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Data Mining: Définition Cest lexploitation et lanalyse de grands volumes de données en vue den tirer linformation pertinente pour la compréhension du phénomène.

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1 Data Mining: Définition Cest lexploitation et lanalyse de grands volumes de données en vue den tirer linformation pertinente pour la compréhension du phénomène étudié, la formulation de jugements et la prise de décision.

2 Le Data Mining ou Extraction de Connaissance à partir de Données (ECD), a pour objet lextraction dun savoir ou dune connaissance à partir de grandes quantités de données par des méthodes automatiques. On dit aussi: - Extraction de données; - fouille de données; - forage de données

3 Le Data Mining se distingue de lanalyse des données et de la statistique: -Pas dhypothèses à vérifier; -Lintégration des connaissances obtenues dans le schéma organisationnel de lentité étudié; -Les données utilisées sont tirées des systèmes de stockage de lentité et ne sont pas à priori destinées au Data Mining, sauf dans le cas des entrepôts de données.

4 Le Data Mining se situe à la croisée de la statistique et l analyse des données, de lintelligence artificielle et des bases de données. Il utilise donc des algorithmes venant de ces disciplines.

5 Que permet le Data Mining ? Le Data Mining permet de découvrir des pépites dinformations enfouies dans une mine de données.

6 Quest ce qui est à la base du développement du Data Mining ?

7 1.Laugmentation des capacités de stockage des données: Les disques durs permettent aujourdhui de stocker plusieurs Giga octets.

8 2. Laccroissement des capacités de traitement des données du fait de la facilité et de la vitesse daccès aux données grâce à laccès direct (plus de bandes magnétique)

9 Exemple Ecouter de la musique avec un lecteur de CD ou avec un magnétophone. - Pour accéder à un morceau stocké sur la bande magnétique, il faut dérouler la bande jusquà la zone de stockage du morceau. - Par contre, on accède directement au morceau stocké sur le CD.

10 3. Le développement des techniques de base de données: Le concept de base de données relationnelles permet une meilleure organisation et exploitation des bases de données.

11 4. La croissance exponentielle des bases de données: Les capacités des base de données sont de lordre de terabits (10 puissance 12 bits): Apparition dentrepôts de données impossible à exploiter manuellement.

12 5. Existence de moyens de plus en plus efficaces de collecte des données (scanner dans les supermarchés, internet)

13 Quel est linteret du Data Mining ?

14 1. Il rend possible lexploration des entrepôts de données par les entreprises cherchant à améliorer leur rentabilité, grâce par exemple à une meilleure connaissance de la clientèle

15 2. Il rentabilise les systèmes dinformation qui dhabitude ont été conçus et installés par des investissements coûteux.

16 Que permet le Data Mining ?

17 1. Comprendre le phénomène étudié: Savoir 2. Avoir ensuite une visibilité pour prendre des décisions: prévoir pour décider

18 Quel est le public Concerné ?

19 1.Les scientifiques: comprendre certains phénomènes 2.Les analystes: produire des rapports pour les décideurs 3.Les décideurs: prévoir pour décider

20 Les principaux secteurs utilisant le Data Mining Banques: 13% Télécommunications: 9% E-Commerce: 9% Détection des fraudes: 8% Etudes scientifiques: 8% Marketing: 7% Assurance: 6% Distribution: 6% Biologie: 5% Industrie pharmaceutique: 5%

21 Que vise le Data Mining ? 1. Classer 2. Prédire Lessentiel des techniques utilisées pour cela se trouve dans les grandes composantes de lanalyse des données: - La classification automatique -Lanalyse factorielle -Les techniques de régression.


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