Ricco Rakotomalala Université Lumière Lyon 2 Laboratoire ERIC

Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC

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Ricco Rakotomalala • ricco.rakotomalala@univ-lyon2.fr • http://chirouble.univ-lyon2.fr/~ricco/cours/ Publications, ressources, liens, logiciels, …

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Plan

1. Qu’est ce que le Data Mining ? 2. Spécificités du Data Mining 3. Quelques exemples 4. Typologie des méthodes de Data Mining 5. Ressources – Sites web et bibliographie

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Une démarche plus qu’une théorie !

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Exemple introductif : demande de crédit bancaire

• • • •

divorcé 5 enfants à charge chômeur en fin de droit compte à découvert

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Expérience de l’entreprise : ses clients et leur comportement

• coûteuse en stockage • inexploitée

Comment et à quelles fins utiliser cette expérience accumulée
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Le processus ECD (Extraction de connaissances à partir de données) KDD – Knowledge discovery in Databases
• Graphes d'Induction • Réseaux de neurones • Analyse discriminante • Régression logistique

• Echantillonnage • Préparation des données • Visualisation des données

• Tests statistiques • Re-échantillonnage

table

modèles

Connaissances

Bases de données

Fouille des données (Data mining)

Mise en forme des Connaissances

Déploiement Exploitation Définition : Processus non-trivial d ’identification de structures inconnues, valides et potentiellement exploitables dans les bases de données (Fayyad, 1996)
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Source: CRISP-DM 1.0, Step-by-step Data Mining Guide, SPSS Publication