Data Mining
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Définition complète
Le Data Mining (fouille de données) est l’extraction de connaissances utiles à partir de grandes quantités de données via algorithmes statistiques et ML : clustering, classification, régression, association rules. Usages marketing : segmentation comportementale, modèles de scoring (churn, propension achat), market basket analysis. Outils : Python (scikit-learn, pandas), R, SAS, RapidMiner, KNIME. En 2026, intégré aux suites BI cloud (Looker, Tableau avec ML), démocratisé par AutoML. À ne pas confondre avec « Big Data » (focus volume), « Data Science » (terme englobant), « Business Intelligence » (focus reporting). Voir aussi : Data Science, ML, Clustering, AutoML.
À quoi ça sert
Cas d'usage typiques
1) Une marque DTC : data mining sur 4 ans achats, 12 segments comportementaux, CAC -35%. 2) Une scale-up SaaS B2B : modèles churn prédictif, NRR +12 pts. 3) Une école : data mining candidats sur insertion alumni, ciblage admissions affiné. 4) Une banque : data mining cross-sell, ARPU +22%.
Mises en situation
Mettre cette notion à l'épreuve d'une situation professionnelle
Contexte
Une directeur technique d'une société de transport routier découvre la notion de « Data Mining » et souhaite l'appliquer à une situation concrète de son métier.
Application
Elle prend un cas réel rencontré récemment, identifie comment la notion s'y applique et formalise en quelques phrases ce que cela change dans sa pratique. Elle partage le résultat avec un collègue pour s'assurer que sa compréhension tient la route et l'intègre dans sa boîte à outils.
Résultat attendu
La notion devient un repère utile pour les arbitrages quotidiens.