Il est au cœur de la plupart des activités commerciales du XXIe siècle le « Big Data ». Si le pouvoir prédictif des données peut être un atout inestimable, l’obtention d’informations fiables à partir de ces données nécessite un ensemble de compétences.

L’une de ces compétences est l’exploration de données, ou Data Mining. L’exploration de données vous permet de repérer des modèles qui contribueront à vous guider dans vos décisions commerciales.

Dans cet article, nous allons lister quelques outils de Data Mining, que les analystes utilisent couramment.

Python (Open-source)

Bien qu’il existe des outils conçus pour faciliter le Data Mining, la meilleure solution consiste à mettre la main à la pâte.

Python, outil indispensable à tout analyste de données, est l’un des langages de programmation les plus populaires dans ce domaine : simple à apprendre et polyvalent, Python vous permet de créer des scripts pour automatiser n’importe quelle tâche. Plusieurs de ses paquets de code préexistant sont conçus pour automatiser le processus d’exploration de données.

RapidMiner (Freeware, à partir de 10$/mois)

Intégrer Python dans votre arsenal de Data Mining de données est un objectif à long terme. Dans l’immédiat, vous pourriez vouloir explorer certains autres outils d’exploration de données. L’un des plus populaires d’entre eux est la plateforme RapidMiner.

RapidMiner unifie tout, de l’accès aux données à la préparation, au regroupement, à la modélisation prédictive, etc. Ses algorithmes d’apprentissage automatique intégrés en font un outil d’exploration de données idéal pour ceux qui n’ont pas de compétences techniques, mais qui doivent néanmoins effectuer des tâches complexes. L’interface en « glisser-déposer » fait fondre la courbe d’apprentissage à laquelle vous seriez confronté en utilisant Python, et vous trouverez des tutos pour l’utilisation du logiciel.

Si la facilité d’utilisation d’un outil se fait souvent au détriment de fonctionnalités plus pointues, ce problème est minimal dans DataMiner. Évolutif, vous pourrez étendre le logiciel avec des paquets supplémentaires au fur et à mesure que votre connaissance s’améliore.

Orange (Open source)

Si vous avez joué avec Python mais que vous n’avez pas encore réussi à le maîtriser, pensez à Orange. Il s’agit d’une boîte à outils que vous pouvez considérer comme une sorte d’interface visuelle utilisant les bibliothèques d’exploration de données courantes en Python, telles que NumPy. L’avantage d’Orange est qu’il vous permet d’effectuer de l’exploration de données soit à l’aide de scripts Python, soit via son interface graphique, selon ce qui convient le mieux à votre niveau de compétence et à la tâche à accomplir.

Orange est une ressource d’apprentissage idéale pour les nouveaux venus dans le domaine du data mining. Même ses ressources d’aide sont très visuelles, ce qui facilite encore le processus d’apprentissage. Les utilisateurs peuvent apprendre au fur et à mesure en expérimentant sa gamme d’algorithmes d’apprentissage, de visualisations de données et d’analyse.

Pour les utilisateurs plus avancés, il existe des modules complémentaires, vous permettant d’extraire des données de sources externes, d’effectuer de l’exploration de texte et du traitement du langage naturel, de réaliser des analyses de réseau, de l’exploration de règles d’association, etc.

KNIME (Open source)

KNIME (abréviation de Konstanz Information Miner) est un outil d’intégration et d’exploration de données qui intègre des mécanismes d’apprentissage automatique et d’exploration de données. Il offre une interface modulaire et personnalisable, utile car cela vous permet de compiler un pipeline de données pour des objectifs spécifiques d’un projet donné, plutôt que d’être lié à un processus prescriptif.

KNIME est utilisé pour toute la gamme des activités de Data Mining de données, y compris la classification, la régression et la réduction des dimensions (simplification de données complexes tout en conservant les propriétés d’origine). Vous pouvez également appliquer d’autres algorithmes d’apprentissage automatique tels que l’arbre de décision, la régression logistique et le clustering.

Enfin, si vous souhaitez étendre ses fonctionnalités, il s’intègre également à Python et R (ainsi qu’à d’autres). Tout cela a assuré la réputation de KNIME en tant qu’outil de business intelligence largement utilisé par des secteurs tels que l’industrie pharmaceutique, la finance et les médias sociaux. Il est cependant bien adapté aux petites entreprises.

SAS Enterprise Miner (Freeware, prix sur demande)

Terminons avec le logiciel SAS, qui domine une grande partie du monde des affaires. SAS Enterprise Miner est une plate-forme évolutive, utilisée par les grandes et petites entreprises.

Ses fonctions de Data Mining permettent d’effectuer des préparations de données et des analyses exploratoires, tout en produisant des rapports granulaires ou des résumés de vos résultats. Elle dispose d’une vaste sélection de fonctions d’exploration (allant de l’échantillonnage des données au partitionnement) et d’une sélection de modèles de données prédictifs.

En point noir, son interface utilisateur graphique est un peu dépassée, et n’est pas idéale pour les tâches complexes, car elle peut être très lente. Cependant, SAS Enterprise Miner présente des avantages que vous ne trouverez pas dans les outils d’exploration de données open source, comme l’intégration sécurisée dans le cloud et le code scoring (qui garantit que votre code est propre et exempt d’erreurs potentiellement coûteuses).

Besoin d’aide pour exploiter vos données ? Des experts data freelances sont disponibles sur Codeur.com. Postez votre projet gratuitement pour recevoir leurs devis.