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datamining kxen 2 Data Mining - Fondements théoriques Françoise Soulié Fogelman Master MI R MICR Cours Fouille de Données Agenda z La question métier ? Comment décrire un problème data mining ? Comment décrire la question métier z Données z Modèles z Eval

Data Mining - Fondements théoriques Françoise Soulié Fogelman Master MI R MICR Cours Fouille de Données Agenda z La question métier ? Comment décrire un problème data mining ? Comment décrire la question métier z Données z Modèles z Evaluation des Techniques de Modélisation z Le modèle d ? apprentissage statistique de V Vapnik KXEN-Con ?dential CComment décrire un problème data mining z Le début de tout projet data mining ? Un utilisateur métier pose une B question La Direction veut augmenter le revenu sur ce produit ?? ??Pouvez- vous me dire quels clients actuels je dois contacter pour leur o ?rir ce produit B avec mon prix spécial promotion ?? La Production s ? est aperçu que ce processus produits beaucoup plus de défauts que cet autre ?? ??Pouvez-vous me dire les caractéristiques de ces processus qui expliquent cet écart ?? ? ? pour prendre une décision concernant une action à lancer z Ces questions sont liées aux objectifs stratégiques de l ? entreprise ? Le Plan Stratégique détaille les objectifs stratégiques de l ? entreprise ? Le Plan opérationnel liste B B Les actions prévues Les KPI - Key Performance Indicators - utilisés pour mesurer les résultats des actions z Aujourd ? hui les entreprises veulent industrialiser le processus de décision et contrôler leurs actions KXEN-Con ?dential Comment décrire la question métier z Pour chaque question métier posée il faut ? Comprendre le processus métier associé ? Quelles sont les variables associées ? Quel est le résultat attendu z Les variables d ? entrée ? Ou variables explicatives ? Ou inputs ? Doivent être disponibles z La cible ? Ou variable expliquée ? Ou output ? Doit être mesurable ? Et ??actionnable ? KXEN-Con ?dential CExemples de questions métier z Ciblage marketing ? Propensité d ? achat ? Rétention ? Push d ? o ?res en temps réel z Segmentation ? Segmentation clients ? Segmentation o ?res z Crédit ? Probabilité de défaut z Distribution ? Prévision de revenu de vente ? Ventes co-occurrentes z Industrie ? Prévision des défauts ? Nombre de pannes ? Appels pour intervention ? Pièces nécessaires KXEN-Con ?dential Comment décrire la question métier z Le projet Data Mining vise donc à ? Exploiter les données existantes pour ? Produire un modèle répondant à la B question métier Le modèle fournit les éléments pour construire un Business Case ? Exploiter le modèle pour réaliser une action ciblée z Exemple ? Dé ?nir la cible d ? une campagne marketing i e la liste des personnes à B contacter ? Le modèle donne une indication du retour attendu J ? ai un B budget de Mon modèle m ? indique que en contactant clients ceux qui ont le meilleur score je devrais obtenir un taux de retour de B Le retour net de ma campagne devrait donc être de si chaque client qui répond me rapporte KXEN-Con ?dential CAgenda z La question métier z Données ? Le processus données ? Construire l ? Analytical Data