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Data Mining : les sept techniques les plus importantes
Cet article fait partie de l’ezine Applications & Données : N°14 - Novembre 2021
Le data mining est le processus qui consiste à examiner de grands volumes de données pour générer de nouvelles informations. Intuitivement, vous pourriez penser que « l’exploration » de données fait référence à l’extraction de nouvelles données, mais ce n’est pas le cas. Le data mining consiste plutôt à extrapoler des modèles et des connaissances à partir des données que vous avez déjà recueillies. En s’appuyant sur des techniques et des technologies à l’intersection de la gestion des bases de données, des statistiques et du machine learning, les spécialistes du data mining ont consacré leur carrière à mieux comprendre comment traiter et tirer des conclusions de grandes quantités d’informations. Mais quelles sont les techniques qu’ils utilisent pour y parvenir ? Cet article liste et décrit les sept méthodes les plus importantes de data mining. Les techniques de data mining L’exploration de données via le data mining est très efficace, pour autant qu’elle s’appuie sur une ou plusieurs de ces techniques : Recherche de motifs (ou ...
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