Nous vivons dans une ère numérique où des quantités massives de données sont collectées quotidiennement. Des téraoctets ou des pétaoctets de données sont générés chaque jour. Mais les données brutes ne sont d’aucune utilité, d’où l’importance de les analyser. Le data mining aide à analyser ces volumes massifs de données en fournissant des outils permettant de découvrir des connaissances à partir des données. Le text mining est un sous-type de data mining qui transforme les données textuelles inexploitées en ressources précieuses.
Qu’est-ce que le Data Mining ?
Tout comme le minerai d’or est extrait de la terre sous sa forme pure par le biais de l’exploitation minière, le data mining est le tri et l’extraction d’informations ou de données significatives à partir de vastes ensembles de données. Le data mining consiste généralement à identifier des tendances ou des modèles dans les données qui vont généralement au-delà des procédures d’analyse simples en utilisant des algorithmes logiciels et des méthodes statistiques. Également connu sous le nom de découverte de connaissances dans les données (KDD), le data mining cherche à obtenir des informations précieuses à partir des données afin d’aider à répondre aux questions commerciales et à prédire les tendances et les comportements futurs.
Il peut être considéré comme le résultat de l’évolution naturelle des technologies de l’information. En termes simples, le data mining est l’extraction de connaissances à partir de données. Les sources de données peuvent être des bases de données, des entrepôts de données, le World Wide Web ou d’autres référentiels d’information. Il peut être appliqué à pratiquement toutes les formes de données, y compris les données spatiales, les données graphiques ou en réseau, les flux de données, les données ordonnées/séquentielles et les données textuelles.
Qu’est-ce que le Text Mining ?
Le text mining, également appelé text data mining, est le processus d’extraction de connaissances ou d’informations significatives à partir de données textuelles non structurées. Il s’agit d’un sous-type de data mining qui implique du texte, l’un des types de données les plus courants dans les bases de données. Comme le data mining, il cherche à extraire des informations utiles de sources de données en identifiant et en explorant des modèles dans les données. Dans le cas du text mining, cependant, les sources de données sont limitées au texte. Il filtre de grandes quantités de données textuelles et en extrait les informations pertinentes dont vous avez besoin.
L’exploration de texte nécessite la structuration du texte d’entrée, suivie de l’identification de modèles dans les données structurées, ainsi que de l’évaluation et de l’interprétation des résultats. Un élément clé du text mining est la collecte de documents, qui implique le regroupement de documents textuels. En règle générale, le text mining implique l’extraction de mots-clés, la classification et le regroupement, le résumé de documents, la détection d’anomalies et de tendances, et les flux de textes.
Différence entre Text Mining et Data Mining
Signification
– Le data mining est le traitement automatisé de la collecte et de l’analyse de grandes quantités de sources de données afin de trouver des informations significatives ou de découvrir des modèles cachés dans les données de manière à fournir des informations précieuses. Le data mining signifie simplement l’extraction de connaissances à partir de données. Le text mining est une partie du data mining qui cherche à extraire des informations utiles des sources de données en identifiant et en explorant des modèles dans les données textuelles. Le text mining est le traitement de données textuelles à partir de documents.
Sources de données
– Les différentes sources de données utilisées dans le processus de data mining comprennent les entrepôts de données, le World Wide Web, les bases de données transactionnelles, les bases de données multimédias, les bases de données spatiales, les fichiers plats et d’autres référentiels d’informations. Les sources de données largement utilisées pour le text mining comprennent des données provenant de sources telles que les médias sociaux, les courriels, les messages, les critiques de produits, les forums, les articles de presse, les bases de données de bibliothèques, le web scraping, etc.
Méthodes d’exploitation minière
– Les techniques de data mining les plus importantes sont la collecte et le nettoyage des données, la préparation des données, la recherche de modèles, la classification, l’association, la détection d’anomalies, l’analyse de regroupement, l’analyse de régression et la prédiction. Les techniques d’exploration de texte les plus courantes sont la recherche d’informations, la catégorisation de textes, la classification et le regroupement, le résumé de documents, l’analyse de sentiments, la détection d’anomalies et de tendances, et les flux de textes.
Résumé
L’exploration de données consiste à trier et à extraire des informations ou des données significatives à partir de grands ensembles de données dans le but de découvrir des connaissances. Il existe de nombreux termes ayant une signification similaire, par exemple, l’extraction de connaissances à partir de données, la découverte de connaissances, l’extraction de connaissances, l’analyse de données/modèles, etc. Il s’agit d’identifier des tendances ou des modèles dans les données qui vont généralement au-delà des procédures d’analyse simples en utilisant des algorithmes logiciels et des méthodes statistiques. Le text mining, quant à lui, s’appuie sur diverses approches de data mining pour identifier des tendances dans les données, sauf que dans le text mining, l’analyse des données repose sur la collecte de documents. Elle fait appel aux connaissances de base dans une bien plus large mesure que l’exploration de données.
Qu’est-ce que le text mining avec des exemples ?
Le text mining consiste à identifier des modèles cachés dans des données textuelles inexploitées et à transformer ces sources de données en informations exploitables. Parmi les exemples de text mining, citons les enquêtes auprès des clients, les commentaires en ligne, la gestion des risques, la veille stratégique, la détection des fraudes, etc.
Quelle est la comparaison entre le data mining, le text mining et le web mining ?
Le data mining est un terme générique qui recouvre à la fois le text mining et le web mining. Le data mining désigne simplement l’extraction de connaissances à partir de données ; le text mining consiste à extraire des idées ou des informations significatives à partir de données textuelles non structurées ; et le web mining consiste à utiliser des techniques de data mining pour découvrir des modèles cachés sur le World Wide Web.