Au cœur de science des données sont les mathématiques et les statistiques, qui constituent une base nécessaire pour comprendre et créer des analyses avancées. En fait, analyses avancées s'appuie sur les statistiques, ainsi que sur la recherche opérationnelle et la programmation informatique. Il comprend l'examen informatique systématique (autonome ou semi-autonome) des données, visant à identifier et interpréter les tendances significatives dans les données.
Actuellement, le secteur de la technologie cherche de plus en plus une expertise analytique approfondie pour découvrir des modèles et des modèles à partir de grands ensembles de données. Outre les techniques d'exploration de données, il est également essentiel de bien comprendre les algorithmes, les techniques d'automatisation, les architectures informatiques, etc.
Cet article se concentre spécifiquement sur techniques d'exploration de données. Nous présenterons six techniques mathématiques et statistiques essentielles : la classification, l'association, les modèles de suivi, la détection des valeurs aberrantes, la régression et le clustering.
En outre, nous décrirons également comment les technologies d'analyse avancées contribuent à l'exploration de données. En ce sens, nous expliquerons les technologies suivantes : réseaux de neurones et apprentissage profond, traitement du langage naturel et réduction de la dimensionnalité.
Selon le rapport de SAS sur »Analytique avancée : vers l'IA, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel«, des technologies telles que l'apprentissage automatique (ML), l'intelligence artificielle (IA) et le traitement du langage naturel (NLP) existent déjà depuis des décennies. Cependant, les entreprises n'ont commencé à explorer ces technologies d'analyse avancées que ces dernières années. Les principaux avantages de ces technologies reposent sur leur capacité à améliorer l'efficacité opérationnelle, à comprendre les comportements et à acquérir un avantage concurrentiel.
L'exploration de données est un processus qui intègre les statistiques, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML). Ce procédé permet scientifiques des données pour identifier modèles, ainsi que relations, au sein d'ensembles de données. Les techniques d'exploration de données sont avantageuses pour prévoir les tendances et les comportements, permettant ainsi aux entreprises et aux organisations (politiques, universitaires, etc.) de prendre des décisions éclairées.
En utilisant des méthodes intelligentes, les techniques d'exploration de données permettent de récupérer des informations à partir de données, ce qui le rend complet et interprétable. D'une part, les avancées technologiques ont contribué à l'augmentation des volumes de données, qui sont plus difficiles et complexes à traiter. D'autre part, plus les ensembles de données sont volumineux, plus les chances de trouver des informations pertinentes sont élevées.
Commençons par les techniques de base des mathématiques et des statistiques. Plus tard, nous découvrirons comment ces techniques de base évoluent vers des analyses avancées concernant les modèles d'apprentissage automatique et intelligence artificielle.
La classification permet de récupérer des informations précieuses et pertinentes à partir des données. Comme son nom l'indique, cette analyse classe les données dans des classes distinctes en fonction d'attributs ou de caractéristiques que les éléments de données peuvent partager.
Cette technique d'exploration de données prend en compte des attributs particuliers qui sont significativement corrélés à un autre attribut. Imaginons, par exemple, que nous exécutions une analyse de données pour un supermarché. Les règles de l'association soulignent que si les consommateurs achètent du gin, ils achètent également de l'eau tonique, ce qui montre que ces articles sont associés.
Par conséquent, l'analyse des associations permet d'identifier les relations entre les variables dans les bases de données. De plus, les règles d'association peuvent parfois être utilisées par les data scientists et développeurs pour créer des programmes d'intelligence artificielle.
Le suivi des modèles est l'une des techniques d'exploration de données les plus élémentaires (mais aussi les plus précieuses). En plus de identification de modèles dans les ensembles de données, il peut également surveiller l'évolution des tendances au fil du temps, permettant aux entreprises de prendre des décisions intelligentes.
Outre l'identification des modèles, il est également essentiel de savoir si les données présentent des valeurs aberrantes (ou des anomalies), qui peuvent fournir des informations exploitables et précieuses. En termes simples, cette technique montre des éléments qui diffèrent considérablement et qui sont éloignés des autres points de données d'un ensemble de données. Parfois, cela signifie qu'une erreur de mesure ou de saisie de données se produit (ou s'est produite) et doit être corrigée rapidement ; d'autres fois, cela peut être l'occasion d'explorer.
Les analyses de régression sont utilisées pour identifier les relations entre les variables. C'est une technique appliquée pour comprendre comment une variable dépendante peut être prédite et influencée par la variable indépendante. Imaginons, par exemple, que nous possédions une plateforme de commerce électronique et que nous souhaitions améliorer la satisfaction de nos clients. Notre variable dépendante est la « satisfaction de la clientèle » et notre variable indépendante est la « Vitesse de la page ». L'exécution d'analyses de régression nous permettrait de comprendre comment la « satisfaction client » peut varier (augmenter ou diminuer) en fonction d'une « vitesse de page » plus ou moins rapide.
Dans cet exemple, nous considérons une variable dépendante et une variable indépendante ; il s'agit donc d'un Analyse de régression simple. Cependant, si nous voulions introduire plus de variables indépendantes, ce serait un Analyse de régression multiple. Par exemple, comment la « satisfaction client » (variable dépendante) est-elle influencée par la « vitesse de la page » et l' « esthétique » (variables indépendantes) ?
Par conséquent, les analyses de régression sont utilisées pour examiner la relation entre les variables et la force globale de cette relation.
Le clustering est une technique utilisée pour découvrez les groupes (également appelés clusters) dans les données. Ce processus est en quelque sorte similaire à la technique d'association, mais il regroupe les données selon similarités des objets ou ce qu'ils ont en commun. Par conséquent, les objets sont similaires les uns aux autres au sein d'un groupe particulier.
Les systèmes d'apprentissage automatique peuvent utiliser des techniques de clustering pour regrouper des éléments provenant de grands ensembles de données, en divisant les points de données en plusieurs clusters. En fait, le clustering dans le ML est une technique qui peut être utilisée pour atteindre différents objectifs.
Par exemple, la découverte de groupes (ou clusters) homogènes peut réduire la complexité des données, mais elle peut également être utilisée pour découvrir des objets de données inhabituels et identifier des valeurs aberrantes. Dans le clustering ML, l'algorithme émet des hypothèses en fonction des similitudes entre les points de données et, selon ces hypothèses, il constitue ce qui est (ou n'est pas) un cluster valide.
Il existe plusieurs types d'algorithmes de clustering qu'un data scientist ou un développeur peut choisir pour gérer des ensembles de données dans le cadre de l'apprentissage automatique :
Le liste des types de clustering est assez vaste et pourrait se poursuivre. Ce ne sont là que quelques-unes des plus populaires. Au moment de décider de l'algorithme de clustering à appliquer, il est important de prendre en compte la manière dont les différentes approches mettront à l'échelle l'ensemble de données en question.
Analyse avancée des données permet aux entreprises et aux organisations de récupérer des informations précieuses à partir d'ensembles de données. Il est essentiel d'identifier les tendances, de faire des prévisions, d'optimiser les résultats et de comprendre les variables susceptibles d'influencer une entreprise.
L'exploration de données est une méthode cruciale dans le cadre d'analyses avancées pour découvrir des modèles, des tendances et des anomalies. Cette méthode est basée sur des méthodes scientifiques et mathématiques.
En plus d'englober exploration de données, les analyses avancées s'appuient également sur intelligence d'affaires (BI), apprentissage automatique (ML), analyse prédictive, et d'autres catégories analytiques. Ces dernières années, des techniques pilotées par machine (par exemple, l'apprentissage en profondeur) ont été de plus en plus mises en œuvre pour analyser des ensembles de données et identifier des corrélations et des modèles entre les points de données.
Par conséquent, en plus des techniques d'exploration des données de référence, les data scientists doivent également effectuer des analyses plus complexes qui nécessitent connaissances mathématiques, ainsi que la familiarité avec langages de codage informatique (principalement Python et langage R).
Continuez à lire pour savoir comment réseaux neuronaux et apprentissage profond, Traitement du langage naturel (NLP), et réduction de dimensionnalité sont utilisés pour améliorer les techniques et méthodes d'analyse avancées, en particulier en matière d'exploration de données.
Les réseaux neuronaux (NN) sont des systèmes informatiques composés de nœuds collectés qui sont connectés et forment un réseau. Il s'inspire de la façon dont les informations sont assimilées et distribuées via les nœuds des systèmes biologiques. Dans les réseaux de neurones, chaque connexion entre les nœuds peut transmettre des informations à d'autres nœuds, comme le montre l'image ci-dessous.
Les réseaux neuronaux aident à mieux créer modèles d'apprentissage profond à des fins spécifiques. En ce qui concerne les techniques d'exploration de données, les réseaux de neurones peuvent transformer des données brutes et non structurées en informations pertinentes en identifiant des modèles. L'utilisation de cette technique permet aux utilisateurs d'accumuler des informations à partir d'ensembles de données pour prendre des décisions plus éclairées grâce à capacité du réseau neuronal à apprendre et à gérer des relations complexes. Par conséquent, cela permet aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées et efficaces.
En envisageant les réseaux neuronaux pour l'exploration de données, PyTorch et TensorFlow sont parmi les outils les plus populaires à cette fin.
En termes très simples, le traitement du langage naturel (NPL) est comment les ordinateurs apprennent à comprendre comment nous, les humains, communiquons. Il s'agit d'un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui vise à lire, interpréter, manipuler et comprendre les langues humaines.
La PNL est une technologie d'IA qui permet de convertir des textes non structurés (en langage humain) en données structurées à analyser ou de piloter des algorithmes d'apprentissage automatique. Cependant, il s'agit en fait d'une technique d'exploration de texte.
L'exploration de texte fait partie de l'exploration de données, mais ce n'est pas la même chose. D'une part, la transformation de données textuelles non structurées en données structurées est technique d'exploration de texte. D'autre part, l'exploration de données se concentre sur l'analyse de grands ensembles de données afin d'identifier des modèles et des informations pertinentes. Une fois que ces données sont transformées en un format structuré (en s'appuyant sur des techniques d'exploration de texte), d'autres techniques d'exploration de données peut également être mis en œuvre pour récupérer des informations pertinentes.
La réduction de dimensionnalité est une technique utilisée pour réduire un ensemble de données d'un espace de haute dimension à un espace de faible dimension afin de réduire le nombre de variables d'entrée dans l'ensemble de données et de supprimer les informations non essentielles d'un ensemble de données. Parfois, il peut y en avoir informations redondantes cela n'est pas pertinent par rapport à ce qui doit être analysé. Cela se produit principalement dans les grands ensembles de données, où la réduction de la dimensionnalité devient particulièrement utile pour gérer la complexité et garantir des informations fiables.
Il existe plusieurs méthodes possibles pour effectuer une réduction de dimensionnalité, telles que Analyse en composantes principales (PCA) et Intégration stochastique des voisins T (t-SNE).
La réduction de la dimensionnalité est un élément essentiel de exploration de données. En raison des progrès technologiques, il est donc nécessaire de gérer des ensembles de données contenant d'énormes volumes de données. Les données de grande dimension sont donc de plus en plus courantes et complexes. La réduire permet aux data scientists d'analyser les informations pertinentes tout en conservant les propriétés significatives de l'ensemble de données d'origine.
L'exploration de données consiste à identifier des modèles et à extraire des informations précieuses à partir des données collectées. Comme le souligne l'article, il existe plusieurs techniques d'exploration de données qu'un data scientist peut utiliser. Les premiers (classification, association, modèles de suivi et détection des valeurs aberrantes) constituent un excellent moyen de commencer à effectuer les tâches essentielles de l'exploration de données. Malgré leur simplicité, ces techniques fournissent déjà de très informations pertinentes et utiles pour toute entreprise ou organisation.
Régression et clustering sont également d'importantes techniques d'exploration de données. Alors que la régression permet d'identifier les relations entre les variables, le clustering est extrêmement utile pour découvrir des groupes.
Compte tenu des avancées analytiques, notre article fait également référence à l'importance de l'exploration de données dans le cadre de l'analyse avancée des données. Nous expliquons comment réseaux neuronaux, traitement du langage naturel, et réduction de dimensionnalité peut contribuer à l'exploration de données. Ces compétences seront précieuses pour un data scientist, en particulier compte tenu des progrès technologiques auxquels nous avons assisté ces dernières années et de la manière dont les technologies de pointe (IA et ML) devraient façonner l'avenir.
Stagiaire en marketing avec un intérêt particulier pour la technologie et la recherche. Pendant mon temps libre, je joue au volley-ball et je gâte mon chien autant que possible.
Scientifique des données qui aime résoudre des problèmes complexes. Pendant mon temps libre, je cuisine, je fais de longues promenades et je lis des articles sur la génomique et la nutrition.
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