L'exploration de données est un processus d'analyse de données que les entreprises et les propriétaires d'entreprise utilisent pour examiner les données brutes, y compris les chiffres de vente, les prix et les clients, afin de développer de meilleures stratégies marketing, d'améliorer les performances ou de réduire les coûts de gestion de l'entreprise. L'exploration de données sert également à découvrir de nouveaux modèles de comportement chez les consommateurs.
Une fois qu'une entreprise analyse les données pertinentes via des utilitaires de gestion de base de données tels que SQL Server de Microsoft ou Data Mining Suite d'Oracle, elle applique les informations obtenues comme moyen de prédire les facteurs futurs liés à l'entreprise. Par exemple, les épiceries et les supermarchés utilisent des techniques d'exploration de données pour analyser les informations concernant les consommateurs qui achètent quels produits, combien ils dépensent pour ces produits et quand ils sont le plus susceptibles de dépenser. Ensuite, ils utilisent les informations dérivées du processus pour déterminer quand offrir des remises et comment cibler les produits pour certains consommateurs en fonction de leurs habitudes d'achat. Les entraîneurs de certaines équipes de basket-ball, comme les Raptors de Toronto, utilisent l'exploration de données pour concevoir une approche spécifique face à différentes équipes.
Depuis 2015, les deux algorithmes les plus couramment utilisés par les entreprises pour analyser les données sont la régression et la classification. Le premier développe une formule mathématique basée sur les données existantes, permettant aux entreprises d'appliquer cette formule à un nouvel ensemble de données pour prédire efficacement le comportement futur, mais elle n'est utile que pour les données continues, y compris le poids, le temps ou la vitesse. Ce dernier est mieux adapté aux données catégorielles, y compris les couleurs, les noms ou le sexe.
