Ces deux mots à la mode en science des données déroutent beaucoup de gens. Le Data Mining est souvent compris à tort comme l’extraction et la récupération de données, mais la réalité est bien plus complexe. Dans cet article, parlons du Mining et découvrons la différence entre le Data Mining et l'Extraction de Données.
Qu’est-ce que l’exploration de données ?
L'exploration de données, également appelée Découverte des connaissances de base de données (KDD), est une technique souvent utilisée pour analyser de grands ensembles de données à l'aide de méthodes statistiques et mathématiques afin de trouver des modèles ou des tendances cachés et d'en extraire de la valeur.
Que peut-on faire avec le Data Mining ?
En automatisant le processus, peut parcourir les bases de données et découvrir efficacement les modèles cachés. Pour les entreprises, l’exploration de données est souvent utilisée pour découvrir des modèles et des relations dans les données afin de les aider à prendre de meilleures décisions commerciales.
Exemples d'application
Après que l'exploration de données se soit généralisée dans les années 1990, des entreprises d'un large éventail de secteurs, notamment la vente au détail, la finance, la santé, les transports, les télécommunications, le commerce électronique, etc., ont commencé à utiliser des méthodes d'exploration de données pour obtenir des informations sur la base de données. L'exploration de données peut aider à segmenter les clients, à identifier les fraudes, à prédire les ventes, etc.
- Segmentation de la clientèle
En analysant les données clients et en identifiant les caractéristiques des clients cibles, les entreprises peuvent les regrouper dans un groupe distinct et proposer des offres spéciales qui répondent à leurs besoins. - Analyse du panier de marché
Cette technique est basée sur la théorie selon laquelle si vous achetez un certain groupe de produits, vous êtes plus susceptible d’acheter un autre groupe de produits. Un exemple célèbre : lorsque les pères achètent des couches pour leurs bébés, ils ont tendance à acheter de la bière en même temps que les couches. - Prévision des ventes
Cela peut sembler similaire à l'analyse du panier de consommation, mais cette fois, l'analyse des données est utilisée pour prédire quand un client achètera à nouveau un produit dans le futur. Par exemple, un coach achète une boîte de protéines qui devrait durer 9 mois. Le magasin qui vend cette protéine prévoit d'en sortir une nouvelle dans 9 mois pour que le coach l'achète à nouveau. - Détection de fraude
L'exploration de données aide à créer des modèles de détection des fraudes. En collectant des échantillons de rapports frauduleux et véridiques, les entreprises sont en mesure de déterminer quelles transactions sont suspectes. - Détection de modèles en production
Dans l'industrie manufacturière, l'exploration de données est utilisée pour aider à concevoir des systèmes en identifiant la relation entre l'architecture du produit, son profil et les besoins des clients. L’exploration de données peut également prédire les délais et les coûts de développement de produits.
Et ce ne sont là que quelques cas d’utilisation de l’exploration de données.
Étapes de l'exploration de données
L'exploration de données est un processus holistique de collecte, de sélection, de nettoyage, de transformation et d'extraction de données afin d'évaluer des modèles et, finalement, d'en extraire de la valeur.
Généralement, l’ensemble du processus de data mining peut être résumé en 7 étapes :
- Nettoyage des données
Dans le monde réel, les données ne sont pas toujours nettoyées et structurées. Ils sont souvent bruyants, incomplets et peuvent contenir des erreurs. Pour vous assurer que le résultat de l'exploration de données est exact, vous devez d'abord nettoyer les données. Certaines méthodes de nettoyage incluent le remplissage des valeurs manquantes, des contrôles automatiques et manuels, etc. - Intégration de données
C'est l'étape où les données provenant de différentes sources sont extraites, combinées et intégrées. Les sources peuvent être des bases de données, des fichiers texte, des feuilles de calcul, des documents, des ensembles de données multidimensionnelles, Internet, etc. - Échantillonnage des données
Habituellement, toutes les données intégrées ne sont pas nécessaires à l’exploration de données. L'échantillonnage des données est l'étape au cours de laquelle seules les données utiles sont sélectionnées et extraites d'une grande base de données. - Conversion de données
Une fois les données sélectionnées, elles sont converties sous des formes adaptées à l'exploration. Ce processus comprend la normalisation, l'agrégation, la généralisation, etc. - Exploration de données
Voici la partie la plus importante de l’exploration de données : utiliser des méthodes intelligentes pour y trouver des modèles. Le processus comprend la régression, la classification, la prédiction, le regroupement, l'apprentissage par association, etc. - Évaluation du modèle
Cette étape vise à identifier des modèles potentiellement utiles et faciles à comprendre, ainsi que des modèles qui soutiennent des hypothèses. - Représentation des connaissances
Au stade final, les informations obtenues sont présentées de manière attrayante à l'aide de méthodes de représentation et de visualisation des connaissances.
Inconvénients de l'exploration de données
- Gros investissement de temps et de travail
L’exploration de données étant un processus long et complexe, elle nécessite beaucoup de travail de la part de personnes productives et compétentes. Les data scientists peuvent utiliser de puissants outils d'exploration de données, mais ils ont besoin d'experts pour préparer les données et comprendre les résultats. Par conséquent, le traitement de toutes les informations peut prendre un certain temps. - Confidentialité et sécurité des données
Étant donné que l’exploration de données collecte des informations sur les clients via des méthodes de marché, elle peut porter atteinte à la vie privée des utilisateurs. De plus, les pirates peuvent obtenir des données stockées dans les systèmes d’exploration de données. Cela constitue une menace pour la sécurité des données des clients. Si les données volées sont utilisées à mauvais escient, elles peuvent facilement nuire à autrui.
Ce qui précède est une brève introduction à l’exploration de données. Comme je l'ai déjà mentionné, l'exploration de données contient le processus de collecte et d'intégration de données, qui inclut le processus d'extraction de données (extraction de données). Dans ce cas, on peut affirmer sans se tromper que l’extraction de données peut faire partie d’un long processus d’exploration de données.
Qu'est-ce que l'extraction de données ?
Également connu sous le nom de « exploration de données Web » et « grattage Web », ce processus consiste à extraire des données de sources de données (généralement non structurées ou mal structurées) vers des emplacements centralisés et à les centraliser en un seul endroit pour les stocker ou les traiter davantage. Plus précisément, les sources de données non structurées incluent les pages Web, les courriers électroniques, les documents, les fichiers PDF, les textes numérisés, les rapports mainframe, les fichiers réels, les annonces, etc. Le stockage centralisé peut être local, cloud ou hybride. Il est important de se rappeler que l’extraction des données n’inclut pas le traitement ou autre analyse qui pourrait avoir lieu ultérieurement.
Que peut-on faire avec l'extraction de données ?
Fondamentalement, les objectifs d’extraction de données se répartissent en 3 catégories.
- Archivage
L'extraction de données peut convertir des données de formats physiques tels que des livres, des journaux, des factures vers des formats numériques tels que des bases de données pour le stockage ou la sauvegarde. - Changer le format des données
Lorsque vous souhaitez migrer les données de votre site actuel vers un nouveau site en cours de développement, vous pouvez collecter les données de votre propre site en les extrayant. - Анализ данных
Il est courant d'analyser plus en profondeur les données extraites pour en mieux comprendre. Cela peut ressembler à l’exploration de données, mais gardez à l’esprit que l’exploration de données est l’objectif de l’exploration de données et n’en fait pas partie. De plus, les données sont analysées différemment. Un exemple est que les propriétaires de boutiques en ligne extraient des informations sur les produits de sites de commerce électronique comme Amazon pour surveiller les stratégies des concurrents en temps réel. Tout comme l’exploration de données, l’extraction de données est un processus automatisé présentant de nombreux avantages. Dans le passé, les gens copiaient et collaient les données manuellement d’un endroit à un autre, ce qui prenait beaucoup de temps. L'extraction de données accélère la collecte et améliore considérablement la précision des données extraites.
Quelques exemples d'utilisation de l'extraction de données
Semblable au data mining, le data mining est largement utilisé dans diverses industries. En plus de la surveillance des prix du commerce électronique, l'exploration de données peut vous aider dans vos propres recherches, agrégation d'actualités, marketing, immobilier, voyages et tourisme, conseil, finance, etc.
- Génération de leads
Les entreprises peuvent extraire des données d'annuaires : Yelp, Crunchbase, Yellowpages et générer des prospects pour le développement commercial. Vous pouvez regarder la vidéo ci-dessous pour apprendre à extraire des données des pages jaunes avec . - Agrégation de contenus et d'actualités
Les sites Web d'agrégation de contenu peuvent recevoir des flux de données réguliers provenant de plusieurs sources et maintenir leurs sites à jour. - Analyse des sentiments
Après avoir extrait des avis, des commentaires et des témoignages de réseaux sociaux tels qu'Instagram et Twitter, les professionnels peuvent analyser les attitudes sous-jacentes et mieux comprendre la façon dont une marque, un produit ou un phénomène est perçu.
Étapes d'extraction de données
L'extraction de données est la première étape d'ETL (abréviation Extract, Transform, Load) et ELT (extract,load and transform). ETL et ELT font eux-mêmes partie d'une stratégie complète d'intégration de données. Autrement dit, l’extraction des données peut faire partie de leur extraction.
Extraire, transformer, charger
Alors que l’exploration de données consiste essentiellement à extraire des informations à partir de grandes quantités de données, l’extraction de données est un processus beaucoup plus court et simple. Elle peut être réduite à trois étapes :
- Sélection d'une source de données
Sélectionnez la source à partir de laquelle vous souhaitez extraire des données, comme un site Web. - Collecte de données
Envoyez une requête « GET » au site et analysez le document HTML résultant à l'aide de langages de programmation tels que Python, PHP, R, Ruby, etc. - Stockage de données
Enregistrez les données dans votre base de données locale ou sur votre stockage cloud pour une utilisation ultérieure. Si vous êtes un programmeur expérimenté et que vous souhaitez extraire des données, les étapes ci-dessus peuvent vous sembler simples. Cependant, si vous n'êtes pas programmeur, il existe un raccourci : utilisez des outils d'exploration de données comme . Les outils d’extraction de données, tout comme les outils d’exploration de données, sont conçus pour économiser de l’énergie et faciliter le traitement des données pour tous. Ces outils sont non seulement économiques, mais également conviviaux pour les débutants. Ils permettent aux utilisateurs de collecter des données en quelques minutes, de les stocker dans le cloud et de les exporter vers de nombreux formats : Excel, CSV, HTML, JSON ou vers des bases de données sur le site via une API.
Inconvénients de l'extraction de données
- Crash du serveur
Lors de l'extraction de données à grande échelle, le serveur Web du site cible peut être surchargé, ce qui peut entraîner un crash du serveur. Cela nuirait aux intérêts du propriétaire du site. - Interdiction par IP
Lorsqu’une personne collecte des données trop souvent, les sites Web peuvent bloquer son adresse IP. Une ressource peut bannir complètement une adresse IP ou restreindre l'accès en rendant les données incomplètes. Pour récupérer des données et éviter le blocage, vous devez le faire à une vitesse modérée et appliquer certaines techniques anti-blocage. - Problèmes avec la loi
L’extraction de données du Web se situe dans une zone grise en matière de légalité. Les grands sites comme Linkedin et Facebook précisent clairement dans leurs conditions d’utilisation que toute extraction automatique de données est interdite. Il y a eu de nombreux procès entre entreprises en raison des activités des robots.
Principales différences entre l'exploration de données et l'extraction de données
- L'exploration de données est également appelée découverte de connaissances dans les bases de données, extraction de connaissances, analyse de données/modèles, collecte d'informations. L'extraction de données est utilisée de manière interchangeable avec l'extraction de données Web, l'analyse de pages Web, la collecte de données, etc.
- La recherche en exploration de données est principalement basée sur des données structurées, alors que l'exploration de données s'appuie généralement sur des sources non structurées ou mal structurées.
- L’objectif du data mining est de rendre les données plus utiles à l’analyse. L'extraction de données est la collecte de données en un seul endroit où elles peuvent être stockées ou traitées.
- L'analyse en exploration de données est basée sur des méthodes mathématiques pour identifier des modèles ou des tendances. L'extraction de données s'appuie sur des langages de programmation ou des outils d'extraction de données pour contourner les sources.
- Le but de l’exploration de données est de trouver des faits qui n’étaient pas connus ou ignorés auparavant, tandis que l’extraction de données traite des informations existantes.
- L’exploration de données est plus complexe et nécessite un investissement important dans la formation du personnel. L’extraction de données avec le bon outil peut être extrêmement simple et rentable.
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Source: habr.com