Proces eksploracji danych jest narzędziem do wykrywania statystycznie istotnych wzorców w dużej ilości danych. Zwykle obejmuje pięć głównych kroków, które obejmują przygotowanie, eksplorację danych, budowanie modelu, wdrażanie i przegląd. Każdy etap procesu obejmuje inny zestaw technik, ale większość wykorzystuje jakąś formę analizy statystycznej.
Zanim rozpocznie się proces eksploracji danych, naukowcy zazwyczaj ustalają cele badawcze. Ten etap przygotowawczy zwykle określa, jakie rodzaje danych należy zbadać, jakie techniki eksploracji danych należy zastosować i jaką formę przyjmą wyniki. Ten wstępny krok w procesie może mieć kluczowe znaczenie dla zebrania przydatnych informacji.
Kolejnym krokiem w procesie eksploracji danych jest eksploracja. Ten krok zwykle wiąże się z zebraniem wymaganych danych z hurtowni informacji lub jednostki gromadzącej. Następnie eksperci od eksploracji zazwyczaj przygotowują surowe zestawy danych do analizy. Ten krok zwykle składa się z zebrania, oczyszczenia, uporządkowania i sprawdzenia wszystkich danych pod kątem błędów.
Tak przygotowane dane zwykle trafiają następnie do trzeciego etapu procesu eksploracji danych, czyli budowania modelu. Aby to osiągnąć, naukowcy zazwyczaj pobierają małe próbki testowe danych i stosują do nich różne techniki eksploracji danych. Etap modelowania jest często wykorzystywany do określenia najlepszej metody analizy statystycznej wymaganej do osiągnięcia pożądanych wyników.
Istnieją cztery główne techniki, które można zastosować w procesie eksploracji danych. Pierwsza to klasyfikacja, która porządkuje dane w predefiniowane grupy lub kategorie. W drugiej technice, zwanej grupowaniem, naukowcy pozwalają komputerowi organizować dane w grupy według własnego uznania. Trzecia technika eksploracji danych poszukuje powiązań między zmiennymi. Czwarty typowo szuka sekwencyjnych wzorców w danych, które mogą być wykorzystane do przewidywania przyszłych trendów.
Ostatnim krokiem w procesie eksploracji danych jest wdrożenie. W tym celu techniki wybrane w modelu są stosowane do większego zbioru danych, a wyniki są analizowane. Raport, który pochodzi z tego kroku, zwykle pokazuje wzorce znalezione w całym procesie, w tym wszelkie klasyfikacje, klastry, asocjacje lub wzorce sekwencyjne istniejące w zestawie danych.
Przegląd jest często ważnym ostatnim krokiem. Ta faza procesu zwykle obejmuje powtarzanie modeli wyszukiwania z nowym zestawem danych, aby upewnić się, że główny zestaw jest reprezentatywny dla całej populacji danych. Wyniki nie mogą przewidzieć trendów w większej populacji, jeśli próbka danych nie odzwierciedla ich dokładnie.