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Article:

De nos jours, les techniques d'exploration de données peuvent être nécessaires dans des domaines absolument différents avec des objectifs bien déterminés. 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 exposer en vente additionnelle (vente croisée).
Un publipostage (mailing) concourant à l'observation de nouveaux clients possède un taux de réponses de 10 % en moyenne. Les entreprises de marketing utilisent la fouille de données pour réduire le coût d'acquisition d'un nouveau client en classant les prospects selon des critères leur permettant d'accroître 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 minimiser 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 cherchent à déterminer les 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 d'anticiper le crime, limiter les risques et les dangers pour la population.
Le scoring des clients dans les banques permet de détecter les « bons » clients, sans facteur de risque (Évaluation des risques-clients) à qui les organismes financiers, banques, assurances, etc., peuvent proposer une tarification adaptée et des produits attractifs, tout en circonscrivant 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.
Dans la recherche du génome humain, les techniques d'exploration de données ont été utilisées pour apercevoir les gènes et leur fonction12. 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 comprendre, 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 s'est rendue compte de 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 se trouvent dans le secteur tertiaire.






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