Comment classer les données était autrefois une question à laquelle il n’était pas facile de répondre jusqu’à l’avènement du big data. Alors que de plus en plus d’entreprises utilisent les technologies de l’information à leur avantage, il est devenu de plus en plus difficile d’organiser, d’analyser et de communiquer les énormes quantités de données dont disposent les entreprises. Un entrepôt de données vous aidera à gérer vos données afin qu’il soit plus facile pour les décideurs de prendre des décisions intelligentes. Cet article donne un aperçu de la manière de construire un entrepôt de données et des éléments à prendre en compte lors du choix d’un modèle.
Comment fonctionne les données ?
Avant de pouvoir construire votre entrepôt de données, vous devez comprendre comment il fonctionne. Il existe de nombreux modèles, chacun ayant ses propres forces et faiblesses. L’entrepôt de données le plus simple se composera de quelques facteurs clés. Il s’agit notamment des éléments suivants : formulaire de collecte, indicateur pour les indicateurs clés de performance (ICP), fonction de prévision, écart type, relations avec d’autres données, ensembles de données normaux et moyen facile d’ajouter, de supprimer ou de modifier des données. La compréhension de ces facteurs et d’autres vous aidera à prendre de meilleures décisions et vous fournira un cadre dans lequel développer votre activité.
Comment stocker et interroger vos données ?
Si vous vous demandez encore “comment classer les données ?” après avoir suivi une formation en data science, il est probable que vous souhaitiez encore apprendre comment stocker et interroger correctement vos données à grande échelle. Vous devrez apprendre à la fois comment agréger vos données et comment créer un langage d’interrogation qui permet aux utilisateurs de votre entreprise de trouver et de sélectionner facilement les données qui répondent à leurs besoins. À la fin de cet article, vous devriez avoir une meilleure compréhension de la façon de stocker et d’interroger vos données afin qu’elles répondent à vos normes et réduisent les coûts inutiles de l’entreprise.
Faut-il utiliser le modèle de gestion de la force de vente ?
Au fur et à mesure que votre entreprise se développe et s’étend, vous pouvez envisager d’ajouter certains modèles spécialisés. L’un de ces modèles est un modèle de gestion de la force de vente. Ce modèle est un type particulier de processus de vente prédictif qui gère et suit les interactions entre votre équipe de vente et vos clients. Par exemple, un client sera probablement plus réceptif à votre offre de réduction s’il a déjà acheté chez vous, plutôt que d’acheter chez un concurrent qui n’a peut-être pas d’aussi bons antécédents. Ce type de processus de vente prédictif peut rendre les informations que vous collectez beaucoup plus faciles à interpréter. Vous pouvez également affiner le modèle avec davantage de data à mesure que votre entreprise se développe.
Quels sont les outils indispensables pour classer les données
Une autre question fréquente est la suivante : “Comment classer les données lorsque je débute ?” Il est assez facile de se laisser emporter par la perspective d’apprendre tous les outils cool et les nouvelles façons d’analyser de grandes quantités de données désordonnées. Malheureusement, les choses se passent souvent de cette façon. Un nouveau venu dans le domaine peut commettre l’erreur de se lancer trop vite sans réfléchir aux outils et aux approches qui lui conviennent le mieux. Vous aurez beaucoup plus de succès si vous adoptez une approche lente et régulière, qui vous permet de comprendre les bases avant de vous plonger dans des techniques plus avancées.
Comment créer un modèle propriétaire de classification des données ?
Est-il possible de prédire comment classer des données tout en s’appuyant sur l’ancienne méthode des étiquettes noires et blanches ? Bien sûr. En fait, vous pouvez le faire. Vous pouvez créer votre propre modèle propriétaire de classification des données. Le plus important est de trouver un système logiciel de data science formation fiable qui vous permettra de vous mettre rapidement à niveau et de commencer à tirer parti de votre nouvelle compréhension de l’exploration et de la classification des données.
La façon de classer des données à l’aide d’une approche d’apprentissage automatique en data science dépend largement du type de données que vous traitez. Les étiquettes noires et blanches peuvent toujours être utiles pour classer les données non structurées. Mais qu’en est-il d’une quantité massive de données non structurées ou même de données en temps réel ? La clé est d’utiliser une approche qui sépare les données non traitées, ou “brutes”, des données traitées, ou “propres”, afin de pouvoir concentrer votre attention sur les données avec une précision de classification claire.
Après avoir formé les modèles de data science à la classification des données, l’étape suivante consiste à valider le modèle. Vous devez vous assurer que le classificateur peut générer correctement les résultats attendus. S’il ne le peut pas, vous avez un autre problème. Vous devrez rejeter les données de formation et les former à nouveau avec un classificateur différent pour obtenir de bons résultats.
