Exploration de données

grande joie car c'est à travers l'économétrie que je suis venu au traitement statistique des données. Lorsque j'ai vu un nuage de point avec une forme plus ou moins armée, et que j'ai compris qu'on pouvait en déduire une liaison fonctionnelle représentée par une courbe passant au milieu de ces points, je me suis dit qu'il y avait là quelque chose de magique. Je trouvais formidable l'idée que des données recèlent une vérité que l'on est capable de reconstituer ou bien, inversement, que l'on s'imagine

transformation peuvent être caractéristiques du comportement ultérieur d’un client. Les sources des variables 1. La mémorisation des comportements Ex : l’analyse du ticket de caisse L’inquisition directe Il s’agit d’acquérir directement les données auprès des clients (questionnaire, interviews, enquête) L’inférence Synonyme du mot déduction. Les variables acquises peuvent être employés pour inférer des variables inconnues c’est le cas notamment du prénom et de l’adresse. * Le scoring

informations sur le marché (Offre, Demande, Environnement). Les objectifs - recueillir les informations, les données (brutes) - organiser, traiter l’information - la diffuser - l’appliquer - archiver, stocker l’information La collecte et le stockage des donnés Les informations collectées sont stockées dans le DATAWAREHOUSE (entrepôt de données). Le DATAWAREHOUSE est un système centralisé afin de rendre l’information cohérente et accessible. Comment collecter

recueillir les données 3. Inférence et modélisation 4. Le “data mining” 5. Construction et choix de modèles 6. Conclusions ENG200, octobre 2011 4 "La statistique" Rapport sur la science et la technologie n°8 Académie des sciences, Août 2000 - ENG200, octobre 2011 5 1. Définitions • La statistique et les statistiques – les statistiques: recueils de données, résultats élémentaires – la statistique: méthodologie du recueil, du traitement, de l’interprétation de données statistiques

base de données relationnelle, en passant par le DW (Data Warehouse), au DM (Data Mining). Il nous permet d'observer leur positionnement dans la chaîne de production d'information et de connaissances. Cet article nous éclaire sur les choix d'outils à faire en fonction de leur robustesse, du niveau de fiabilité des résultats obtenus et de leur domaine d'application. Chapitre I: Data Warehouse / Datamart / Datamining /Plateforme BigData 1. Data Warehouse C’est le lieu de stockage des données provenant

rechercher des relations de cause à effet et établir des modèles prédictifs 12 I. Objectifs – II. Types d’informations – III. Processus II. Types d’informations 1. Informations internes et informations externes • Informations internes : au données qui peuvent être obtenues sein même de l’entreprise. • Informations externes : informations non disponibles dans l’entreprise, qui proviennent d’origines variable. multiples et sont de coût 13 I. I. Objectifs – II. Types d’informations –

Elaboration des mod` eles de Scoring pour les particuliers l’exploration et le traitement des donn´ees ´etude de d´ependance entre variables Analyse factorielle des donn´ees mixtes L’AFDM (Analyse Factorielle des Donnees Mixtes) g´en´eralise l’ACP et l’ACM, elle permet de traiter `a la fois des donnees quantitatives propres `al’ACP et des variables qualitatives propres `a l’ACM. La force de l’AFDM reside donc dans la prise en compte des relations entre individus, au mˆeme titre que toutes les autres methodes

cointégration - application à la relation entre la croissance économique et la consommation d’énergie. 2011 : Projet de fin de première année : Réalisation et analyse d’un sondage national sur l’opinion politique en Tunisie. 2011 : Conception d’une base de données pour la gestion d’un aéroport. 2012 : La mesure de la croissance économique. 2012 : Etude économique et modélisation du marché international du phosphate. 2013 : Classification des pays du monde selon le bien-être. 2013: Analyse de la relation entre

1 2 Plan  Introduction  Arbre de décision  Algorithme ID3  Exemple  Conclusion 3 Introduction  Dans les domaines de l'aide à la décision (informatique décisionnelle et entrepôt de données), il est essentiel de produire des procédures de classification compréhensibles par l'utilisateur.  On distingue deux classification :  supervisé: Les arbres de décision, Les réseaux de neurones…  non-supervisé: regroupement, densité

Didacticiel - Etudes de cas R.R. Objectif Confronter plusieurs algorithmes d’apprentissage sur des échantillons d’apprentissage et de test identiques. Utilisation comparée de TANAGRA, ORANGE et WEKA. Très souvent, pour résoudre un problème d’apprentissage supervisé, nous sommes emmenés à choisir entre plusieurs algorithmes d’apprentissage. Parmi les critères d’évaluation figurent la précision des méthodes sur un échantillon test. Pour une expérimentation rigoureuse, il est fortement conseillé