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Veuillez expliquer ce qu'est "l'exploration d'informations"
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L'exploration de données est le processus d'extraction et de découverte de modèles dans de grands ensembles de données impliquant des méthodes à l'intersection de l'apprentissage automatique, des statistiques et des systèmes de base de données. L'exploration de données est un sous-domaine interdisciplinaire de l'informatique et des statistiques dont l'objectif global est d'extraire des informations (avec des méthodes intelligentes) d'un ensemble de données et de transformer les informations en une structure compréhensible pour une utilisation ultérieure. L'exploration de données est l'étape d'analyse du processus de "découverte des connaissances dans les bases de données", ou KDD. Outre l'étape d'analyse brute, cela implique également des aspects de base de données et de gestion des données, le prétraitement des données, des considérations de modèle et d'inférence, des mesures d'intérêt, des considérations de complexité, le post-traitement des structures découvertes, la visualisation et la mise à jour en ligne.
Le terme "exploration de données" est un abus de langage, car l'objectif est l'extraction de modèles et de connaissances à partir de grandes quantités de données, et non l'extraction (extraction) des données elles-mêmes. C'est également un mot à la mode et est fréquemment appliqué à toute forme de traitement de données ou d'informations à grande échelle (collecte, extraction, entreposage, analyse et statistiques) ainsi qu'à toute application de système informatique d'aide à la décision, y compris l'intelligence artificielle (par exemple, machine l'apprentissage) et l'intelligence d'affaires. Le livre Data mining: Practical machine learning tools and techniques with Java (qui couvre principalement le matériel d'apprentissage automatique) devait à l'origine s'appeler Practical machine learning, et le terme data mining n'a été ajouté que pour des raisons de marketing. Souvent, les termes plus généraux d'analyse et d'analyse de données (à grande échelle) ou, lorsqu'il s'agit de méthodes réelles, d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, sont plus appropriés.
La tâche d'exploration de données réelle est l'analyse semi-automatique ou automatique de grandes quantités de données pour extraire des modèles intéressants jusque-là inconnus, tels que des groupes d'enregistrements de données (analyse de cluster), des enregistrements inhabituels (détection d'anomalies) et des dépendances (exploration de règles d'association, extraction de motifs séquentiels). Cela implique généralement l'utilisation de techniques de base de données telles que les indices spatiaux. Ces modèles peuvent alors être considérés comme une sorte de résumé des données d'entrée et peuvent être utilisés dans une analyse plus approfondie ou, par exemple, dans l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive. Par exemple, l'étape d'exploration de données peut identifier plusieurs groupes dans les données, qui peuvent ensuite être utilisés pour obtenir des résultats de prédiction plus précis par un système d'aide à la décision. Ni la collecte de données, ni la préparation des données, ni l'interprétation des résultats et le rapport ne font partie de l'étape d'exploration de données, bien qu'elles appartiennent au processus global de KDD en tant qu'étapes supplémentaires.
La différence entre l'analyse de données et l'exploration de données est que l'analyse de données est utilisée pour tester des modèles et des hypothèses sur l'ensemble de données, par exemple, analyser l'efficacité d'une campagne marketing, quelle que soit la quantité de données. En revanche, l'exploration de données utilise l'apprentissage automatique et des modèles statistiques pour découvrir des modèles clandestins ou cachés dans un grand volume de données.[10]
Les termes liés dragage de données, pêche de données et fouille de données font référence à l'utilisation de méthodes d'exploration de données pour échantillonner des parties d'un ensemble de données de population plus large qui sont (ou peuvent être) trop petites pour que des inférences statistiques fiables puissent être faites sur la validité de tout modèles découverts. Ces méthodes peuvent cependant être utilisées pour créer de nouvelles hypothèses à tester par rapport à des populations de données plus importantes.