Les 9 lois de Data Mining: un guide de référence - les nuls

Partie de Data Mining For Dummies Cheat Sheet

Thomas Khabaza, pionnier des données, a développé son " Neuf lois de l'extraction de données "pour guider les nouveaux mineurs de données à mesure qu'ils se mettent au travail. Ce guide de référence vous montre ce que chacune de ces lois signifie pour votre travail quotidien.

• 1ère loi de Data Mining, ou «Business Goals Law»: Les objectifs métier sont à l'origine de chaque solution d'exploration de données.

  Un data miner est une personne qui découvre des informations utiles à partir de données pour soutenir des objectifs métier spécifiques. L'exploration de données n'est pas définie par l'outil que vous utilisez.

• 2ème loi de Data Mining, ou «Business Knowledge Law»: Business Knowledge est au cœur de chaque étape du processus d'exploration de données .

  Vous n'avez pas besoin d'être un statisticien de fantaisie pour faire du data mining, mais vous devez savoir quelque chose sur ce que les données signifient et comment l'entreprise fonctionne.

• 3ème loi de Data Mining ou "Data Preparation Law": La préparation des données représente plus de la moitié de tous les processus d'exploration de données .

  Presque tous les data miniers passeront plus de temps à la préparation des données qu'à l'analyse.

• 4ème loi de Data Mining, ou "Pas de repas gratuit pour le Data Miner": Le bon modèle pour une application donnée ne peut être découvert que par l'expérience .

  Dans l'exploration de données, les modèles sont sélectionnés par essais et erreurs.

• 5ème loi de Data Mining: Il y a toujours des modèles dans les données .

  En tant que chercheur de données, vous explorez des données à la recherche de modèles utiles. La compréhension des modèles dans les données vous permet d'influencer ce qui se passe dans le futur.

• 6ème loi de Data Mining, ou "Law Insight": L'exploration de données amplifie la perception dans le domaine des affaires .

  Les méthodes d'exploration de données vous permettent de mieux comprendre votre activité que vous n'auriez pu le faire sans elles.

• 7ème loi de Data Mining ou "loi de prévision": La prédiction augmente l'information localement par la généralisation.

  L'exploration de données nous aide à utiliser ce que nous savons pour faire de meilleures prédictions (ou estimations) de choses que nous ne connaissons pas.

• 8e loi sur l'exploration de données ou «loi de la valeur»: La valeur des résultats de l'exploration de données n'est pas déterminée par l'exactitude ou la stabilité des modèles prédictifs .

  Votre modèle doit produire de bonnes prédictions, de manière cohérente. C'est tout.

• 9ème Loi de l'Exploration de Données, ou "Loi du Changement": Tous les modèles sont sujets à changement.

  Tout modèle qui vous donne de grandes prédictions aujourd'hui peut être inutile demain.