Pesa ndakisa ya situation oyo lolenge moko boye ya approche ya science ya ba données ekozala malamu mingi.
Ndakisa moko ya likambo oyo lolenge moko boye ya mayele ya siansi ya ba données ekozala malamu mingi ezali na kosakola bizaleli ya bakiliya mpo na site internet ya commerce électronique. Na likambo oyo, lolenge ya boyekoli oyo etambwisami na kosalelaka ba algorithmes ya boyekoli ya masini, lokola banzete ya mikano, ba voisins k-près, mpe régression logistique, ekozala malamu mingi. Ya liboso, ekosɛnga kompanyi yango esangisi makambo oyo etali bizaleli ya bakiliya na site Internet, na ndakisa ntango oyo balekisaka na site yango, nkasa oyo batali, biloko oyo batali, biloko oyo basombaki, mpe makambo oyo etali motángo ya bakiliya. Na sima ba données oyo ekoki kosalelama pona ko former modèle ya apprentissage machine. Na sima modèle oyo formation ekoki ko prédire probabilité ya client asomba eloko moko boye to azonga na site, na kotalaka comportement na ye pe ba informations démographiques. Approche oyo ezali très efficace pona ko prédire comportement ya client po ekoki ko identifier ba modèles pe kosala ba prédictions sur la base ya ba données historiques. Ezali kopesa nzela na kompanyi ya mombongo ya Internet mpo na kosala ete site Internet na bango mpe mayele na bango ya kosala mombongo ezala malamu mpo na ko cibler malamu ba clients potentiels mpe kobakisa ba ventes.