Qu'est-ce que l'extraction de données, pourquoi important? Méthodes et échantillons

Oui, l'extraction de données est également importante aujourd'hui : des décisions telles que la détection de fraude, les prévisions de la demande, la segmentation des clients et les systèmes de recommandation en révélant les modèles et les relations dans les grandes piles de données. Les statistiques utilisent l'apprentissage automatique et les méthodes de base de données ensemble; l'objectif est de supprimer les données des données, et non les données elles-mêmes. Si vous travaillez avec des données personnelles, vous devez respecter KVKK en Turquie.

Dernière mise à jour: 23.10.2026

1. Qu'est-ce que l'extraction de données?

L'extraction de données est l'étape d'analyse du processus de découverte d'informations (KDD) dans les données : les moules dans les grands ensembles de données trouvent des statistiques, l'apprentissage automatique et les méthodes de base de données. Le nom est quelque peu trompeur; le grattage n'est pas les données elles-mêmes, mais l'information dans les données. La différence par rapport à l'analyse des données classiques est la recherche de moules inconnus au lieu de tester une hypothèse préinstallée.

1.1. Buts de l'extraction de données

• Analyse descriptive: Pour révéler l'état actuel, les groupes et les distributions dans les données.

• Analyse fondée sur les prévisions: Estimer une valeur ou une classe future en modélisant les données passées.

• Découverte de la relation : Trouvez les événements et les règles vus ensemble (par exemple, les produits pris ensemble).

2. Processus d ' extraction de données

Le cadre le plus connu dans le secteur est le CRISP-DM, conçu en 1996 et publié en 1999. Il se compose de six étapes et est habituel pour revenir entre les étapes:

Les étapes suivantes sont l'équivalent pratique de ce processus:

2.1. Acquisition de données

La collecte de données est la première étape de l'extraction de données. À ce stade, les sources de données sont déterminées et les données recueillies. Les sources de données peuvent comprendre :

- Oui. Bases de données

- Sites Web

- Plateformes de médias sociaux

- Enquêtes et autres méthodes de recherche Accueil

2.2 Traitement préliminaire des données

Les données recueillies sont généralement brutes et irrégulières. Le prétraitement des données est le processus permettant de rendre les données appropriées pour le nettoyage, la conversion et l'analyse. Cette étape comprend :

- Achèvement des données manquantes

- Détection et correction des valeurs agrégées

Normalisation des données

2.3. Accueil de l'analyse des données

L'analyse des données est l'étape la plus critique de l'extraction des données. À ce stade, les données sont analysées à l'aide de diverses techniques et algorithmes. Les méthodes courantes comprennent:

- Classement : Les données sont divisées en certaines catégories.

- Groupement : Il s'agit de regrouper des données ayant des caractéristiques similaires.

- Régression : Une valeur numérique (p. ex. quantité de ventes ou prix) modélise la relation entre les variables à prévoir.

2.4 Évaluation des résultats

L'évaluation des résultats d'analyse est importante pour contrôler l'exactitude et la validité des renseignements obtenus. À ce stade, on examine la pertinence et l'applicabilité des résultats.

2.5 Interprétation et communication des résultats

L'interprétation des résultats est l'objectif ultime de l'extraction de données. Les conclusions qui en découlent sont déclarées utilisées dans les processus décisionnels. À ce stade, les résultats sont mieux compris à l'aide de graphiques visuels et de tableaux.

3. Méthodes d ' extraction des données

Voici quelques méthodes courantes utilisées pour l'extraction de données :

3.1 Catégorie

La classification permet aux données de quitter certaines classes. Par exemple, des algorithmes de classification peuvent être utilisés pour déterminer si un message électronique est du spam. Parmi les algorithmes de classification communs figurent:

• Arbres de décision : Les arbres de décision offrent une représentation graphique dans la structure de l'arbre qui modélise le processus décisionnel en fonction de certaines caractéristiques des données. Chaque branche représente une décision ou une condition, chaque feuille indique une condition ou un résultat final.

3.2 Groupement

Le regroupement est utilisé pour regrouper des points de données ayant des caractéristiques similaires. Cette méthode est efficace pour explorer les groupes naturels dans l'ensemble de données. Parmi les algorithmes communs de clustering figurent:

• K-Means : Moyennes K, points de données k un certain nombre de clusters (cluster) sont un algorithme qui est groupé. Chaque ensemble est représenté par la moyenne (merkezi) des points de données de ce groupe.

• Groupement collaboratif : Le cluster conique est un algorithme qui organise les points de données, les similarités ou les distances dans la structure des arbres (dendroggram). Cette méthode crée une hiérarchie en distinguant les points de données en sous-groupes.

• DBSCAN : DBSCAN est une méthode d'apprentissage non contrôlée qui crée des grappes en regroupant des points de données selon leur densité. Cet algorithme regroupe les points de données dans ces zones en identifiant les zones denses et en évaluant les zones moins denses comme bruit (bruit).

3.3 Régression

L'analyse de la Regretion est utilisée pour modéliser la relation entre les variables dépendantes et indépendantes. Par exemple, une analyse de régression peut être effectuée pour comprendre comment le prix d'un produit change avec la demande. Les types communs de régression comprennent:

- régression linéaire

- La régression logistique (également utilisée dans les classifications à deux facteurs telles que oui/nonce)

- Régression des polynomes

3.4 Règles de collaboration

Ensemble, les règles sont utilisées pour explorer les relations entre les données. Par exemple, un client peut être utilisé pour déterminer quels produits ensemble tendent à acheter. L'algorithme le plus connu dans ce domaine est Apriori, que Agrawal et Srikant recommandent en 1994.

4. Applications d ' extraction de données

L'extraction de données a des domaines d'application différents dans de nombreux secteurs :

4.1. Commerce de détail

Dans l'industrie de la vente au détail, l'extraction de données est utilisée pour analyser les comportements des clients, faire des prévisions de ventes et optimiser la gestion des stocks. Par exemple, les règles syndicales peuvent être utilisées pour déterminer quels produits sont achetés ensemble sur un marché.

4.2. Secteur financier

Dans le secteur financier, la détection des fraudes liées à l'extraction de données sert à élaborer des stratégies d'évaluation des risques de crédit et d'investissement. Par exemple, des algorithmes de classification peuvent être utilisés pour évaluer les demandes de crédit.

4.3 Secteur de la santé

Dans le secteur de la santé, l'extraction de données est utilisée pour le diagnostic précoce des maladies, l'amélioration des processus de traitement et l'optimisation des soins de santé. Par exemple, l'analyse des risques peut être effectuée à partir des antécédents de santé des patients.

4.4 Médias sociaux

Les plateformes de médias sociaux bénéficient de l'extraction de données pour analyser le comportement des utilisateurs, faire des recommandations de contenu et de ciblage publicitaire. Par exemple, des méthodes de regroupement peuvent être utilisées pour fournir des recommandations de contenu en fonction des intérêts des utilisateurs.

Vous pouvez attirer l'attention : 2024 Lancement du prix Nobel de physique Réseaux nerveux artificiels

5. Éthique et protection de la vie privée dans l'exploitation des données

L'extraction de données fonctionne souvent sur les données relatives au comportement des personnes, ce qui entraîne le risque de la vie privée. Lors du traitement des données personnelles en Turquie, il est nécessaire de se conformer à la loi sur la protection des données personnelles (KVKK) n° 6698: vous devez traiter les données à partir du consentement ouvert ou d'autres raisons juridiques à l'article 5 de la loi, ainsi que les données traitées jusqu'à ce que la personne concernée soit éclairée (10. clauses) et sont seuls.

5.1. Confidentialité des données

Les données personnelles privées qualifiées (KVK 6. substance) telles que les données de santé sont soumises à des règles strictes. Dans la mesure du possible, l'anonymat ou l'alias (pseudonymisation) vous indique clairement que l'accès limite et recueille des données à cette fin. Conservez les données personnelles inutiles si la formation du modèle est terminée.

5.2 Utilisation éthique

L'utilisation éthique signifie que l'information obtenue n'est pas utilisée pour nuire aux personnes. Par exemple, si les biais qui existent dans les données antérieures sont transportés vers le modèle, certains groupes peuvent devenir désavantagés au mauvais endroit dans les décisions de crédit ou de recrutement. C'est donc une bonne habitude de vérifier les résultats du modèle pour différents groupes.

Conclusion

L'extraction des données continue d'être l'une des principales façons de convertir les données en décisions. Si vous commencez avec la bonne question et suivez un processus comme CRISP-DM, vous pouvez obtenir des avantages de grands ensembles de données. Lorsque vous travaillez avec des données personnelles, il fait partie intégrante du travail de se conformer à KVKK et de contrôler les résultats contre les biais.

Foire aux questions

Quelle est la différence entre l'extraction de données et l'analyse de données?

L'analyse des données teste habituellement une hypothèse préinstallée ou répond à une question connue. L'extraction des données se concentre sur la divulgation de modèles et de relations jusque-là inconnus dans de grandes données.

Est-ce la même chose d'apprendre la machine avec l'extraction de données ?

Non, mais à l'intérieur. La machine learning développe des algorithmes qui apprennent à partir de données; l'extraction de données utilise ces algorithmes (comme des arbres de mille, des grappes, des réseaux nerveux) ainsi que des statistiques et des techniques de base de données.

Quels sont les outils utilisés dans l'extraction de données?

Si vous écrivez le code Python (pandas, scikit-learn) et R les options les plus courantes. Si vous voulez commencer sans écrire de code, vous pouvez regarder des outils open source tels que KNIME, Orange et Weka. Pour attirer des données, vous devez connaître SQL dans presque chaque projet.

L'extraction de données est-elle légale?

La méthode elle-même est légale; quelles données sont importantes. Si vous utilisez des données personnelles, ne respectez pas le KVKK No. 6698 en Turquie, vous devez illuminer les données à partir d'une raison légale et les contacts connexes. Vérifiez les conditions d'utilisation de ce site tout en recueillant des données d'autres sites.

Que devez-vous savoir pour apprendre à exploiter les données?

Statistiques de base, SQL et un langage de programmation (Python) est un bon début. Puis essayez la classification, le regroupement et les méthodes de régression avec un véritable ensemble de données, enseigne plus rapidement que la théorie.

Source: Modèle de processus CRISP-DMÉtiquettes Loi no 6698