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Pages: 26 (6308 mots) Publié le: 18 avril 2013
SUPPORT DE COURS & TP DATAMINING
2012/ 2013
Pr. A. EL OUARDIGHI

© A. EL OUARDIGHI

Data warehouse Datamining

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PLAN DU COURS DATAMINING

 INTRODUCTION DATAMINING

 PRESENTATION DE CLEMENTINE
 DATAMINING AVEC CLEMENTINE  TECHNIQUES DE MODELISATION  PROJET DATAMINING

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INTRODUCTION DATAMINING
Pr. A. ELOUARDIGHI jalilardighi@yahoo.fr

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Data warehouse

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PLAN
Motivations Définition du Datamining

Domaines d’applications
Description du processus de Datamining

Tâches et Techniques de Datamining
Text Mining, Web mining
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Motivations
 Besoin des entreprises        Faire face à la concurrenceAccéder à toutes les données de l’entreprise Regrouper les informations disséminées Analyser et prendre des décisions rapidement

 Maîtrise de l’information et de la connaissance permet de:
Mieux satisfaire les besoins Réaliser des économies d’échelles Développer les compétences, la capacité et l’autonomie de réflexion et d’action de l’entreprise
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Motivations
 Explosion des données        Masse importante de données Données multi-dimensionnelles (milliers d’attributs) Inexploitables par les méthodes d’analyse classiques Besoin de traitement en temps réel de ces données

 Croissance en puissance des machines capables:
De supporter de gros volumes de données D’exécuter le processus intensif d’exploration De traiter desdonnées Hétérogènes

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Définition de Datamining
 Vocabulaire:  Extraction de connaissances dans les données (ECD) ou Knowledge discovery in DataBases (KDD) Fouille de données ou Datamining « Le terme Datamining correspond à l’ensemble des techniques et des méthodes, qui à partir des données, permettant d’obtenir desconnaissances exploitable ».

 Définition:


 Équation fondamentale:

Données

Processus

Connaissance

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DM: Convergence de plusieurs disciplines

Datamining

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Domaines d’application

 Marketing: Ciblage, Fidélisation, Relation client… .  Gestion etanalyse des marchés : Profils des consommateurs, modèle d ’achat: « panier de la ménagère »  Détection de fraudes : Télécommunications, utilisation des cartes bancaires...  Gestion de stocks : Quand commander un produit, quelle quantité demander,

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Domaines d’application
 Analyse financière : Maximiser l’investissement. Gestion et analyse de risque: Assurances, Banques (identifiez les clients à risque lors de l'octroi d'un crédit, à la souscription d'un contrat d'assurance…)

 Médecine et pharmacie :
  Diagnostic : découvrir d ’après les symptômes du patient sa maladie Choix du médicament le plus approprié pour guérir une maladie donné

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10 Exemple
    Entreprise : banque Activité : Les prêts Problème : accepter ou refuser une demande de crédit ? Solution actuelle : évaluation de la solvabilité du client sur base de critères définis par des gestionnaires expérimentés  Solution Datamining: Analyser la solvabilité observée lors des anciens crédits

crédits anciens

modèle

demandes de crédit

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anciens crédit

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Modélisation (Application d’une technique de Datamining)

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Application du modèle sur de nouveaux clients

Mode de rémunération
Hebdomadaire Mensuelle Mensuelle

Catégorie d’âge
Jeune Agé...
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