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Fouille de données Data Mining Julien JACQUES Université Lumière Lyon CLa fouille de données qu ? est-ce que c ? est Fouille de données data mining Ensemble d ? approches statistiques permettant d ? extraire de l ? information de grands jeux de données dans une perspectives d ? aide à la décision P Besse et al Data Mining et Statistique Journal de la Société Française de Statistique CLa fouille de données qu ? est-ce que c ? est Fouille de données data mining Ensemble d ? approches statistiques permettant d ? extraire de l ? information de grands jeux de données dans une perspectives d ? aide à la décision Les étapes du data mining Nettoyage des données erreurs données manquantes outliers Transformation éventuelle des données normalisation linéarisation Explicitation de l ? objectif de l ? analyse en terme statistique régression classi ?cation clustering Choix de la méthode et mise en oeuvre informatique Test validation de la qualité des résultats Exploitation P Besse et al Data Mining et Statistique Journal de la Société Française de Statistique CLa fouille de données quelques références CLa fouille de données quelques références http eric univ-lyon fr ??ricco data-mining http data mining free fr http eric univ-lyon fr ??jjacques CLa fouille de données à quoi cela sert publicité ciblée sur internet identi ?cation des prospects les plus susceptibles de devenir clients reconnaissance faciale dans une image calcul de la rentabilité des clients évaluer le risque d ? un client credit scoring détection de fraudes bancaires analyse automatique de contenus textuels text mining reconnaissance de la parole calcul de score de réachat prévision de consommation d ? électricité prévision de traf ?c routier tester l ? ef ?cacité d ? un traitement médical CLa fouille de données panorama des méthodes fouille de données méthodes descriptives méthodes prédictives CLa fouille de données panorama des méthodes clustering méthodes descriptives analyse factorielle ACP AFC ACM détections de liens recherche d ? associations méthodes prédictives classi ?cation supervisée prédire Y quali régression prédire Y quanti CLa fouille de données panorama des méthodes Ce qui n ? est pas abordé dans ce cours analyse factorielle ACP AFC ACM projection et visualisation de données dans un espace de dimension faible régression prédire une variable quantitative détections de liens règles d ? association prédire une variable quantitative CLa fouille de données panorama des méthodes Ce qui est abordé dans ce cours clustering classi ?cation automatique classi ?cation non supervisée segmentation typologie regrouper des individus qui se ressemblent en classes représentatives classi ?cation supervisée discrimination analyse discriminante scoring classer des individus dans des classes dé ?nies a priori CLa fouille de données panorama des méthodes Ce qui est abordé dans ce cours clustering classi ?cation automatique classi ?cation non supervisée segmentation typologie regrouper des individus qui se ressemblent en classes représentatives classi ?cation supervisée discrimination analyse discriminante scoring classer des individus dans des classes dé ?nies a priori Notations les individus observations sont décrits par un ensemble de p variables aléatoires explicatives X