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La vérité au sujet de l’exploration de données
Les entreprises doivent désormais être très prudentes. Avec des volumes toujours plus élevés de données, les techniques analytiques traditionnelles pourraient

ideal  représentent le modèle idéal (Ideal model). En utilisant les prévisions du modèle, nous pouvons observer que le modèle peut cibler 100 % de la cible grâce à 90 % des données. Si nous utilisions le modèle d'exploration (voir « courbe principale » ou Lift curve), nous pourrions cibler 30 % des données (c.-à-d. 90 % de 40 %). Si nous choisissions les clients au hasard (voir « point de comparaison » ou Baseline), nous ciblerions uniquement 20 % des données (c.-à-d. 50 % de 40 %). Figure 4.

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Les entreprises doivent désormais être très prudentes. Avec des volumes toujours plus élevés de données, les techniques analytiques traditionnelles pourraient faire fi de données précieuses. Par conséquent, les technologies d’exploration de données entrent en jeu. Voici une structure de travail afin de mieux comprendre l’exploration de données.

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