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Article:

Maintenant, les techniques d'exploration de données peuvent être préférées dans des domaines complètement différents avec des objectifs bien spécifiques. Les sociétés de vente par correspondance analysent, avec cette technique, le comportement des consommateurs pour dégager des similarités de comportement, accorder des cartes de fidélité, ou établir des listes de produits à proposer en vente additionnelle (vente croisée).
Un publipostage (mailing) important pour la prospection de nouveaux clients possède un taux de réponses de 10 % en moyenne. Les entreprises de marketing utilisent la fouille de données pour diminuer le coût d'acquisition d'un nouveau client en classant les prospects selon des critères leur permettant d'augmenter les taux de réponses9 aux questionnaires envoyés. Ces mêmes entreprises, mais d'autres aussi comme les banques, les opérateurs de téléphonie mobile ou les assureurs, cherchent grâce à l'exploration de données à soulager l'attrition (ou churn) de leurs clients puisque le coût de conservation d'un client est moins important que celui de l'acquisition d'un nouveau.
Les services de s de tous les pays10 se lancent à la quête de la caractérisation des crimes (répondre à la question : « Qu'est-ce qu'un crime « normal » ? ») et les comportements des criminels (répondre à la question : « qu'est-ce qu'un comportement criminel « normal » ? ») afin de prévenir le crime, limiter les risques et les dangers pour la population.
Le scoring des clients dans les banques est maintenant très populaire, il permet de repérer les « bons » clients, sans facteur de risque (Évaluation des risques-clients) à qui les organismes financiers, banques, assurances, etc., peuvent proposer une tarification ajustée et des produits captivants, tout en limitant le risque de non-remboursement ou de non-paiement ou encore de sinistre dans le cas des assurances. Les centres d'appel utilisent cette technique9 pour améliorer la qualité du service11 et permettre une réponse adaptée de l'opérateur pour la satisfaction du client.
Les techniques d'exploration de données ont été usagées pour découvrir les gènes et leur fonction12 dans la recherche du génome humain. D'autres exemples dans d'autres domaines pourraient être trouvés, mais ce qu'on peut remarquer dès à présent, c'est que toutes ces utilisations permettent de caractériser un phénomène complexe (comportement humain, expression d'un gène), pour mieux le cerner, afin de réduire les coûts de recherche ou d'exploitation liés à ce phénomène, ou bien afin d'améliorer la qualité des processus liés à ce phénomène.
l'industrie a considéré l'importance du patrimoine constitué par ses données et cherche à l'exploiter en utilisant l'informatique décisionnelle et l'exploration des données. Les compagnies les plus avancées dans ce domaine sont visibles dans le secteur tertiaire.






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