Qu'est-ce que le data mining ?

Les techniques de data mining répondent à différents types de questions et de besoins.

Parmi les principales techniques de data mining, on trouve les analyses descriptives et les analyses prédictives.

Les analyses descriptives permettent d'analyser les données en identifiant quelles raisons ont conduit à l'état actuel d'une entreprise, qui peuvent être de succès ou d'échec :

• Clustering : technique d'analyse statistique utilisée pour identifier des objets similaires entre eux, en divisant les données en différents groupes. Ils sont divisés sur la base de caractéristiques qui les rassemblent, par exemple le comportement d'achat, les préférences pour un produit plutôt qu'un autre. Ce type de technique permet à l'entreprise de mieux définir son cible de référence.

En ce qui concerne les analyses prédictives, é il est utilisé dans le but de prévoir des résultats futurs, en estimant une réponse potentielle d'un groupe de consommateurs à une campagne publicitaire :

• Régression : technique qui mesure la relation entre une variable et une série de variables de données qui ont été relevées sur la base de différents tests, par exemple, dans le domaine médical, on mesure la probabilité de survie d'un patient en fonction de ses données diagnostiques ;
• Réseaux de neurones: logiciel capable de détecter des modèles ou des schémas et donc de faire des prévisions.

Grâce à ces analyses, le data mining parvient à retracer des informations sur les consommateurs concernant leurs besoins, grâce aux logiciels de suivi des données et d'analyse.

Outils de data mining

Pour une stratégie marketing efficace, le data mining suit un parcours avec diverses caractéristiques, à savoir :

• Identifier l'objectif à atteindre ;
• Sélectionner les données utiles ;
• Nettoyage des données et traitement: séparation entre données valides et inutiles et, donc, sélection définitive des informations fondamentales ;
• Transformation: bien comprendre si le format dans lequel les données sont représentées è compatible avec les différents logiciels ou s'ils doivent d'abord être convertis ;
• Data mining: Choix du meilleur logiciel pour recevoir des informations adaptées ;
• Évaluation des résultats: on évalue si l’objectif è atteint;
• Évaluation des résultats: on évalue si les résultats sont conformes à ses propres objectifs.

Les informations tirées des logiciels révèlent l’utilité du data mining pour identifier des associations cachées, utiles pour adopter des stratégies de marketing ciblé et trouver efficacement son public idéal.

Dans quel secteur s'applique le data mining ?

Les secteurs dans lesquels le data mining s'applique sont multiples et regroupables en macro-catégories, à savoir : 

• Marketing;
• Économie et finance;
• Science;
• Technologies de l’information et de la communication (TIC);
• Statistique;
• Industrie.

En ce qui concerne le marketing, les principales applications du data mining sont :

• Clusterisation : identification de types d'acheteurs unis par des habitudes d'achat et des caractéristiques socio-démographiques ;
• Récupérateur de clients : analyser le comportement de la clientèle ;
• Analyse du panier de marché : les produits et services qui sont habituellement achetés ensemble.

Dans le domaine financier, le data mining s'applique :

• Détection de fraudes : réussir à tracer des comportements frauduleux ;
• prévisions sur les tendances ;
• analyse des interactions entre marchés financiers.

Dans le domaine scientifique le data mining est utilisé dans :

• médecine et biologie ;
• Météorologie ;
• Astronomie.

Dans le domaine statistique, en revanche, le data mining accélère les analyses démographiques en extrayant des informations.

Grâce à l’efficacité du data mining, détecter des anomalies et des discordances concernant un ensemble de données sera un jeu d’enfant.

Le data mining peut être utile non seulement pour la protection des données, mais aussi pour identifier des malwares qui pourraient compromettre les données d’un archive client.