Le forage de données ou data mining Customer information Time Customers

Définition de l’exploitation des données (data mining) L’exploration et l’analyse de grandes quantités de données afin de découvrir des formes et des règles significatives en utilisant des moyens automatiques ou semi-automatiques.

Le data mining est utilisé par plusieurs entreprises pour mieux connaître leur clientèle et accroître les profits: Quel client restera fidèle et qui partira? Quels produits proposés à quels clients? Qu’est-ce qui détermine si une personne répondra à une offre donnée? Quel est le prochain produit ou service qu’un client particulier désirera? pour mieux gérer: la distribution la production les ressources humaines

L’exploitation des données devenue une réalité industrielle Les techniques d’exploitation des données existent depuis des années. L’utilisation de ces techniques dans l’industrie est cependant beaucoup plus récente parce que: Les données sont produites, Les données sont archivées, La puissance de calcul nécessaire est abordable, Le contexte est ultra-concurrentiel, Des produits commerciaux pour l’exploitation des données sont devenus disponibles.

Entreprises courtiers en informations (données = $$$) IMS AC Nielson Equifax Info Canada Statistique Canada ICOM

Data Mining: nouveauté ou marketing? Modèles prédictifs: Analyse discriminante Régression logistique Autres méthodes de régression Arbres de régression (CHAID,CART,…) Réseaux Neuronneaux (Neural networks) Segmentation traditionnelle Domaines de recherche 2

Principales méthodes multivariées utilisées pour la modélisation Technique Date 1- Régression multiple 1888 2- Analyse discriminante 1936 3- Régression logistique 1944,1955 4- Modèles log-lineaires 1968 5- CHAID (arbres de rég.) 1980

Data Mining: nouveauté ou marketing? Nouveauté: logiciels informatiques. 2 méthodes ont moins de dix ans: Réseaux neuronneaux M.A.R.S. Les deux principales méthodes utilisées dans la majorité des industries existent depuis plus de vingt ans. 3

Première étape: accès et qualité de l’information disponible Avant de pouvoir parler de data mining, on doit avoir une base de données structurée. Accès à l’information données manquantes données aberrantes

Accès à l’information Il existe plusieurs types de structure de bases de données: `flat file` Toute l’information du client est contenue dans un même ficher qui peut être de longueur variable Relationelle L’information du client est contenu dans plusieurs fichiers unis par une ‘clé’ commune, par exemple le numéro du client

Données manquantes Certaines information qui sont nécessaire pour comprendre la clientèle sont manquantes. Ex: âge Que faire ?

Données manquantes: solutions possibles Remplacement par la moyenne Calculer la moyenne de la variable qui nous intéresse parmis les enregistrements qui ont une valeur. Cette valeur sera ensuite attribuée à tous les enregistrements où la valeur est manquante Avantages: rapide et facile d’exécution Désavantages: imprécis et perte de la variabilité dans les données

Données manquantes: solutions possibles Remplacement aléatoire Pour chacune des valeurs manquantes, ont attribuera au hasard une des valeurs parmis l’ensemble des valeurs des enregistrements non-manquants Avantages: Permet de garder la variabilité dans les données et la moyenne de la population Désavantages: plus complexe à implanter et la valeur imputée pour chacun des clients n’est pas plus précise que le remplacement par la moyenne.

Données manquantes: solutions possibles Utilisation de la régression On utilise la régression pour obtenir un estimé de la valeur possible en utilisant les données des enregistrement complets et de toutes l’information disponible. Avantages: méthode la plus précise (meilleure) Désavantages: pas toujours possible (variables explicatives) et la plus complexe à implanter.