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Modèle dentrepôt de données à base de règles Cécile Favre, Fadila Bentayeb et Omar Boussaïd Laboratoire ERIC Université Lyon 2 3 ème atelier sur la « Fouille.

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1 Modèle dentrepôt de données à base de règles Cécile Favre, Fadila Bentayeb et Omar Boussaïd Laboratoire ERIC Université Lyon 2 3 ème atelier sur la « Fouille de données complexes dans un processus dextraction des connaissances » FDC06 Lille, Mardi 17 Janvier 2006

2 C. Favre, F. Bentayeb et O. BoussaïdAtelier FDC – 17 Janvier 20062/15 Contexte 1/2 Collaboration avec LCL–Le Crédit Lyonnais Demande de marketing local : –Formulation dune demande de ciblage pour une action marketing ponctuelle (opération spécifique à un produit ou à un événement). –Extraction dune liste de clients répondant à certains critères –Mesure de résultats Analyser des données provenant de sources hétérogènes, indépendantes pour enrichir nos connaissances sur les demandes marketing : données complexes

3 C. Favre, F. Bentayeb et O. BoussaïdAtelier FDC – 17 Janvier 20063/15 Contexte 2/2 Architecture dentreposage virtuel de données basée sur la médiation et lentreposage

4 C. Favre, F. Bentayeb et O. BoussaïdAtelier FDC – 17 Janvier 20064/15 Problématique Répondre à des besoins danalyse qui évoluent rapidement Intégrer des connaissances pour enrichir lanalyse Impliquer davantage lutilisateur dans le processus décisionnel

5 C. Favre, F. Bentayeb et O. BoussaïdAtelier FDC – 17 Janvier 20065/15 Modèle multidimensionnel : exemple Données de LCL pour lanalyse du PNB

6 C. Favre, F. Bentayeb et O. BoussaïdAtelier FDC – 17 Janvier 20066/15 Modèle dentrepôt de données à base de règles : R-DW

7 C. Favre, F. Bentayeb et O. BoussaïdAtelier FDC – 17 Janvier 20067/15 Connaissances : exemple Connaissances : –Identifiants des agences dédiées aux étudiants : 01903, 01905, –Connaissances utiles pour lanalyse –Expression sous forme de règles : si idAgence {01903, 01905, 02256} alors type_agence=étudiant

8 C. Favre, F. Bentayeb et O. BoussaïdAtelier FDC – 17 Janvier 20068/15 Modèle R-DW : exemple Modèle conceptuel R-DW pour l'analyse du PNB

9 C. Favre, F. Bentayeb et O. BoussaïdAtelier FDC – 17 Janvier 20069/15 Règles Expression en extension –Règle de type « si-alors » –Ex : agences dédiées aux étudiants Expression en intention –Règle de calcul : extraction de caractères, fonction de scoring, … –Ex : calcul de laffinité dun client pour un produit si idAgence {01903, 01905, 02256} alors type_agence=étudiant affinité=f(caractéristiques du client)

10 C. Favre, F. Bentayeb et O. BoussaïdAtelier FDC – 17 Janvier /15 Application aux données LCL Règles enrichissant lanalyse du PNB :

11 C. Favre, F. Bentayeb et O. BoussaïdAtelier FDC – 17 Janvier /15 Implémentation Plateforme Web (HTML/PHP) qui interface le SGBD Oracle Principe SGBD Oracle

12 C. Favre, F. Bentayeb et O. BoussaïdAtelier FDC – 17 Janvier /15 Travaux relatifs : évolution de schéma Mise à jour de schéma –Migrer les données vers le schéma le plus récent (Blaschka et al. 1999, Hurtado et al. 1999) Versionnement de schémas –Historiser les dimensions (Bliujute et al. 1998, Chamoni et Stock 1999, Eder et Koncilia 2001)

13 C. Favre, F. Bentayeb et O. BoussaïdAtelier FDC – 17 Janvier /15 Travaux relatifs : utilisation de règles dans les ED Définition du modèle dentrepôt à partir des schémas sources (Kim et al. 2003, Peralta et al 2003) Contraintes dintégrité (Carpani et Ruggia 2001, Hurtado et Mendelzon 2002, Ghozzi et al. 2003) Gestion dexceptions dans le processus dagrégation (Espil et Vaisman 2001)

14 C. Favre, F. Bentayeb et O. BoussaïdAtelier FDC – 17 Janvier /15 Conclusions Proposition du modèle R-DW pour : –créer des hiérarchies de dimension de façon dynamique ; –faire évoluer les contextes d'analyse ; –intégrer des connaissances dans le modèle –renforcer l'interaction entre l'utilisateur et le système d'aide à la décision Implémentation dun prototype

15 C. Favre, F. Bentayeb et O. BoussaïdAtelier FDC – 17 Janvier /15 Perspectives Enrichir limplémentation Mesurer la performance de lapproche en termes d'espace de stockage et de temps de réponse Introduire les méthodes doptimisation (index/vue) Réfléchir à la matérialisation des données générées par les règles Définir un langage qui permet de valider les règles utilisées (gestion des conflits entre les règles, vérification de contraintes sur celles-ci) Prendre en compte lévolution des règles dans le temps Utiliser des méthodes d'apprentissage non supervisé pour découvrir de nouvelles règles

16 Merci de votre attention.


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