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Introduction au data mining 1

Ricco Rakotomalala Université Lumière Lyon Laboratoire ERIC Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC CRicco Rakotomalala ? ricco rakotomalala univ-lyon fr ? http chirouble univ-lyon fr ricco cours Publications ressources liens logiciels ? Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC CPlan Qu ? est ce que le Data Mining Spéci ?cités du Data Mining Quelques exemples Typologie des méthodes de Data Mining Ressources ?? Sites web et bibliographie Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC CUne démarche plus qu ? une théorie Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC CExemple introductif demande de crédit bancaire Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC ? divorcé ? enfants à charge ? chômeur en ?n de droit ? compte à découvert CExpérience de l ? entreprise ses clients et leur comportement ? coûteuse en stockage ? inexploitée Comment et à quelles ?ns utiliser cette expérience accumulée Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC CLe processus ECD Extraction de connaissances à partir de données KDD ?? Knowledge discovery in Databases ? Echantillonnage ? Préparation des données ? Visualisation des données ? Graphes d'Induction ? Réseaux de neurones ? Analyse discriminante ? Régression logistique ? Tests statistiques ? Re-échantillonnage table modèles Connaissances Bases de données Fouille des Mise en forme des données Data mining Connaissances Déploiement Exploitation Dé ?nition Processus non-trivial d ? identi ?cation de structures inconnues valides et potentiellement exploitables dans les bases de données Fayyad Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC CSource CRISP-DM Step-by-step Data Mining Guide SPSS Publication Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC CÉmergence de l ? ECD domaines d ? applications Domaine des assurances ? analyse des risques caractérisation des clients à hauts risques etc ? automatisation du traitement des demandes diagnostic des dég? ts et détermination automatique du montant des indemnités Services ?nanciers ? consentements de prêts automatisés support à la décision de crédit ? détection des fraudes Grande distribution ? pro ?ls de consommateurs et modèles d ? achats ? constitution des rayonnages ? marketing ciblé Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC CEst-ce vraiment nouveau Dé ?nition Processus non-trivial d ? identi ?cation de structures inconnues valides et potentiellement exploitables dans les bases de données Fayyad Data Mining Une nouvelle façon de faire de la statistique http cedric cnam fr saporta DM pdf L ? analyse des données est un outil pour dégager de la gangue des données le pur diamant de la véridique nature ? J P Benzécri The basic steps for developing an e ?ective process model http www itl nist gov div handbook pmd section pmd htm Model selection Model ?tting Model validation Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC C Sources de données Techniques utilisées Multiplicité des supports Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC CSpéci ?cités du Data Mining Sources de données ? valoriser les ?chiers de l ? entreprise ? construire des entrepôts ? modi ?er