Data Mining: Définition

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1 Data Mining: Définition
C’est l’exploitation et l’analyse de grands volumes de données en vue d’en tirer l’information 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 l’extraction d’un savoir ou d’une 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 l’analyse des données et de la statistique:
Pas d’hypothèses à vérifier; L’intégration des connaissances obtenues dans le schéma organisationnel de l’entité étudié; Les données utilisées sont tirées des systèmes de stockage de l’entité 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 l’intelligence 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 d’informations enfouies dans une mine de données.

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

7 1.L’augmentation des capacités de stockage des données: Les disques durs permettent aujourd’hui de stocker plusieurs Giga octets.

8 2. L’accroissement des capacités de traitement des données du fait de la facilité et de la vitesse d’accès aux données grâce à l’accès direct (plus de bandes magnétique)

9 Ecouter de la musique avec un lecteur de CD ou avec un magnétophone.
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 jusqu’à 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 l’ordre de terabits (10 puissance 12 bits): Apparition d’entrepôts 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 l’interet du Data Mining ?

14 1. Il rend possible l’exploration 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 d’information qui d’habitude 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
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
L’essentiel des techniques utilisées pour cela se trouve dans les grandes composantes de l’analyse des données: - La classification automatique L’analyse factorielle Les techniques de régression.