Le concept de data mining, qui vient de la langue anglaise, est souvent appelé dans notre langue data mining. La notion est liée à la procédure qui est mise en œuvre pour détecter des schémas dans une grande quantité de données.
Le but de l’exploration de données est d’extraire certaines informations d’une masse de données pour créer une structure qui peut être comprise et utilisée. Il utilise des systèmes de bases de données, des techniques statistiques et d’autres ressources.
L’exploration de données analyse et traite les données à la recherche d’un modèle ou d’un modèle. Une fois qu’une certaine structure est découverte, elle cherche à la rendre visible pour qu’il soit possible de travailler avec elle.
Ainsi, grâce à une analyse semi-automatique ou automatique des données, l’exploration de données permet de découvrir des modèles qui, jusqu’à présent, n’étaient pas connus. Dès lors, des tâches ou activités supplémentaires apparaissent qui, bien qu’elles n’appartiennent pas au champ d’application spécifique de l’exploration de données, font partie de son univers.
On peut dire que le processus d’exploration de données commence par la sélection de la masse de données. Ensuite, nous procédons à l’analyse de leurs propriétés pour les transformer et en extraire des informations qui peuvent être interprétées et évaluées.
Plus précisément, nous pouvons affirmer que l’exploration de données se compose de trois étapes ou phases clairement définies :
-Détermination des objectifs. En d’autres termes, il s’agit d’établir quelles sont les fins poursuivies par ce processus. C’est la personne qui les commissionne, qui les décide, puis les fait connaître, comme il est logique, au professionnel du data mining.
Le prétraitement des données. Il s’agit de ce qu’est la sélection, le nettoyage, l’enrichissement, la diminution et même la modification des bases de données qui sont essentielles dans le processus.
-Le choix du modèle. Cette étape, à son tour, nous pouvons établir qu’elle est divisée en plusieurs parties. Ainsi, on procède d’abord à l’analyse statistique des données. Et puis, deuxièmement, il développe ce qu’est la visualisation graphique de ceux-ci.
-L’analyse des résultats obtenus, avec laquelle il sera possible de savoir à quel moment il a été atteint et aussi si les objectifs visés par la personne qui a commandé le processus de data mining ont été atteints.
L’exploration de données peut être utilisée, par exemple, pour détecter des terroristes potentiels. Grâce à l’analyse de millions d’appels téléphoniques, de courriels et de communications de toutes sortes, il est possible de découvrir un modèle qui permet d’identifier les personnes qui prévoient de commettre une attaque.
Une entreprise peut également recourir à l’exploration de données pour rechercher certaines variables parmi les données qu’elle possède sur ses clients et ainsi offrir un certain produit uniquement à ceux qui répondent à certaines exigences.
C’est précisément dans ce sens que les supermarchés et les hypermarchés peuvent trouver dans le data mining un grand allié. Par exemple, si, grâce à l’exploration de données, ils connaissent les habitudes de fin de semaine de leurs clients, ils peuvent savoir quels produits sont les plus consommés pendant cette période et ainsi les rendre plus attrayants ou même les rendre plus accessibles. De cette façon, ils pourront satisfaire leurs clients et améliorer leurs ventes.
