Data Mining
Le Data Mining consiste à rechercher des relations qui n'ont pas encore été identifiées. Par exemple, si elles sont suffisamment analysées et associées à d'autres données commerciales, les ventes d'une marque de raquettes de tennis peuvent révéler une tendance saisonnière.
En résumé, le Data Mining consiste à faire le tri dans les données afin d'identifier des schémas récurrents et d'établir des relations de corrélation.
Les paramètres de l'exploration de données sont :
- L’association : la recherche de schémas selon lesquels un événement donné est relié à un autre
- L’analyse de séquence ou de cheminement : recherche de schémas selon lesquels un événement donné conduit à un événement ultérieur
- La classification : recherche de nouveaux schémas (peut induire un changement dans le mode d'organisation des données, mais la chose est tolérée)
- L’agrégation : recherche de groupes de faits jusqu'alors non identifiés.
- La prévision : découverte au sein des données de schémas susceptibles de conduire à des pronostics raisonnables (cet aspect de l'exploration de données est connu sous le nom d'analytique prédictif)
Les techniques de Data Mining sont utilisées dans de nombreux domaines de recherche, notamment en mathématiques, cybernétique, génétique et en marketing.
L'exploration Web est un type d'exploration de données utilisé par les CRM. Elle tire parti de la formidable quantité d'informations collectées par un site Web pour identifier les schémas comportementaux des utilisateurs.
