Identification des patterns dans les données
Identifier des patterns dans un jeu de données, c’est révéler des structures, des régularités ou des tendances implicites qui peuvent guider l’analyse ou la modélisation. Cela permet de mieux comprendre la population, détecter des comportements atypiques ou homogènes, et améliorer la précision des prédictions.
Deux approches principales sont utilisées : la segmentation basée sur des règles et la segmentation automatique par clustering.
1. Segmentation sur des règles
La segmentation par règles repose sur des critères définis manuellement à partir de l’expertise métier ou de l’analyse exploratoire.
Exemples de règles :
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Âge < 25 ⇒ Segment « Jeunes utilisateurs »
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Revenus > 50 000 € ⇒ Segment « Clients premium »
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Plus de 5 achats/mois ⇒ Segment « Acheteurs fréquents »
Avantages :
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Facile à comprendre et à justifier
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Transparent pour les parties prenantes
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Contrôle total sur la logique métier
Limites :
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Peu flexible si les règles sont trop rigides
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Ne s’adapte pas à des structures complexes ou cachées dans les données
2. Segmentation par clustering
Le clustering est une méthode non supervisée qui regroupe les données en clusters selon leur similarité, sans connaissance préalable des classes.
Méthodes courantes :
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K-Means : Sépare les données en K groupes en minimisant la variance intra-cluster.
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DBSCAN : Identifie des clusters denses séparés par des zones creuses.
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Hierarchical Clustering : Construit une hiérarchie de groupes via des fusions successives.
Étapes générales :
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Sélection des variables pertinentes
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Standardisation des données
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Choix de la méthode et du nombre de clusters
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Analyse et interprétation des résultats
Avantages :
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Capte des structures complexes
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Adaptatif même sans expertise métier
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Permet une analyse plus fine des comportements
Limites :
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Sensible aux paramètres (ex. : K dans K-Means)
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Moins interprétable que des règles simples
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Peut nécessiter un prétraitement important
Conclusion
Combiner segmentation par règles (explicite, métier) et clustering (automatique, exploratoire) permet une compréhension enrichie des données. Cela ouvre la voie à une modélisation plus pertinente et à une prise de décision basée sur des groupes bien identifiés.