Qu’est-ce qu’un dataset : définition, avantages et utilisation
Sommaire
Qu’est-ce qu’un dataset ?
Un dataset représente un ensemble structuré de données regroupées dans un format spécifique. Il prend le plus souvent la forme d’un fichier CSV ou d’un tableau : les lignes correspondent aux variables et les colonnes représentent les paramètres les définissant.
Les datasets sont généralement exploités dans le domaine de l’apprentissage automatique (machine learning) et de la science des données pour entraîner des modèles et prendre des décisions basées sur les informations qu’ils contiennent. En effet, les exemples contenus dans ceux-ci permettent au modèle d’apprendre des schémas et des relations, et d’ajuster ses paramètres internes pour effectuer des prédictions ou faire des choix.
Les types de données les plus couramment inclus dans un dataset BtoB sont les suivants :
- Les données démographiques des entreprises : la taille, le secteur d’activité, la localisation géographique ou la structure organisationnelle ;
- Les données des contacts clés, telles que des informations sur les décideurs et les contacts au sein des entreprises ciblées ;
- Les données financières, c’est-à-dire les performances financières des entreprises ;
- Les données comportementales, qui fournissent des informations sur les actions et les comportements des entreprises ;
- Les données concurrentielles, qui concernent les activités et la position des concurrents sur le marché.
Quels sont les avantages de l’utilisation d’un dataset ?
Un dataset rassemble une grande quantité de données dans un format exploitable. Il peut contenir des données provenant de différentes sources afin d’obtenir des informations approfondies sur un sujet spécifique. Grâce à ses ressources précises et quantifiables, il alimente efficacement les analyses et les modèles prédictifs, facilitant ainsi grandement la prise de décisions éclairées et basées sur des preuves concrètes.
Les data scientists jouent un rôle crucial dans la prise de décision basée sur les données. Ils éclairent Dans le domaine en expansion de l’intelligence artificielle, l’évaluation et l’amélioration des performances des systèmes s’appuient sur les datasets. Ils servent de ressources pour s’assurer du bon fonctionnement des systèmes. Ils permettent de mesurer les résultats, d’identifier les lacunes et de mettre en œuvre des améliorations pour optimiser les processus et l’efficacité générale.
Enfin, l’étude d’un dataset révèle des tendances, des schémas et des corrélations qui pourraient être invisibles à l’œil nu, améliorant ainsi les stratégies commerciales grâce à des perspectives nouvelles et inédites. De même, cette détection fait gagner du temps et réduit les coûts en révélant les domaines manquant d’efficacité, et ce, de manière plus efficace que par les moyens traditionnels.
Le glossaire de l'IA
Comment acquérir un dataset ?
Les associations professionnelles et les organismes gouvernementaux fournissent généralement des données exactes et spécifiques. Les ressources disponibles, les rapports de recherche et les bases de données qu’ils mettent à disposition sont des sources sûres.
Certains agrégateurs de données collectent et consolident des informations provenant de différentes sources. Ils offrent un accès pratique à des datasets variés et qualitatifs. En revanche, il faut prendre en considération la réputation et la crédibilité de ces agrégateurs avant de les choisir.
L’une des possibilités pour partager et échanger des données consiste à établir des partenariats avec d’autres sociétés ou organisations complémentaires. Cela permet d’accéder à de nouvelles sources de données et d’enrichir le dataset d’origine. Les données internes à une entreprise peuvent lui être précieuses pour créer un dataset personnalisé en fonction de la base de clients existante.
Comment analyser un dataset ?
Les relations et les tendances au sein du dataset sont étudiées grâce à des techniques d’analyse exploratoire des données telles que la corrélation, l’analyse de variance et les graphiques de dispersion. Ces méthodes révèlent des insights initiaux et permettent de formuler des hypothèses.
Des techniques de segmentation identifient les groupes homogènes au sein du dataset. En regroupant les entreprises en segments distincts en fonction de caractéristiques spécifiques, les stratégies de marketing et de communication peuvent être personnalisées.
Les techniques de modélisation prédictive (la régression, la classification ou la modélisation de survie) prédisent le comportement futur des entreprises. Elles aident à anticiper les conversions, les ventes potentielles ou les risques.
Si le dataset contient des données qualitatives, les techniques d’analyse de sentiment extraient des insights sur les perceptions et les attitudes des sociétés à l’égard de la marque, des produits ou des services. L’entreprise ajuste alors ses messages et améliore la satisfaction client.
Pourquoi l’analyse d’un dataset est-elle bénéfique pour les entreprises ?
Les entreprises s’appuient également sur leurs datasets pour analyser la concurrence. Les spécialistes du marketing peuvent collecter des datasets contenant des informations sur les activités et les performances des concurrents. Cela inclut des données telles que les stratégies de tarification, les offres de produits, les campagnes publicitaires, les canaux de distribution, les avis clients, etc. Ils surveillent également les actions des autres entreprises du secteur afin de comprendre leur positionnement sur le marché et leurs forces et leurs faiblesses, et ainsi ajuster leurs méthodes en conséquence.
Comment utiliser un dataset dans une stratégie marketing BtoB ?
Segmenter et cibler efficacement une audience
Personnaliser les messages marketing
Optimiser les canaux de communication et les campagnes marketing
Qu’est-ce qu’un dataset ?
Quels sont les bénéfices de l’utilisation d’un dataset ?
Quel usage faire d’un dataset dans une stratégie marketing BtoB ?
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