SUPPORT DE COURS & TP DATAMINING
2012/ 2013
Pr. A. EL OUARDIGHI

© A. EL OUARDIGHI

Data warehouse Datamining

1

PLAN DU COURS DATAMINING

 INTRODUCTION DATAMINING

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

© A. EL OUARDIGHI

Data warehouse Introduction Datamining

2

INTRODUCTION DATAMINING
Pr. A. EL OUARDIGHI jalilardighi@yahoo.fr

© A. EL OUARDIGHI

Data warehouse

3

PLAN
Motivations Définition du Datamining

Domaines d’applications
Description du processus de Datamining

Tâches et Techniques de Datamining
Text Mining, Web mining
© A. EL OUARDIGHI Data warehouse Introduction Datamining 4

Motivations
 Besoin des entreprises        Faire face à la concurrence Accéder 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
© A. EL OUARDIGHI Data warehouse Introduction Datamining 5

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 des données Hétérogènes

© A. EL OUARDIGHI

Data warehouse Introduction Datamining

6

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 des