Glossaire

Exploration de données

Qu’est-ce que Exploration de données ?

L'exploration de données (data mining) consiste à fouiller systématiquement de grands volumes de données pour y découvrir des tendances, des liens et des anomalies. Elle s'appuie sur des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique comme le clustering, la classification ou l'analyse d'associations. Exemple classique : l'analyse du panier d'achat dans le commerce, qui révèle les produits souvent achetés ensemble – une base pour l'assortiment, l'agencement et les recommandations.

Thèmes

analyse de données
reconnaissance de motifs
statistique

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Termes associés

Reconnaissance de formes

La reconnaissance de formes est l’identification automatique de régularités, de structures ou de caractéristiques récurrentes dans des données telles qu’images, sons, textes ou mesures. Les systèmes rattachent de nouvelles observations à des catégories connues ou découvrent des groupes sans consignes préalables. Les applications incluent la reconnaissance faciale ou d’écriture manuscrite, le contrôle qualité en production et la détection de transactions suspectes. Cette discipline est un fondement important de l’apprentissage automatique.

fondamentaux
classification
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Clustering

Le clustering (partitionnement) est une méthode d'apprentissage non supervisé qui répartit des données en groupes selon leur similarité, sans catégories définies à l'avance. Il fait apparaître des structures que personne n'avait encore nommées, par exemple des segments de clients aux comportements d'achat proches. Appliqué aux textes, il permet de classer des centaines de demandes clients par thème – livraison, facturation, réclamation – et d'en dégager les priorités.

apprentissage non supervisé
regroupement
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Modèle

Analyse prédictive

L'analyse prédictive s'appuie sur des données historiques, la statistique et l'apprentissage automatique pour estimer des événements futurs probables. Elle répond à des questions comme : quels clients risquent de résilier ? Quel stock faudra-t-il le mois prochain ? Quand une machine tombera-t-elle probablement en panne ? Les résultats sont des probabilités, pas des certitudes. Leur valeur dépend fortement de la qualité des données et de leur intégration réelle dans les décisions et les processus.

analyse de données
prévision
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Analyse exploratoire des données (EDA)

L’analyse exploratoire des données (EDA) est un premier regard ouvert sur un jeu de données : on calcule des indicateurs, on examine distributions et graphiques et on cherche des tendances, des valeurs aberrantes et des valeurs manquantes, sans hypothèse arrêtée. Elle permet d’évaluer la qualité des données et de formuler les bonnes questions pour la suite. Exemple : avant une prévision des ventes, l’EDA montre qu’un mois a été saisi de façon incomplète lors d’un changement de système.

Analyse de données
Statistiques
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Modèle