Datamining

Le datamining est une méthode d'analyse des données à grande échelle. Il permet d'extraire des informations utiles, souvent invisibles à première vue.

Utilisé en entreprise comme en recherche, il aide à détecter des tendances, anticiper des comportements ou améliorer la prise de décision.

Le datamining est utilisé pour trouver des liens entre des données. Il sert à exploiter pleinement de grands volumes d'information, souvent brutes ou complexes.

En RH, il peut servir à analyser les performances internes ou à identifier les profils correspondant à des besoins. En marketing, il aide à segmenter les clients ou comprendre leurs achats. Dans la finance, il permet de détecter des fraudes ou prédire des risques.

Les entreprises s'en servent pour affiner leurs stratégies et automatiser certaines décisions grâce aux enseignements tirés des données.

Le datamining repose sur des algorithmes pour explorer des bases de données. Ces algorithmes cherchent des motifs répétitifs, des corrélations ou des anomalies.

Il existe plusieurs techniques, selon les objectifs :

• La classification, qui trie des éléments dans des groupes définis (ex. : clients fidèles vs nouveaux).
• La régression, qui cherche à prédire une valeur (ex. : ventes en fonction du budget publicitaire).
• Le clustering, qui regroupe les données sans catégories préalables, selon leur similarité.
• La détection d’anomalies, pour identifier des écarts inhabituels (ex. : transactions frauduleuses).

Le traitement se fait souvent par lots de données massives. Il nécessite un logiciel adapté, parfois couplé à l’intelligence artificielle ou au machine learning.

Le datamining diffère de la simple analyse de données. Il ne se contente pas d’examiner les chiffres visibles, mais cherche des relations cachées.

Il ne faut pas non plus le confondre avec le machine learning. Le machine learning permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer avec de nouvelles données. Le datamining utilise parfois ces techniques, mais son but est l’analyse exploratoire.

Enfin, la business intelligence (BI) présente des indicateurs de performance sur des tableaux de bord. Le datamining, lui, fournit des explications et prévisions basées sur les données historiques.

Une entreprise de distribution utilise le datamining pour analyser les achats des clients via la carte de fidélité. Elle détecte que certains produits sont souvent achetés ensemble. Cela permet d’adapter les offres promotionnelles en conséquence.

Un service des ressources humaines peut l’utiliser pour étudier les motifs de départ des collaborateurs. En croisant des données comme l’ancienneté, la charge de travail ou la satisfaction, il est possible d’identifier des risques de turnover élevés.

Une banque analyse des milliers d'opérations en temps réel. Le datamining repère des transactions inhabituelles liées à de possibles fraudes. Cela entraîne une alerte automatique.

Un recruteur peut aussi y recourir pour filtrer des candidatures, en croisant les données des CV, des performances passées et des critères internes.

Ces cas montrent comment le datamining favorise des décisions plus rapides et plus rationnelles.