Les services d’exploration de données sont proposés par des entreprises spécialisées dans l’exploration de données. Le processus consiste à analyser des informations telles que des enregistrements ou des reçus, souvent à l’aide d’une application d’exploration de données. Diverses entités, telles que certaines entreprises ou agences gouvernementales, utilisent l’analyse pour prendre des décisions, allouer des ressources et réduire les pratiques inutiles. Les chercheurs utilisent également l’exploration de données pour effectuer des recherches scientifiques dans des domaines tels que la gestion des maladies et la génétique. Une autre application de l’exploration de données consiste à regrouper des informations similaires, ce qui permet aux consommateurs de prendre des décisions d’achat.
Avec l’utilisation croissante des ordinateurs, les services d’exploration de données sont devenus plus importants pour deux raisons. Premièrement, la grande quantité d’informations stockées dans les bases de données informatiques est devenue impossible à évaluer manuellement. Deuxièmement, la capacité de programmer des ordinateurs pour analyser de grandes quantités de données a permis de passer au crible les informations à la recherche de modèles et d’associations d’une manière qui n’était pas possible auparavant. Cela a permis à de nombreuses entreprises et gouvernements de transformer leur mode de fonctionnement.
En règle générale, les services d’exploration de données utilisent un processus en plusieurs étapes. La première étape consiste à déterminer quelles données seront analysées. Il est considéré comme important d’avoir suffisamment de données pour un résultat précis tout en évitant les données superflues qui augmenteront le coût, le temps et les efforts requis. L’objectif de l’exploration de données doit généralement être clairement défini avant de commencer le processus. De nombreuses institutions qui utilisent des services d’exploration de données choisissent souvent de structurer leurs bases de données afin de pouvoir effectuer plus facilement l’exploration de données future.
Le nettoyage des données est la prochaine étape du processus. Cela implique de supprimer ou de corriger des informations inexactes. Il peut également être nécessaire d’ajouter des données si les données initiales sont incomplètes. Les données redondantes peuvent également être supprimées. Le nettoyage des données peut également réduire les dépenses d’analyse des données en réduisant la puissance de traitement des ordinateurs nécessaires.
L’étape suivante consiste à analyser les données et à déterminer le meilleur modèle mathématique à utiliser pour les analyser. Une partie cruciale de l’exploration de données consiste à utiliser le modèle pour faire des prédictions de résultats déjà connus. Si ces prédictions sont exactes, il est plus probable que le modèle soit correct. Des résultats incorrects nécessitent que le modèle mathématique soit modifié ou rejeté. Une fois qu’un modèle approprié a été trouvé et testé par rapport aux résultats du monde réel, les résultats sont formatés sous une forme, telle qu’un graphique, facilement lisible par les êtres humains.