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Analyse de l'exploration de données chez ALDA Tech

Analyse de l'exploration de donnéesIl s'agit de l'application d'algorithmes statistiques et de techniques de modélisation pour découvrir des modèles dans les données.qui sont conçus pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées en extraisant des informations précieuses de leurs données.

Principaux aspects:

Collecte de données: recueille des données provenant de diverses sources, y compris des données Web et des sources externes et internes.

Hygiène des données: Avant que les données puissent être exploitées efficacement, elles doivent être nettoyées et normalisées.

Les services suivants sont fournis:

• Normalité de la structure: S'assurer que les données sont formatées de manière cohérente.
• Nettoyage des données: éliminer les erreurs et les incohérences afin d'améliorer la qualité des données.
• Nom et adresse: Formatage correct des noms et adresses pour assurer leur exactitude.

Consolidation des données: Utilise des algorithmes de correspondance pour consolider les données, ce qui est essentiel pour l'analyse de l'exploration de données.

Il s'agit notamment:

• Correspondance exacte et floue: Techniques permettant de faire correspondre et de regrouper avec précision des enregistrements similaires, même s'il existe de légères divergences.
• Identifier la résolutionRésolution de tout problème lié à l'identité des données afin de s'assurer que chaque enregistrement est unique et précis.
• Augmentation des données géospatiales: Amélioration des données par des informations géographiques, qui peuvent être particulièrement utiles dans l'exploration de données pour l'analyse spatiale.

Conformité des données: veille à ce que le traitement des données soit conforme aux normes légales et réglementaires.

Analyse des données: avec les données collectées, nettoyées et consolidées, peut ensuite effectuer diverses analyses d'exploration de données.

Il s'agit notamment:

• Modélisation prédictive: Construire des modèles pour prédire les résultats futurs sur la base de données historiques.
• Analyse des tendances: Identifier les tendances et les tendances au fil du temps.
• Segmentation: Diviser les données en segments pour mieux comprendre les différents groupes ou comportements.
• Apprendre les règles d'association: Découvrir des relations intéressantes entre les variables dans les données.

Perspectives et rapports: La dernière étape de l'analyse de l'exploration de données consiste à traduire les résultats en informations et rapports exploitables.

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