Définition, concept et domaines d’application du data mining !

Découvrez tout ce qu'il faut savoir sur le data mining !
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Ces dernières années, avec l’arrivée des nouvelles technologies et le développement des moyens de communication, comme Facebook et Tweeter, et l’arrivée des nouveaux concepts, comme les objets connectés et le big data, la masse des données a augmenté. Non seulement, cet essor fulgurant de données est non structuré et s’avère aléatoire, mais aussi, il y a un manque de connaissances d’exploration de ces données. C’est pour cette raison que le data mining a vu le jour ! Le data mining est, concrètement, l’extraction de connaissances à partir d’un volume de données très grand. Il vient aider l’être humain à prendre de meilleures décisions et à gérer les potentiels et les opportunités qui se présentent à lui.

Les concepts clé du data mining

Le data mining est à l’intersection de plusieurs disciplines, comme les statistiques, l’apprentissage automatique, les bases de données et l’intelligence artificielle. C’est un domaine multidisciplinaire. Chaque data miner doit impérativement connaître ces concepts :

  • le nettoyage et la préparation de data : transformer les data pour faciliter leur exploitation ;
  • le concept de l’intelligence artificielle : c’est un type de système qui requiert du raisonnement, trouver des solutions aux problèmes et aussi à l’apprentissage ;
  • l’apprentissage de règles d’association : il s’agit de percevoir les données d’un prisme quantique et de détecter la corrélation entre les différentes données ;
  • le clustering : c’est répartir les données en groupes et en sous-groupes, pour éliminer toute forme d’ambiguïté ;
  • la classification : elle sert à mettre en place un ensemble de prédictions en partant de données classées en groupes et en sous-groupes ;
  • le data warehousing : c’est entreposer les données pour faciliter la prise de décision pour les entreprises ;
  • l’analyse de données : c’est l’évaluation et l’utilisation des données de manière efficace et utile ;
  • le machine learning : c’est cette technique qui permet aux machines d’apprendre, en leur fournissant les informations adéquates, établies à partir des techniques statistiques ;
  • la régression : à l’issue des données classifiées et en utilisant cette méthode analytique, vous pouvez prédire un ensemble de valeurs dans un domaine spécifique.

L’utilité de l’exploration des données

Avec l’avènement des grandes technologies et aussi avec le développement des différentes industries, le data mining pénètre plusieurs secteurs d’activités, comme le marketing, l’éducation et la santé. Il permet de résoudre certains problèmes qui, jusque-là, prenaient énormément de temps, mais aussi d’efforts. À ceci, s’ajoute son impact dans la prédiction des résultats et des tendances, ce qui améliore les produits et optimise les résultats commerciaux. C’est pour cela que de nombreuses entreprises utilisent de plus en plus le data mining pour mettre en place des sondages par intelligence artificielle.

Explorer les données d’une entreprise veut dire augmenter son chiffre d’affaires, mais aussi, prospecter de nouveaux clients. En effet, le data mining permet de comprendre les comportements et les habitudes des clients, et donc, de mettre en place des stratégies de marketing plus adaptées et plus ciblées. Maîtriser le data mining est un atout concurrentiel pour les entreprises qui souhaitent se démarquer !

Les avantages du data mining

Les entreprises, auparavant, étaient des entreprises data driven, c’est-à-dire, dirigées par des données, mais ce n’est plus d’actualité ! Avec le flux et à la vitesse avec laquelle les données circulent, le data mining est un atout majeur pour la croissance des entreprises. Il permet de segmenter les données et d’évaluer les probabilités d’événements futurs, il est au centre des tendances, donc, il est utilisé pour répondre à plusieurs objectifs, comme :

  • mieux connaître et comprendre ses clients ;
  • adapter ses plans marketing en fonction de ses données ;
  • conquérir de nouveaux marchés, mais aussi de nouveaux clients ;
  • être plus rentable et augmenter ses revenus ;
  • optimiser ses produits et services ;
  • optimiser ses campagnes de marketing ;
  • créer des communautés de clients et les fidéliser ;
  • éviter les risques et les pertes financières.

Les domaines d’utilisation du data mining

La présence du data mining dans la majorité des domaines est une évidence, car les entreprises évoluent dans un environnement de plus en plus complexe où la concurrence est féroce. Voici quelques domaines dans lesquels le data mining est fortement demandé.

Le domaine de la banque et des finances

Les banquiers affectionnent particulièrement la fouille des données, car ça leur permet de prendre les bonnes décisions concernant l’attribution des crédits. En effet, toute une plage de données et de valeurs est constituée grâce au data mining (niveau de revenu, du patrimoine…). Ça leur permet aussi de guetter le cours du marché financier pour éviter d’éventuelles pertes.

Le domaine du marketing

Vous l’avez compris, le data mining permet d’établir des cartes d’empathie et de Persona du client afin de comprendre ses besoins, ses angoisses, ses utilisations récurrentes, et ainsi, adapter le produit en fonction de lui.

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