Exploration polaire

Orange : Orange est un logiciel libre d'exploration de données (data mining). Il propose des fonctionnalités de modélisation à travers une interface visuelle, une grande variété de modalités de visualisation et des affichages variés dynamiques1. Développé en python, il existe des versions Windows, Mac et Linux. ORANGE est développé par le Laboratoire d’Intelligence Artificielle de l’Université de Ljubljana, en Slovénie (http://www.ailab.si/orange/). Il peut être utilisé de deux manières :

LE DATAWAREHOUSE L’application du datawarehouse en finance et contrôle SOMMAIRE INTRODUCTION | | p. 3 | | | | I. En amont : les données à intégrer | | p. 5 | | | | II. Organisation fonctionnelle du DWH : traitement des données 1. Intégration et filtrage des données 2. Codage des données 3. Synchronisation 4. Certification | | p. 8 | | | | III. En aval : les outils d’analyse 1. Reporting 2. Hypercubes OLAP 3. Datamining

Datawarehouse C. Vangenot Plan Partie 1 : Introduction 1. Objectifs 2. Qu'est ce qu'un datawarehouse? 3. Pourquoi ne pas réutiliser les BD? ROLAP MOLAP HOLAP Partie 2 : Implémentation d'un datawarehouse Partie 3 : Cube Hypercube: Mesures et Dimension Opérateurs de manipulation Partie 4 : Modélisation en étoile et en flocon Partie 5 : Conception d'un datawarehouse Partie 1: Introduction 1- Objectifs Transformer un système d’information qui avait une vocation de production

Introduction au Data Mining et à l’apprentissage statistique Gilbert Saporta Chaire de Statistique Appliquée & CEDRIC, CNAM, 292 rue Saint Martin, F-75003 Paris gilbert.saporta@cnam.fr http://cedric.cnam.fr/~saporta Plan 1. Qu’est-ce que le data mining? 2. Trois méthodes emblématiques 2.1 Règles d’associations 2.2 Arbres de décision 2.3 Scoring 3. Performance des méthodes de prévision 4. Construction et choix de modèles: théorie de l’apprentissage 5. Le DM, une nouvelle conception

Introduction à Clémentine Démarrer Clémentine : 5 4 3 2 1 Pour démarrer l’application, choisire Clémentine 12.0 dans le dossier SPPS Inc dans les programmes du Menu Démarrer. L’interface SPPS Clémentine : Travailler sur SPSS clémentine est un processus qui engage 3 étapes : * Premièrement, lecture des données dans Spss clémentine * Deuxièmement, manipulation des données * Enfin, Envoyer les données à une destination Cette suite d’opération est appelé «  Data Stream »

Bases de données objet Introduction Références bibliographiques Georges GARDARIN, “Bases de données”, Editions Eyrolles Jeffrey ULLMAN, http://www-db.stanford.edu/~ullman A quoi servent les bases de données ? Stockage des informations : • sur un support informatique • pendant une longue période • de taille importante • accès multi-utilisateurs Il faut donc : • gérer de manière efficace les accès aux disques • proposer une définition structurée des données • éviter les redondances Le Système de Gestion

Didacticiel - Études de cas R.R. 1 Objectif Comparer les performances de Tanagra et R pour une CAH Mixte sur un fichier de grande taille. La CAH (classification ascendante hiérarchique) est une technique de classification automatique (clustering en anglais). Elle vise à produire un regroupement des individus de manière à ce que les individus du même groupe soient semblables, des individus dans des groupes différents soient dissemblables. Le succès de la CAH repose sur sa capacité à produire

Présenté Par Ouenniche AymenIntroduction Au Systèmes d’Informations Datamining TABLE DE Parties partie 1# définition Datamining (60 mots) # partie 2# l’engouement récent pour le datamining (120 mots )# partie 3# Exemples d’application métiers s’appuyant sur le datamining (160 mots ) partie 4# Principales étapes d’un projet datamining (230 mots )# partie 5# Quelques méthodes statistique adaptée au datamining (100 mots )# partie 6# Difficultés du datamining (370 mots )# Datamining

Les méthodes multifactorielles permettent d'obtenir des représentations graphiques qui constituent le meilleur résumé possible de l'information contenue dans un grand tableau de données. Pour cela, il faut consentir à une perte d'information afin de gagner en lisibilité. En fonction des phénomènes que l'on veut étudier et de la nature du tableau de données dont on dispose, on appliquera telle ou telle méthode multifactorielle. En effet, il n'existe pas une méthode factorielle d'analyse des données

Définition L’informatique décisionnelle (Management du système d’information, en anglais : DSS ou encore B.I.) désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles, d’une entreprise en vue d’offrir une aide à la décision et de permettre aux responsables de la stratégie d’entreprise d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée. Ce type d’application utilise en règle générale un datawarehouse