L’exploration de données est le terme générique désignant le processus qui consiste à recueillir des données brutes et à les transformer en informations exploitables. Grâce à l’essor spectaculaire des outils de visualisation de données, l’exploration de données devient plus courante pour les utilisateurs du quotidien — ce qui rend les techniques efficaces d’exploration de données d’autant plus importantes.
En outre, l’exploration de données est un élément fondamental de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, ce qui explique en grande partie pourquoi les investissements dans l’exploration de données augmentent à un rythme soutenu.
Les dirigeants et les collaborateurs doivent apprendre un certain nombre de techniques pour perfectionner leurs compétences en exploration de données — la liste s’allonge avec le temps.
Principales techniques d’exploration de données
Voici quelques techniques fondamentales d’exploration de données que les analystes comme les non-analystes peuvent appliquer dans le cadre de leurs activités. N’oubliez pas : n’ayez pas peur de commencer modestement ; il s’agit d’une activité complexe qui demande beaucoup de pratique.
Sélectionner les outils optimaux
Une étape fondamentale pour simplifier l’ensemble de vos processus consiste à sélectionner les bons outils d’analyse de données. Choisir les outils optimaux ne facilitera pas seulement l’exploration de données, mais vous aidera également à gérer des bases de données plus volumineuses. Cela est particulièrement important lorsqu’on tient compte du fait que les bases de données deviennent bien trop volumineuses pour les méthodes traditionnelles.
Assurez-vous de disposer d’outils performants de qualité des données et d’analyse de données. Vous aurez ainsi des données clairement présentées et affichées sous forme de graphiques, prêtes à être explorées et analysées. Les outils de qualité des données peuvent notamment vous aider à nettoyer, auditer et migrer les données.
Suivi des tendances
L’une des techniques d’exploration de données les plus fondamentales et les plus faciles à apprendre est le suivi des tendances. Il s’agit de repérer les tendances et les schémas importants dans des ensembles de données au milieu d’une grande quantité d’informations aléatoires.
En fait, toutes les techniques d’exploration de données découlent de l’idée du suivi des tendances. Perfectionner vos compétences dans ce domaine vous permettra d’examiner vos données en profondeur à l’aide de techniques plus avancées. Pour vous entraîner, essayez de trouver des tendances sans objectifs prédéfinis.
Association
L’association est l’une des techniques d’exploration de données les plus simples à exploiter — c’est l’une des premières techniques auxquelles les utilisateurs peuvent recourir après s’être entraînés au suivi des tendances. L’association se résume à une simple corrélation.
Elle s’apparente au suivi des tendances, mais s’appuie sur des variables dépendantes. Par exemple, dans un ensemble de données sur les achats des clients, vous pourriez constater que les utilisateurs qui achètent du lait achètent aussi, le plus souvent, des biscuits au cours de la même transaction. Il s’agit d’une association relativement raisonnable.
L’association peut être utile, mais elle pourrait aussi induire les utilisateurs en erreur. Ils doivent se rappeler que corrélation n’est pas causalité et que les facteurs externes devraient idéalement être pris en compte dans toute technique d’exploration de données.
Classification
La classification consiste à exploiter des caractéristiques communes pour comprendre des groupes. Ces classifications peuvent porter sur des tranches d’âge, des types de clients ou tout autre facteur de votre choix.
La force de la classification tient à sa capacité à atteindre le niveau de précision dont vous avez besoin. Vous pouvez classer les clients à partir d’autant d’informations que vous êtes en mesure d’extrapoler. Veillez à consulter vos équipes commerciales et marketing pour vous assurer que les classes prédéfinies sont correctes.
La classification est souvent confondue avec une autre technique d’exploration de données : le clustering. Comme nous le verrons plus loin, ces deux techniques présentent des différences marquées pour les entreprises.
Détection des valeurs aberrantes et des anomalies
La détection des anomalies peut constituer une technique d’exploration de données efficace, tant pour les analystes que pour les non-analystes. Elle consiste à suivre vos données et, plus précisément, à rechercher d’éventuelles valeurs aberrantes.
La détection des anomalies est très efficace pour former les dirigeants et les employés aux notions de corrélation et de causalité. En effet, les anomalies ne sont pas intrinsèquement négatives.
Par exemple, si vous constatez une forte hausse des ventes d’un produit qui, historiquement, n’a pas obtenu de très bons résultats, ne tirez pas de conclusions hâtives. Assurez-vous d’échanger avec les différents secteurs de votre entreprise, notamment vos équipes commerciales et marketing. Ces équipes pourraient expliquer les raisons de ces pics.
Clustering
Le clustering est très similaire à la classification. Cette technique consiste à regrouper des ensembles de données en fonction des similitudes observées. La principale différence entre le clustering et la classification est que cette dernière fonctionne avec des classes prédéfinies.
Le clustering n’utilise ni données préétiquetées ni jeux de données d’entraînement. De ce fait, il est moins complexe que la classification. Le clustering peut être très efficace pour distinguer les objets les uns des autres. À partir de là, vous pouvez créer des profils clients et examiner vos données en profondeur.
Analyse de régression
Enfin, l’analyse de régression consiste à analyser la relation entre l’ensemble de vos variables. En d’autres termes, il s’agit de formuler des prévisions à partir des données dont vous disposez actuellement.
L’analyse de régression est le principal moyen dont disposent les data scientists et les entreprises pour déterminer la probabilité associée à une variable donnée.
Vous sélectionnez la variable que vous souhaitez analyser, c’est-à-dire votre variable dépendante, ainsi que les points de données dont vous pensez qu’ils influent sur cette variable, autrement dit vos variables indépendantes. Vous pouvez ensuite exploiter l’analyse de régression pour comprendre la relation exacte entre ces deux ensembles de données. En définitive, l’analyse de régression est le principal moyen pour les nouveaux venus dans l’exploration de données d’acquérir une compréhension plus approfondie de leurs ensembles de données. Il s’agit d’une méthode qui va au-delà de la simple causalité et de la corrélation.