modèle est déchiffré sur la base d'une relation entre les éléments de la même transaction. Par conséquent^(Hence) , elle est également connue sous le nom de technique relationnelle^{(relation technique)} . Les détaillants de grandes marques s'appuient sur cette technique pour rechercher les habitudes/préférences d'achat des clients. Par exemple, lors du suivi des habitudes d'achat des gens, les détaillants peuvent identifier qu'un client achète toujours de la crème lorsqu'il achète des chocolats, et donc suggérer que la prochaine fois qu'ils achèteront des chocolats, ils voudront peut-être aussi acheter de la crème.
2. Classification - Cette technique d'exploration^{(data mining technique)} de données diffère de la précédente dans la mesure où elle est basée sur l'apprentissage automatique^{(machine learning)} et utilise des techniques mathématiques telles que la programmation linéaire^{(Linear programming)} , les arbres de décision , ^(Decision)le réseau de neurones^{(Neural network)} . Dans la classification, les entreprises essaient de créer un logiciel capable d'apprendre à classer les éléments de données en groupes. Par exemple, une entreprise peut définir une classification dans l'application qui "compte tenu de tous les enregistrements d'employés qui ont proposé de démissionner de l'entreprise, prédire le nombre de personnes susceptibles de démissionner de l'entreprise à l'avenir". Dans un tel scénario, l'entreprise peut classer les dossiers des employés en deux groupes, à savoir « partir » et « rester ». Il peut alors utiliser ses donnéeslogiciel de minage^{(mining software)} pour classer les employés dans des groupes distincts créés précédemment.
3. Clustering - Différents^(Different) objets présentant des caractéristiques similaires sont regroupés dans un seul cluster via l'automatisation. De nombreux clusters de ce type sont créés sous forme de classes et d'objets (avec des caractéristiques similaires) y sont placés en conséquence. Pour mieux comprendre cela, considérons un exemple de gestion des livres^{(book management)} dans la bibliothèque. Dans une bibliothèque, la vaste collection de livres est entièrement cataloguée. Les éléments du même type sont répertoriés ensemble. Cela nous permet de trouver plus facilement un livre qui nous intéresse. De même, en utilisant la technique de regroupement^{(clustering technique)} , nous pouvons conserver les livres qui présentent certains types de similitudes dans un groupe et lui attribuer un nom approprié. Donc, si un lecteur cherche à saisir un livre pertinent^{(book relevant)}dans son intérêt, il n'a qu'à se rendre sur cette étagère au lieu de chercher dans toute la bibliothèque. Ainsi, la technique de clustering^{(clustering technique)} définit les classes et place les objets dans chaque classe, tandis que dans les techniques de classification, les objets sont affectés dans des classes prédéfinies.
4. Prédiction^(Prediction) - La prédiction est une technique d'exploration^{(data mining technique)} de données qui est souvent utilisée en combinaison avec les autres techniques d'exploration de données^{(data mining technique)} . Cela implique l'analyse des tendances, la classification, l'appariement des modèles^{(pattern matching)} et la relation. En analysant des événements ou des instances passés dans un ordre approprié , on^{(sequence one)} peut prédire en toute sécurité un événement futur. Par exemple, la technique d'analyse de prédiction^{(prediction analysis technique)} peut être utilisée dans la vente pour prédire le profit futur si la vente est choisie comme variable indépendante et le profit^{(variable and profit)} comme variable dépendante de la vente. Ensuite, sur la base des données historiques sur les ventes et les bénéfices^{(sale and profit data)} , on peut tracer une courbe de régression^{(regression curve)} ajustée qui est utilisée pourprévision des bénéfices^{(profit prediction)} .
5. Arbres de décision^{(Decision trees)} - Dans l' arbre de décision^{(decision tree)} , nous commençons par une question simple qui a plusieurs réponses. Chaque réponse mène à une autre question pour aider à classer ou identifier les données afin qu'elles puissent être catégorisées, ou pour qu'une prédiction puisse être faite sur la base de chaque réponse. Par exemple, nous utilisons l' arbre de décision^{(decision tree)} suivant pour déterminer s'il faut ou non jouer au cricket ODI : Data Mining Decision Tree : En partant du nœud racine^{(root node)} , si les prévisions météorologiques^{(weather forecast)} prévoient de la pluie, nous devrions éviter le match du jour. Alternativement, si les prévisions météorologiques^{(weather forecast)} sont claires, nous devrions jouer le match.

L'exploration de données^{(Data Mining)} est au cœur des efforts d'analyse dans une variété d'industries et de disciplines telles que les communications, l' assurance^(Insurance) , l'éducation^(Education) , la fabrication^{(Manufacturing)} , la banque et la vente au détail^{(Banking and Retail)} , etc. Par conséquent, avoir des informations correctes à ce sujet est essentiel avant d'appliquer les différentes techniques.

What is Data Mining? Basics and its Techniques.

The foundation of the fourth industrial revolution will largely depеnd upon Data and Connectivity. Analysis Services capable of developing or creating data mining solutions will play a key role in this regard. It could assist in analyzing and predicting outcomes of customer purchasing behavior for targeting potential buyers. Data will become a new natural resource and the process of extracting relevant information from this unsorted data will assume immense importance. As such, a proper understanding of the term – Data Mining, its processes, and application could help us in developing a holistic approach to this buzzword.

Data Mining Basics and its Techniques

Data mining, also known as Knowledge Discovery in Data (KDD) is about searching large stores of data to uncover patterns and trends that go beyond simple analysis. This, however, is not a single-step solution but a multi-step process and is completed in various stages. These include:

1] Data gathering and Preparation

It starts with data collection and its proper organization. This helps in significantly improving the chances of finding the information that can be discovered through data mining

2] Model Building and Evaluation

The second step in data mining process is the application of various modeling techniques. These are used to calibrate the parameters to optimal values. Techniques employed largely depend on analytic capabilities required to address a gamut of organizational needs and to arrive at a decision.

Let us examine some data mining techniques in brief. It is found that most organizations combine two or more data mining techniques together to form an appropriate process that meets their business requirements.

Read: What is Big Data?

Data Mining Techniques

1. Association – Association is one of the widely-known data mining techniques. Under this, a pattern is deciphered based on a relationship between items in the same transaction. Hence, it is also known as the relation technique. Big brand retailers rely on this technique to research customer’s buying habits/preferences. For example, when tracking people’s buying habits, retailers might identify that a customer always buys cream when they buy chocolates, and therefore suggest that the next time that they buy chocolates they might also want to buy cream.
2. Classification – This data mining technique differs from the above in the way that it is based on machine learning and uses mathematical techniques such as Linear programming, Decision trees, Neural network. In classification, companies try to build software that can learn how to classify the data items into groups. For instance, a company can define a classification in the application that “given all records of employees who offered to resign from the company, predict the number of individuals who are likely to resign from the company in future.” Under such a scenario, the company can classify the records of employees into two groups that namely “leave” and “stay”. It can then use its data mining software to classify the employees into separate groups created earlier.
3. Clustering – Different objects exhibiting similar characteristics are grouped together in a single cluster via automation. Many such clusters are created as classes and objects (with similar characteristics) are placed in it accordingly. To understand this better, let us consider an example of book management in the library. In a library, the vast collection of books is fully cataloged. Items of the same type are listed together. This makes it easier for us to find a book of our interest. Similarly, by using the clustering technique, we can keep books that have some kinds of similarities in one cluster and assign it a suitable name. So, if a reader is looking to grab a book relevant to his interest, he only has to go to that shelf instead of searching the entire library. Thus, the clustering technique defines the classes and puts objects in each class, while in the classification techniques, objects are assigned into predefined classes.
4. Prediction – The prediction is a data mining technique that is often used in combination with the other data mining techniques. It involves analyzing trends, classification, pattern matching, and relation. By analyzing past events or instances in a proper sequence one can safely predict a future event. For instance, the prediction analysis technique can be used in the sale to predict future profit if the sale is chosen as an independent variable and profit as a variable dependent on sale. Then, based on the historical sale and profit data, one can draw a fitted regression curve that is used for profit prediction.
5. Decision trees – Within the decision tree, we start with a simple question that has multiple answers. Each answer leads to a further question to help classify or identify the data so that it can be categorized, or so that a prediction can be made based on each answer. For example, We use the following decision tree to determine whether or not to play cricket ODI: Data Mining Decision Tree: Starting at the root node, if the weather forecast predicts rain then, we should avoid the match for the day. Alternatively, if the weather forecast is clear, we should play the match.

Data Mining is at the heart of analytics efforts across a variety of industries and disciplines like communications, Insurance, Education, Manufacturing, Banking and Retail and more. Therefore, having correct information about it is essential before apply the different techniques.

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