Exploration de données. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Vous lisez un « bon article ». L'utilisation industrielle ou opérationnelle de ce savoir dans le monde professionnel permet de résoudre des problèmes très divers, allant de la gestion de la relation client à la maintenance préventive, en passant par la détection de fraudes ou encore l'optimisation de sites web. C'est aussi le mode de travail du journalisme de données[1]. L'exploration de données[2] fait suite, dans l'escalade de l'exploitation des données de l'entreprise, à l'informatique décisionnelle. Histoire[modifier | modifier le code] Collecter les données, les analyser et les présenter au client. De 1919 à 1925, Ronald Fisher met au point l'analyse de la variance comme outil pour son projet d'inférence statistique médicale.
L'arrivée progressive des micro-ordinateurs permet de généraliser facilement ces méthodes bayésiennes sans grever les coûts. Applications industrielles[modifier | modifier le code] A Programmer's Guide to Data Mining | The Ancient Art of the Numerati. Reading Material of Python for Data Mining.
Data Science Kit - Get - O'Reilly Media. Python Data Analysis Library — pandas: Python Data Analysis Library.