La meilleure façon de tirer le meilleur parti du Data Mining

Publié: 2020-02-26
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Introduction:
7 façons de tirer le meilleur parti de l'exploration de données tout en gardant à l'esprit certaines choses lors de l'exécution d'un projet d'exploration de données :
Quelques techniques d'exploration de données populaires :
Conclusion:

Introduction:

L'exploration de données peut être décrite de plusieurs façons, mais les termes les plus simples. C'est le processus par lequel certaines informations utilisables sont dérivées de données brutes. Tout en obtenant des données en utilisant le grattage Web ou en les achetant à partir d'autres sources, vous obtiendrez une tonne de données. La plupart d'entre elles ne sont pas présentées dans un format utilisable et votre équipe commerciale ne bénéficierait pas des données brutes. Par conséquent, les données doivent être nettoyées, traitées, puis différents algorithmes doivent être exécutés. Pour extraire différents types d'informations commerciales.

7 façons de tirer le meilleur parti de l'exploration de données tout en gardant à l'esprit certaines choses lors de l'exécution d'un projet d'exploration de données :

Il y a certaines étapes qu'il faut suivre avant même de commencer à résoudre un énoncé de problème spécifique .
  1. Obtenez d'abord votre énoncé de problème. Les gens pourraient penser que vous commencez par les données. Non. Vous commencez avec un problème. Votre problème est-il de fidéliser le client et souhaitez-vous comprendre à quel moment il abandonne le panier ? Ou voulez-vous comprendre si les visites organiques sont trop faibles ? De tels énoncés de problème vous donnent une idée claire de ce qu'il faut rechercher dans vos données. Il est ambitieux de commencer par vos données, puis d'essayer de trouver les problèmes qu'elles peuvent vous aider à résoudre. Mais ce processus inverse peut se retourner contre vous et vous risquez de ne trouver ni la solution ni le problème . Pour s'assurer que votre projet de data mining soit un succès, il est préférable d'entreprendre des projets qui auront un impact sur l'entreprise .
  2. De cette façon, vous pouvez faire un essai une fois que vos résultats sont connus, puis continuer à apporter des ajustements mineurs aux modèles. Et des moteurs prédictifs pour s'adapter au mieux à l'énoncé du problème. De plus, commencer avec les données sans énoncé de problème entraîne une plus grande quantité de temps consacré uniquement à l'exploration des données, sans se concentrer sur un problème métier que vous pouvez résoudre . L'utilisation d'une seule source de données n'est pas une bonne idée si vous voulez que votre projet d'exploration de données ait un minimum d'erreurs. Au lieu de cela, vous devez utiliser des données provenant de nombreuses sources, afin de pouvoir couvrir plus de terrain et de pouvoir utiliser les données d'une source pour en confirmer une autre . Supposons que vous étudiez le comportement des clients lors de l'ajout d'articles au panier. Il est important de couvrir des personnes de différents lieux, milieux économiques, âges, sexes, etc. Laisser de côté un seul groupe peut fausser l'étude et vous donner un modèle biaisé. Par conséquent, vous devrez peut-être obtenir des données de différents sites de commerce électronique.
  3. Lorsque les entreprises veulent commencer à utiliser des données, elles regardent généralement à l'intérieur pour utiliser des données qui sont déjà stockées dans des systèmes internes et qui restent inutilisées . Bien que l'utilisation de ces données pour travailler sur un projet puisse sembler attrayante, l'utilisation de données internes uniquement vous liera à un très petit ensemble de données . Nous vous recommandons d'obtenir des données provenant de sources externes vérifiées que vous pouvez intégrer à votre projet pour améliorer votre modèle .
  4. Une stratégie d'échantillonnage est indispensable. Vous devez vous assurer que vous disposez d'ensembles d'entraînement et de test distincts, et que les deux ensembles doivent être randomisés afin que votre modèle ne soit pas biaisé . Ayez toujours une retenue supplémentaire définie pour la sauvegarde. Lorsque vous continuez à entraîner votre modèle sur de nouvelles données, vous devez le tester sur l'ensemble d'exclusions pour vous assurer qu'il n'a pas été biaisé ou asymétrique .
  5. Temps passé sur une grande variété de tâches avant de construire votre modèle final. Les données doivent être nettoyées, de nombreux algorithmes doivent être testés pour trouver celui qui fonctionne le mieux avec les données présentes . Jeter ensemble des données provenant de différentes sources, puis tester de nombreux modèles. Cela peut vous aider à identifier le meilleur modèle. Cela peut prendre du temps, mais il est important de s'assurer que les prévisions futures faites à l'aide du projet d'exploration de données sont proches des valeurs réelles . Ignorer ces parties peut signifier que vous manquez des informations importantes. Caché dans vos données qui pourraient vous permettre de prendre de meilleures décisions sur les futures étapes de votre projet.
  6. Assurez-vous que votre modèle est entraîné en déplacement. Bien que vous puissiez créer un modèle et le laisser faire, les projets d'exploration de données sont généralement des systèmes en direct, où le modèle continue d'apprendre à partir de nouveaux flux de données . Cela permet de maintenir le modèle à jour avec de nouvelles données et d'éviter les biais.
  7. Construire un projet de data mining ambitieux n'aurait pas beaucoup de sens. À moins que vous ne puissiez présenter vos découvertes à l'équipe commerciale ou au monde extérieur. Pour cela, vous devez convertir les informations exploitables extraites dans un format lisible et facile à comprendre . De plus, les projets d'exploration de données ne doivent pas finir uniquement comme des projets de R&D qui sont abandonnés après des mois d'inactivité. Ils doivent être immédiatement déployés sur des systèmes actifs. Cela peut profiter à l'entreprise et vous pouvez comprendre ses lacunes et continuer à vous améliorer .

Quelques techniques d'exploration de données populaires :

Alors que nous avons mentionné comment on devrait entreprendre un projet d'exploration de données . Il est important de savoir que de nombreuses techniques d'exploration de données s'appliquent à vos données pour extraire différents types d'informations .

  1. La reconnaissance de formes est l'une des techniques les plus anciennes et les plus utilisées. Les habitants des ménages urbains dépensent-ils plus en électronique ? Dans ce cas, vous devrez peut-être vous assurer que les gadgets électroniques sont stockés dans des entrepôts urbains. De tels schémas et les inférences qui en résultent doivent être analysés et appliqués afin que les entreprises puissent augmenter leurs profits tout en devenant plus efficaces . Vous pouvez également trouver d'autres modèles cachés dans les données que vous pouvez utiliser pour réduire vos coûts. Par exemple, il peut y avoir un moment précis de la journée où votre site Web peut connaître un pic de trafic. Si vous trouvez ce modèle dans les données, vous pouvez augmenter la capacité de votre serveur pendant cette période et la réduire pour le reste de la journée . De cette façon, vous économiseriez beaucoup d'argent.
  2. La classification est une autre solution algorithmique courante utilisée sur des ensembles de données massifs. Habituellement, utilisé pour regrouper des ensembles de données. Par exemple, si vous disposez d'un ensemble de données contenant un million de données utilisateur et que vous souhaitez les trier en fonction de la fréquence à laquelle ils effectuent des transactions en ligne . Vous les classeriez sous-faible, moyen et élevé.
  3. Un autre algorithme généralement utilisé dans les moteurs de recommandation (que ce soit sur Amazon ou Netflix) est association . En l'utilisant, des produits similaires nous sont présentés lorsque nous parcourons un article. De plus, si nous sommes à la caisse d'un produit, d'autres produits qui sont "généralement achetés ensemble". Tout cela est le résultat d'algorithmes d'association qui lisent des données humaines sur Internet et trouvent des modèles répétitifs .
  4. L'algorithme que nous associons habituellement à l'exploration de données-prédiction est également celui qui est le plus facile à se tromper . C'est aussi l'algorithme le plus utilisé par les équipes commerciales, qui souhaitent faire des prédictions sur les comportements des clients ou les finances de l'entreprise dans les mois à venir .

Conclusion:

Tirer le meilleur parti des données est possible une fois que vous les avez avec vous. Bien que la constitution de votre équipe de scraping Web ne soit pas possible pour toutes les entreprises, l'utilisation de données internes peut ne pas être suffisante pour un projet de science des données ambitieux . C'est la raison pour laquelle notre équipe de PromptCloud vous propose non seulement des données extraites du Web, mais une solution DaaS complète, dans laquelle vous intégrez vos besoins et obtenez les données dans un format plug and play .