Exploration de données. Comment transformer les données en or et pourquoi utiliser Java pour cela ?

Dans les publications sur JavaRush, nous essayons de passer régulièrement en revue les métiers, niches et spécialisations dans le domaine informatique. Tout d’abord, ceux qui utilisent activement le langage de programmation Java, les plates-formes et les solutions qui y sont écrites. Aujourd’hui, nous parlerons de Data mining (« data mining », « data mining », « analyse approfondie des données » ou simplement « data mining » dans l’interprétation russe). "Nous croyons en Dieu. Tout le reste a besoin de données pour être cru. William Edwards Deming, scientifique et statisticien américain.

Qu’est-ce que l’exploration de données ?

L'exploration de données est un nom collectif utilisé pour décrire un certain nombre de méthodes permettant d'étudier et d'analyser de grands volumes de données afin d'y identifier des modèles et des règles. L'exploration de données est considérée comme une discipline distincte dans le domaine de la science des données. Si l'on parle de l'utilisation généralisée des connaissances et des développements dans ce domaine, les entreprises utilisent le plus souvent le Data mining pour extraire des informations utiles à partir des données. En utilisant des solutions logicielles pour trouver des modèles dans de grands volumes de données, les entreprises peuvent étudier le comportement et les habitudes des consommateurs afin de développer des solutions marketing plus efficaces, d'augmenter les ventes et de réduire les coûts. En outre, les techniques d’exploration de données sont utilisées pour créer des modèles d’apprentissage automatique (ML), qui sont utilisés dans les applications modernes d’intelligence artificielle telles que les algorithmes des moteurs de recherche et les systèmes de recommandation, par exemple. "Vous pouvez avoir des données mais pas d'informations, mais il n'y a pas d'informations sans données." Daniel Keys Moran, expert en programmation et écrivain.

En quoi le Data mining est-il différent du Big Data ?

Il sera également utile de clarifier immédiatement en quoi le data mining en tant que concept diffère du Big Data (d'ailleurs, nous avons un article séparé sur l'utilisation de Java dans le domaine du Big Data ). Pour faire simple, le terme Big data désigne tous les aspects de grands volumes de données de toutes sortes, incluant les données structurées et non structurées, leur collecte, leur stockage, leur classification, etc. Alors que l'exploration de données fait uniquement référence à l'exploration approfondie des données pour extraire des informations clés, des modèles et des similitudes, ainsi que d'autres informations à partir de données de toute taille (grandes et petites). Ainsi, les deux concepts concernent les données et se chevauchent généralement, mais le Data mining consiste à utiliser les informations collectées à des fins spécifiques. « Sans analyse approfondie des données, les entreprises ne voient et n’entendent rien ; en ligne, ils sont aussi impuissants et confus qu’un cerf courant sur l’autoroute. Geoffrey Moore, écrivain et théoricien de la gestion.

Domaines d'application Exploration de données

Comme vous le comprenez, l’analyse approfondie des données est très largement utilisée. Jetons un coup d'œil rapide aux industries et domaines d'activité dans lesquels il est le plus souvent utilisé.

• Marketing et ciblage des groupes de consommateurs cibles dans le commerce de détail.

  Plus souvent que d’autres, les détaillants ont recours au data mining pour mieux comprendre les besoins de leurs clients. L'analyse des données leur permet de diviser plus précisément les consommateurs en groupes et d'adapter les promotions à leurs besoins.

  Par exemple, les supermarchés proposent souvent à leurs clients une carte de fidélité, qui leur donne droit à des réductions qui ne sont pas accessibles aux autres. À l'aide de telles cartes, les détaillants collectent des données sur les achats effectués par certains groupes de consommateurs. L'application d'une analyse approfondie de ces données permet d'étudier leurs habitudes et préférences, en adaptant l'assortiment et les promotions pour tenir compte de ces informations.

• Gestion des risques de crédit et des historiques de crédit dans les banques.

  Les banques développent et mettent en œuvre des modèles d'exploration de données pour prédire la capacité d'un emprunteur à contracter et à rembourser des prêts. En utilisant différents types de données démographiques et personnelles de l'emprunteur, ces modèles déterminent automatiquement le taux d'intérêt en fonction du niveau de risque de chaque client individuellement.

• Détection et lutte contre la fraude financière.

  Les organisations financières utilisent le Data mining pour détecter et prévenir les transactions frauduleuses. Cette forme d’analyse s’applique à toutes les transactions et souvent les consommateurs n’en ont même pas conscience. Par exemple, le suivi des dépenses régulières d'un client d'une banque peut identifier automatiquement les paiements suspects et retarder instantanément leur exécution jusqu'à ce que l'utilisateur confirme l'achat. Ainsi, l’exploration de données est utilisée pour protéger les consommateurs contre divers types d’escrocs.

• Analyse des sentiments en sociologie.

  L'analyse des sentiments à partir des données des réseaux sociaux est également une application courante de l'exploration de données, utilisant une technique appelée exploration de texte. Il peut être utilisé pour mieux comprendre ce qu’un certain groupe de personnes pense d’un certain sujet. Cela se fait à l'aide d'une analyse automatique des données des réseaux sociaux ou d'autres sources publiques.

• La bioinformation dans les soins de santé.

  En médecine, les modèles d'exploration de données sont utilisés pour prédire la probabilité qu'un patient développe diverses maladies en fonction de facteurs de risque. Pour ce faire, des données démographiques, familiales et génétiques sont collectées et analysées. Dans les pays en développement à forte population, de tels modèles ont récemment commencé à être mis en œuvre pour diagnostiquer les patients et donner la priorité aux soins médicaux avant l’arrivée des médecins et l’examen en face à face.

« Si vous étudiez les données avec suffisamment d’attention, vous pouvez y trouver des messages de Dieu. » Scott Adams, écrivain, humoriste

Exploration de données et Java

Comme vous devez déjà l'avoir compris du contexte, dans le domaine du data mining, comme ailleurs dans le Big data , Java est l'un des principaux langages de programmation. Par conséquent, nous ferons un bref aperçu des principaux outils d’exploration de données en Java.

• RapidMiner

  RapidMiner est une plateforme ouverte d'exploration de données écrite en Java. L'une des meilleures solutions d'analyse prédictive disponibles, avec la capacité de créer des environnements intégrés pour l'apprentissage profond, l'exploration de texte et l'apprentissage automatique. De nombreuses organisations l'utilisent pour une analyse approfondie des données. RapidMiner peut être utilisé aussi bien sur des serveurs locaux que dans le cloud.

• Mahout Apache

  Apache Mahout est une bibliothèque d'apprentissage automatique Java open source d'Apache. Mahout est justement un outil d'apprentissage automatique évolutif avec la capacité de traiter des données sur une ou plusieurs machines. Les implémentations de cet apprentissage automatique sont écrites en Java, certaines parties sont construites sur Apache Hadoop.

• MicroStratégie

  MicroStrategy est une plateforme logicielle de business intelligence et d'analyse de données qui prend en charge tous les modèles d'exploration de données. Grâce à une large gamme de passerelles et de pilotes propriétaires, la plateforme peut se connecter à n'importe quelle ressource de l'entreprise et analyser ses données. MicroStrategy excelle dans la transformation de données complexes en visualisations simplifiées pouvant être utilisées à diverses fins.

• Package d'exploration de données Java

  Java Data Mining Package est une bibliothèque Java open source pour l'exploration de données et l'apprentissage automatique. Il facilite l'accès aux sources de données et aux algorithmes d'apprentissage automatique et fournit des modules de visualisation. JDMP comprend un certain nombre d'algorithmes et d'outils, ainsi que des interfaces avec d'autres packages d'apprentissage automatique et d'exploration de données (tels que LibLinear, Elasticsearch, LibSVM, Mallet, Lucene, Octave et autres).

• Suite d'apprentissage automatique WEKA

  La suite d'apprentissage automatique Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) est une liste ouverte d'algorithmes utilisés pour développer des méthodes d'apprentissage automatique. Tous les algorithmes WEKA sont adaptés à l'apprentissage automatique et à l'exploration de données. La suite WEKA Machine Learning est désormais largement utilisée dans l’environnement commercial, offrant aux entreprises une analyse simplifiée des données et des analyses prédictives.

« Le monde d’aujourd’hui regorge de données, et grâce à celles-ci, nous pouvons voir les consommateurs beaucoup plus clairement. » Max Levchin, co-fondateur de PayPal

Comment les données sont extraites

Le processus d'exploration de données généralement accepté comprend six étapes.

• Définir les objectifs commerciaux.

  Tout d’abord, vous devez formuler les objectifs commerciaux globaux du projet et comprendre comment l’exploration de données vous aidera à les atteindre. À ce stade, un plan doit être élaboré qui comprend des échéanciers, des actions et des attributions de rôles.

• Comprendre les données.

  Lors de la deuxième étape, les données nécessaires sont collectées auprès de diverses sources. Les outils de visualisation sont souvent utilisés pour examiner les propriétés des données afin de garantir qu'elles contribuent à atteindre les objectifs commerciaux. À cette étape et à l'étape suivante, les outils Java sont le plus souvent utilisés et, par conséquent, les qualifications d'un programmeur Java sont requises.

Préparation des données.

Les données sont ensuite nettoyées et augmentées pour garantir que la baie est prête pour l'exploitation minière. En fonction du volume de données analysées et du nombre de sources de données, le traitement peut prendre un temps considérable. Par conséquent, des systèmes de gestion de bases de données (SGBD) modernes sont utilisés pour le traitement, ce qui accélère le processus d'analyse approfondie.

• La modélisation des données.

  À ce stade, des outils spéciaux et des modèles mathématiques sont appliqués aux données, ce qui permet d'y trouver des modèles.

• Grade.

  Les résultats sont ensuite évalués et comparés aux objectifs commerciaux pour déterminer si les données peuvent les atteindre.

• Déploiement.

  Eh bien, au stade final, les données obtenues à la suite des étapes décrites ci-dessus sont intégrées aux opérations commerciales. Diverses plateformes de business intelligence sont souvent utilisées comme outil pour mettre en œuvre les informations obtenues.

« L’exploration de données est une compétence nécessaire presque partout. Apprenez-le et vous serez universellement demandé. John Elder, fondateur de la société d'analyse Elder Research

Salaires des spécialistes du data mining

Comme vous devez déjà l'avoir compris d'après tout ce qui précède, l'exploration de données est très, très demandée sur le marché et la demande de spécialistes dans ce domaine reste donc constamment élevée. Voyons enfin combien gagnent les spécialistes du Data Mining. Aux États-Unis, les salaires moyens en data mining varient d'environ 44 000 dollars par an pour les analystes de données à environ 141 000 dollars par an pour les spécialistes de l'apprentissage automatique, selon le site de recrutement Indeed . La ressource PayScale rapporte que le salaire moyen d'un spécialiste de l'exploration de données aux États-Unis est de 60 000 dollars par an. En Russie, selon ces données , les experts en data mining gagnent entre 50 000 et 180 000 roubles par mois. Pour l'Ukraine et la Biélorussie, nous n'avons pas pu trouver d'informations actuelles sur les salaires dans ce domaine, mais après avoir étudié un certain nombre de postes vacants, nous pouvons conclure que les chiffres ne sont pas très différents de ceux de la Russie et varient en moyenne de 1 000 à 2 000 dollars. -3 mille par an.mois.