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Comprendre les données volumineuses, l’exploration de données et l’apprentissage automatique en 5 minutes

Que peuvent faire l’extraction de données et le Big Data?

En bref, ils nous donnent la capacité de prévoir.

1. Nos vies ont été numérisées

Aujourd’hui, chacune des nombreuses choses que nous faisons tous les jours peut littéralement être enregistrée. Chaque transaction par carte de crédit est numérisée et traçable; Notre présence publique est constamment surveillée par les nombreuses caméras qui traînent dans tous les coins de la ville; Pour les entreprises, la majorité des données financières et opérationnelles sont sauvegardées dans certains types d’ERP; Et avec la montée des appareils portables , chaque battement de cœur et chaque souffle est numérisé et enregistré dans des données utilisables. Juste au moment où une grande partie de nos vies sont numérisées, un ordinateur peut maintenant « comprendre » notre monde mieux que jamais auparavant.

2. Si le modèle reste inchangé, le passé = futur

Beaucoup de choses différentes dans nos vies montrent des modèles. Par exemple, une personne est susceptible de voyager entre le travail et la maison dans les jours ouvrables et de partir en vacances ou de regarder un film dans les jours non ouvrables, et cette tendance est peu susceptible de changer. Un magasin aura ses heures de pointe et temps de relâchement de n’importe quel jour et ce modèle est peu susceptible de changer. Une entreprise exigera une main-d’œuvre plus importante au cours de certains mois de l’année et cette tendance est peu susceptible de changer.

Résumant les points 1 et 2, nous pouvons conclure qu’il est très possible pour un ordinateur de prédire l’avenir donné si les modèles dans le passé sont fournis car ces modèles sont très probablement cohérents sur une période de temps prolongée.

Si un ordinateur peut prédire le mode de vie des gens, il saura exactement quand est le meilleur moment pour faire une promotion, comme une promotion pour un lavage auto si cette personne a tendance à laver sa voiture tous les vendredis de la semaine ou un coupon. d’un séjour à l’hôtel si cette personne a tendance à partir en vacances le mois de mars de chaque année. Au niveau business, un ordinateur peut également prédire les prévisions de ventes d’un magasin tout au long de la journée, puis élaborer la stratégie d’entreprise pour maximiser les revenus totaux. Pour les entreprises, un ordinateur peut également concevoir le meilleur plan opérationnel consistant en l’arrangement de main-d’œuvre le plus raisonnable.

Dès que le futur devient prévisible, nous pouvons toujours planifier à l’avance et préparer le meilleur mouvement possible. Tout comme Neo dans « The Matrix », il est capable d’esquiver toutes les balles parce qu’il peut prévoir d’où les balles viennent clairement. Selon Sherlock Holmes, «une compréhension avancée des mathématiques des probabilités, associée à une appréhension complète de la psychologie humaine, et les dispositions connues de n’importe quel individu peuvent considérablement réduire le nombre de variables», en un mot, «le big data nous donne le pouvoir de prédire l’avenir. » C’est la puissance de l’exploration de données: l’exploration de données est constamment liée aux Big Data, simplement parce que les Big Data permettent des jeux de données massifs, fournissant ainsi la base de toutes les prédictions.

 

Alors, que sont exactement les données volumineuses, l’exploration de données et l’apprentissage automatique?

Big Data

Lorsque la quantité de données est énorme, il est évident que ces données ne peuvent pas être traitées sur une seule machine. Un fichier extrêmement volumineux, disons 10GB, risque fort de ne pas pouvoir l’ouvrir dans un système Windows avant qu’il ne plante tout. Big data a été développé dans ce but précis. Vous pouvez le considérer comme un logiciel spécial, qui divise un gros fichier en beaucoup plus petit, qui peut ensuite être traité sur de nombreuses machines. Le processus de division et de peignage des pièces de données est connu sous le nom de MapReduce. Et le framework logiciel le plus couramment utilisé pour ce processus, il s’appelle Hadoop. Hadoop résout le problème de base, et il y a un tas d’outils à utiliser avec Hadoop tels que Pig, Zookeeper et Hive pour rendre le processus encore plus facile. Hadoop et ses nombreux outils associés sont généralement appelés «Big Data Technology».

Apprentissage automatique

Tout à l’heure nous avons vu comment un morceau de données peut être traité. En supposant que cet élément de données contienne un groupe de comportements d’achat des acheteurs, y compris le nombre total d’articles achetés et le nombre d’articles achetés par chaque acheteur. C’est maintenant une simple analyse statistique. Cependant, si notre objectif était d’analyser la corrélation entre les différents types d’acheteurs, ou si nous voulons extrapoler la préférence spécifique d’un type spécifique d’acheteurs, ou même pour prédire le genre ou l’âge de tout acheteur, nous aurons besoin d’un beaucoup plus modèle compliqué, que nous avons appelé l’algorithme. L’apprentissage machine peut être plus facilement compris comme tous les différents types d’algorithmes développés à des fins d’exploration de données, tels que la régression logistique, l’arbre de décision, le filtrage collaboratif et bien plus encore.

Data Mining

Grâce à l’application d’algorithmes d’apprentissage automatique, les données existantes peuvent réellement être utilisées pour prédire les inconnues, et c’est exactement pourquoi les merveilles de Data Mining sont étroitement liées à l’apprentissage automatique. Néanmoins, la force de tout algorithme d’apprentissage automatique dépend fortement de la fourniture de jeux de données massifs. Gardez à l’esprit quel que soit le degré de sophistication d’un algorithme, aucune prédiction inspirée ne peut être faite à partir de quelques lignes de données. La technologie Big Data est la prémisse de l’apprentissage automatique, et avec l’utilisation de l’apprentissage automatique, nous sommes en mesure d’obtenir des informations précieuses à partir des ensembles de données existants, et ceci est l’exploration de données.

 

Tous ces concepts permettent de mettre en place un ensemble de fonctionnalités approfondies et complexes.

Nous vous accompagnons pour les mettre en œuvre dans votre entreprise !