Quelles sont les techniques d'exploration de données ?
Quelles sont les techniques d'exploration de données ?
Les techniques d'exploration de données permettent aux entreprises de découvrir des modèles et des relations subtils au sein de leurs données. Elles convertissent les données brutes en connaissances pratiques qui peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes, analyser l'impact futur des décisions commerciales et augmenter les marges bénéficiaires. Ce guide explore différentes techniques d'exploration de données et explique comment les mettre en œuvre sur AWS.
Les organisations stockent et traitent de grands volumes d'informations provenant de divers processus métier. L'exploration de données les aide à obtenir des informations précieuses à partir de données historiques grâce à la modélisation des données et à l'analytique prédictive. L'exploration de données moderne utilise souvent l'intelligence artificielle et les technologies de machine learning (AI/ML) pour accélérer les connaissances commerciales et obtenir de meilleurs résultats.
Cependant, les entreprises sont confrontées à des défis lorsqu'il s'agit de découvrir des connaissances à l'aide d'une infrastructure sur site. Plus précisément, elles doivent intégrer des outils d'exploration de données à diverses sources de données, se connecter à des applications tierces et informer les différentes parties prenantes des résultats, ce que permet une infrastructure conventionnelle à un coût élevé.
AWS propose des services gérés qui aident les entreprises à mettre à l'échelle leur processus d'exploration de données dans le cloud. Nous combinons de puissantes capacités d'exploration de données, une expertise en matière d'IA générative et les meilleures pratiques en matière de gouvernance des données avec Amazon SageMaker. Cela permet aux data scientists d'unifier les données provenant de diverses sources, d'exécuter des requêtes d'analytique des données complexes et de surveiller les données par rapport aux politiques de sécurité de manière plus efficace.
Outre l'amélioration du flux de données, les entreprises peuvent fournir des analytiques avancées à moindre coût sans avoir à provisionner leur propre infrastructure. Par exemple, Lennar a transformé son socle de données à l'aide d'Amazon Sagemaker Unified Studio et d'Amazon Sagemaker Lakehouse, permettant à son équipe chargée des données d'obtenir des informations commerciales plus efficacement.
Les différentes techniques d'exploration de données sont expliquées ci-dessous, ainsi que la manière dont les outils AWS peuvent vous aider à les mettre en œuvre.
Comment le prétraitement des données est-il utilisé dans l'exploration de données ?
Le prétraitement des données transforme les données brutes dans un format compréhensible par les réseaux neuronaux d'exploration de données. Il s'agit d'un élément essentiel de l'exploration de données car il influence de manière significative les performances du modèle de données. Les données brutes peuvent souvent contenir des erreurs, des doublons et des informations manquantes qui peuvent avoir un impact négatif sur les résultats du modèle. Grâce au prétraitement des données, vous pouvez nettoyer les données et supprimer ces anomalies. En outre, les data scientists peuvent sélectionner des fonctionnalités spécifiques qui contribuent à améliorer les informations commerciales et à éliminer les informations inutiles. Par exemple, pour prévoir le taux de désabonnement des clients, vous sélectionnez des fonctionnalités telles que l'utilisation mensuelle moyenne, la date de dernière connexion et la fréquence des demandes d'assistance. Nous appelons cette fonctionnalité « ingénierie », qui vous permet de réduire les ressources de calcul nécessaires à l'exploration de données.
Amazon SageMaker Data Wrangler est un outil de préparation des données qui vous aide à améliorer la qualité des données et, par la suite, les résultats des analytiques. Vous pouvez utiliser Amazon SageMaker Data Wrangler sur différentes sources de données connectées à votre pipeline de données. Au lieu de passer des heures à nettoyer les données, Amazon SageMaker Data Wrangler le fait en quelques minutes, grâce à son approche sans code. Voici comment préparer les données pour votre modèle de machine learning avec SageMaker Data Wrangler.
Étape 1 : sélectionnez et interrogez
Utilisez le générateur de requêtes visuel pour accéder à du texte, à des images et à des données tabulaires et les récupérer via AWS et un stockage tiers. Appliquez ensuite les résultats des rapports sur la qualité des données pour détecter les anomalies telles que les valeurs aberrantes, le déséquilibre des classes et les fuites de données.
Étape 2 : nettoyez et enrichissez
Transformez vos données grâce à des transformations PySpark prédéfinies et à une interface en langage naturel. Amazon SageMaker Data Wrangler prend en charge les transformations de données courantes, notamment la vectorisation du texte, la mise en valeur des données date/heure, le codage et l'équilibrage des données. De plus, vous pouvez facilement créer des transformations personnalisées pour répondre à votre cas d'utilisation.
Étape 3 : visualisez et comprenez
Validez les données préparées à l'aide de graphiques, de diagrammes et d'autres outils visuels. Ensuite, effectuez une analyse rapide pour prédire les résultats du modèle avant d'en entraîner un.
Qu'est-ce que l'analyse exploratoire des données ?
L'analyse exploratoire des données (EDA) est une technique de science des données qui permet aux data scientists de découvrir des modèles cachés, d'identifier des relations significatives et de détecter des anomalies dans les données. L'EDA est souvent guidée par des outils visuels, tels que des histogrammes, des tableaux et des graphiques. L'objectif de l'EDA est de fournir des conseils pour l'analyse ultérieure des données. En outre, elle aide les data scientists à libérer leur jugement des hypothèses et des biais.
En termes simples, l'EDA fournit des preuves qui peuvent être observées grâce à la modélisation statistique et à des techniques telles que l'analyse des séries chronologiques, l'analyse spatiale et les diagrammes de dispersion. La mise en œuvre de l'EDA nécessite toutefois une suite d'outils d'exploration de données qui doivent fonctionner ensemble de manière intégrée. L'installation peut être coûteuse.
Amazon SageMaker Unified Studio est une plateforme unique d'IA et de données qui permet à votre équipe de créer, déployer et partager des charges de travail d'analytique des données. Vous pouvez l'utiliser pour travailler avec les outils d'IA et de ML, le stockage et les analytiques courants d'AWS, notamment Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock et Amazon SageMaker AI.
Vous trouverez ci-dessous des moyens d'accélérer l'analyse exploratoire des données (EDA) avec Amazon SageMaker Unified Studio.
- Abonnez-vous, gérez et définissez des règles pour les actifs de données que vous souhaitez utiliser pour la formation de modèles d'analytique des données.
- Interrogez les données stockées dans des lacs de données, des entrepôts de données et d'autres sources.
- Créez un flux de travail avec une interface visuelle intégrée pour ajouter des modules de transformation entre les sources de données et la destination.
Qu'est-ce que l'analytique prédictive dans l'exploration de données ?
L'analytique prédictive dans le cadre de l'exploration de données utilise des modèles de données découverts pour prévoir les résultats futurs. Pour ce faire, les données sont transmises à des modèles de machine learning qui, sur la base des connaissances acquises, font des prédictions qui aident les entreprises à prendre leurs décisions. Par exemple, les sociétés financières utilisent l'analytique prédictive pour prévoir les tendances du marché, détecter les fraudes et évaluer les risques de crédit.
Amazon SageMaker Canvas est un outil de développement visuel qui vous permet de former, de tester et de déployer des modèles prédictifs à grande échelle. Il donne accès à des modèles fondamentaux et à des algorithmes de machine learning (ML) personnalisés, permettant de générer des prédictions précises pour divers cas d'utilisation.
En outre, vous pouvez créer l'intégralité du flux de données à l'aide d'un langage conversationnel à l'aide d'Amazon Q Developer. Il s'agit d'un assistant d'IA générative qui vous permet de décrire les tâches de machine learning et d'analytique des données dans un langage courant. Il convertit ensuite vos descriptions en requêtes, en scripts SQL, en étapes exploitables, en recommandations de code, etc. pour vous aider à travailler plus efficacement avec l'IA et les données.
Vous trouverez ci-dessous des modèles que vous pouvez créer et déployer avec Amazon SageMaker Canvas pour activer l'analytique prédictive.
Classification
Les modèles de classification peuvent attribuer des étiquettes à des données inédites en fonction des caractéristiques qu'ils ont apprises. Par exemple, un système de support client basé sur l'IA peut classer les commentaires comme positifs, négatifs ou neutres en analysant les mots de la conversation. Amazon SageMaker Canvas prend en charge des modèles de classification pour différents types de problèmes, notamment la classification de texte, la classification d'images, la détection d'anomalies et la détection d'objets.
Exploration des règles d'association
L'exploration des règles d'association (ARM) découvre la relation entre les points de données et peut être utilisée pour augmenter un pipeline d'analytique prédictive. Par exemple, vous pouvez utiliser ARM pour effectuer une analyse du panier de vente et découvrir quels articles sont fréquemment achetés ensemble dans un supermarché. Amazon SageMaker vous permet de créer vos propres algorithmes ARM personnalisés à l'aide de frameworks tels que Python et de les déployer dans votre flux de travail AI/ML sur AWS.
Clustering
Le clustering soutient indirectement l'analytique prédictive en regroupant les données en fonction d'attributs similaires. Par exemple, vous pouvez regrouper les clients en fonction de la valeur moyenne des dépenses. Ensuite, les clients segmentés sont utilisés comme l'une des caractéristiques d'un modèle prédictif. Pour regrouper les données, les data scientists utilisent souvent l'algorithme K-means. Amazon SageMaker utilise une version modifiée de l'algorithme K-means, qui permet d'obtenir des résultats plus précis et d'améliorer la capacité de mise à l'échelle.
Détection des anomalies
Les modèles de machine learning peuvent être entraînés pour détecter les valeurs aberrantes dans les modèles de données. Par exemple, les usines utilisent des modèles prédictifs pour identifier les défaillances potentielles des machines. La détection des anomalies permet de prendre des mesures d'atténuation proactives, telles que la réalisation d'une maintenance préventive pour éviter les interruptions opérationnelles.
Amazon SageMaker vous permet de détecter des modèles anormaux grâce à l'algorithme Random Cut Forest, qui attribue des scores faibles (normaux) et élevés (anormaux) aux données.
Qu'est-ce que l'exploration de documents ?
L'exploration de documents est une technique de machine learning qui permet de découvrir, d'extraire et d'analyser du texte, des images ou des données tabulaires contenues dans des documents. Les organisations peuvent réduire les coûts, améliorer l'expérience client et améliorer l'efficacité opérationnelle en appliquant des technologies d'exploration de données aux documents qu'elles stockent. Par exemple, les cabinets juridiques peuvent extraire automatiquement des clauses spécifiques des contrats à l'aide de l'exploration de documents.
Vous pouvez appliquer des modèles d'exploration de documents prêts à l'emploi avec Amazon SageMaker Canvas. Ces modèles sont pré-entraînés, ce qui signifie que vous pouvez les intégrer à votre flux de travail d'exploration de données sans peaufinage supplémentaire. Une fois configuré, le modèle analyse les données brutes des documents pour trouver des modèles significatifs. Ensuite, il l'extrait, le classe ou l'étiquette en conséquence.
Par exemple, le modèle de détection des informations personnelles permet de détecter des informations telles que des adresses, des numéros de comptes bancaires et des numéros de téléphone à partir de données textuelles. Parallèlement, le modèle d'analyse des dépenses extrait des informations telles que le montant, la date et les éléments des reçus et des factures.
Voici comment appliquer les techniques d'exploration de documents avec Amazon SageMaker Canvas.
- Créez votre domaine SageMaker AI et activez les modèles prêts à l'emploi Canvas.
- Importez les jeux de données de documents que vous souhaitez analyser. Cela vous permet de créer un flux de données.
- Sélectionnez un modèle d'exploration de données pour générer des prévisions. Vous pouvez effectuer des prévisions uniques ou par lots à partir de la configuration.
Comment AWS peut vous aider en matière de techniques d'exploration de données ?
Les techniques d'exploration de données permettent aux entreprises de découvrir des informations précieuses à partir des données qu'elles génèrent, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées. Une exploration de données réussie nécessite un pipeline de données rationalisé, qui connecte les données brutes provenant de diverses sources à de puissants modèles d'IA/ML.
Le pipeline de données automatise l'extraction, le stockage, le nettoyage et la transformation des données pour garantir que les modèles suivants reçoivent des données précises et de haute qualité. Ensuite, vous appliquez différents types de techniques d'exploration de données pour obtenir des informations pertinentes.
Explorez Amazon SageMaker pour simplifier les flux de données complexes et obtenir des informations prédictives qui permettent de meilleurs résultats commerciaux.