Introduction au datamining

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1 Introduction au datamining
Patrick Naïm janvier 2006

2 Définition

3 Définition Historique Quelle est la définition du datamining ?
Mot utilisé au départ par les statisticiens Le mot indiquait une utilisation intensive des données conduisant à des conclusions inexactes Exemple célèbre : parapyschologie Quelle est la définition du datamining ? Procédons de façon inductive …

4 Définitions du datamining
« Le datamining est le procédé qui consiste à découvrir des corrélations nouvelles et utiles, des régularités et des tendances en explorant de grands volumes de données stockées à l’aide de techniques statistiques, mathématiques, ou issues de la reconnaissance de formes. » (Gartner Group) « Ensemble de techniques permettant d’extraire des modèles d’une base de données historisées par raisonnement statistique (déduction on induction approchées) afin de décrire le comportement actuel et/ou de prédire le comportement futur d’un procédé. » (Georges Gardarin, PRISM) « Le datamining est l’extraction d’informations de grandes bases de données. Il s’agit du processus de présentation automatique de règles à des opérateurs qualifiés, pour examen. Ici l’humain joue un rôle essentiel car lui seul peut décider de l’intérêt d’une règle pour l’entreprise » (IBM) « Le datamining est un processus d’analyse fine et intelligente des données détaillées, interactif et itératif, permettant aux managers d’activités utilisant ce processus de prendre des décisions et de mettre en place des actions sur mesure dans l’intérêt de l’activité dont ils ont la charge et de l’entreprise pour laquelle ils travaillent » (Michel Jambu , CNET, France Telecom) « [Le datamining] est le processus non automatique de recherche dans les données de régularités a priori inconnues, stables, utiles, et interprétables » [1](Fayyad, Piatetsky-Shapiro & Smyth ,KDD) [1] “[Datamining is] the non-trivial process of identifying valid, novel, potentially useful, and ultimately understandable patterns in data”

5 Exemples d’applications
Détection de fraude sur carte bancaire Achats croisés de couches et de bière Classification des objets célestes Localisation de gènes Réduction de coûts des campagnes de mailing Prévision sur les marchés boursiers Détection de fraudes sur les marchés (COB)

6 Segmentation Regrouper les individus en groupes homogènes
Classification des objets célestes Identifier des comportements d’achat « types »

7 Association Identifier les proximités entre caractéristiques observées
Achats croisés de couches et de bière Détection de fraudes sur les marchés (COB)

8 Classification Expliquer ou prévoir une caractéristique (qualitative) à partir d’autres Détection de fraude sur carte bancaire Localisation de gènes Réduction de coûts des campagnes de mailing Sous-entendus Relation explicite Y=F(X) Prévoir X(t), et Y(t+1) Incertitude Y=F(X)+

9 Estimation Expliquer ou prévoir une caractéristique (quantitative) à partir d’autres Prévision sur les marchés boursiers Prévision de consommation électrique Estimation de la consommation d’un client

10 Représentation des données
Transformation des données pour en avoir une vision plus synthétique Opérations mathématiques explicites Moyenne des consommations par mois Opérations mathématiques implicites Analyse en composantes principales Visualisation 2D, 3D, réalité virtuelle

11 Caractérisation des applications
Organiser et synthétiser Représentation Segmentation Association Modéliser et prévoir Classification Estimation Modélisation descriptive Modélisation prédictive

12 Les problèmes traités par le datamining

13 La démarche du datamining
La connaissance est dans les données … C’est la démarche de la science expérimentale : modélisation empirique Cette démarche suppose la stabilité des phénomènes : existence de lois Les problèmes portent le plus souvent sur des données issues d’usages humains : les comportements sont instables Le besoin existe surtout dans les phases d’instabilité !!

14 Pourquoi utilise-t-on le datamining ?
En général, pour fonder une décision économique : Détection de fraude sur carte bancaire Achats croisés de couches et de bière Classification des objets célestes Localisation de gènes Réduction de coûts des campagnes de mailing Prévision sur les marchés boursiers Détection de fraudes sur les marchés (COB) La qualité de la décision est évaluée a posteriori

15 Qualité d’une décision

16 Notre définition du datamining
Dans le cadre d’une mission donnée, analyser les données détaillées pertinentes dont on dispose pour en déduire les actions les plus rationnelles, c’est-à-dire celles dont la rentabilité sera probablement la meilleure.

17 Motivations

18 Secteurs et applications
Télécommunications Banque, Finance, Assurances Grande distribution, VPC, eCommerce Industrie Tourisme, Loisirs Santé, Génétique Industrie pharmaceutique Fidélisation clientèle (churn) Cross-selling, up-selling Détection de fraudes Marketing direct Sécurité etc.

19 Pourquoi le datamining aujourd’hui ?
Environnement technique Plus de données disponibles (puissance des ordinateurs) Développement de l’internet Environnement économique Concurrence croissante (dérèglementation des télécommunications) Personnalisation : développement du marketing 1-to-1

20 Cadre théorique

21 La démarche scientifique
Deux cadres mathématiques principaux Géométrie Probabilités Ces deux cadres théoriques sont communs avec l’analyse de données …

22 Cadre géométrique Principe Modélisation descriptive
Les données sont représentées dans un espace muni d’une métrique Modélisation descriptive Les données sont regroupées en fonction de leur proximité Les conclusions sont tirées par l’observateur, sous sa responsabilité Modélisation prédictive Les nouvelles situations sont identifiées aux situations passées les plus proches Outils mathématiques Espaces vectoriels Distance euclidienne Inertie Distances généralisées (dans d’autres espaces)

23 Cadre probabiliste Principe Modélisation descriptive
Les données sont supposées issues d’une distribution jointe non observée La distribution est estimée à partir des données Modélisation descriptive Les données sont résumées par la distribution estimée (dépendances et indépendances) Modélisation prédictive Les conséquences de nouvelles situations sont estimées en probabilité (P(Y|…)) Outils mathématiques Probabilités Théorie de l’estimation

24 Cadre théorique du datamining

25 Les techniques utilisées

26 Techniques utilisées en datamining
Plusieurs sources Analyse de données Probabilités / statistiques Théorie de l’information Intelligence artificielle Base de données Visualisation

27 Techniques utilisées AD Intelligence artificielle
Analyse en composantes principales Analyse discriminante Classification ascendante hiérarchique Intelligence artificielle Réseaux neuronaux, réseaux bayésiens Probabilités, théorie de l’information Arbres de décision, réseaux bayésiens Autres Règles d’association Filtrage collaboratif

28 Techniques d’analyse des données
Analyse en Composantes Principales Utilisée pour le prétraitement des données Peut être couplée avec des techniques de segmentation et/ou classification Analyse discriminante Utilisée comme technique de classification

29 Réseaux neuronaux Modélisation du fonctionnement du système nerveux (années 1950) Modèle du neurone Modèle du réseau Modèle de l’apprentissage En pratique Technique de régression non linéaire Apprentissage = Minimisation d’erreur

30 Réseaux bayésiens Gestion de l’incertitude dans les systèmes experts (diagnostic médical) Couplage Théorie des graphes Théorie des probabilités (Bayes) Utilisation Classification = Inférence P(Y|X) Modélisation descriptive = Apprentissage P(M|D)

31 Arbres de décision La technique la plus classique du datamining
Basée sur la théorie de l’information Minimisation itérative de l’entropie d’un ensemble de données Avantages Les modèles obtenus sont représentés sous forme de règles : Si Age>30 et Salaire>2000 alors Classe = 1 Très utile en marketing

32 Filtrage collaboratif

33 Pratique du datamining

34 Etapes du processus de datamining
Collecte des données Nettoyage des données Représentation des données Modélisation Evaluation Suivi et mesure de la dérive

35 1 - Collecte des données Avec la suivante, l’étape la plus longue du processus : Sources et formats hétérogènes Jointure Volume Répétabilité La valeur ajoutée est dans l’exhaustivité exemple : réclamations clients

36 2 – Nettoyage des données
Supprimer les valeurs aberrantes Connaissance a priori (Age = 220) Ecrêtage statistique Traiter les valeurs manquantes : Moyenne, moyenne conditionnelle

37 3- Représentation des données
Objectif : Obtenir un tableau : Une ligne par observation, Une colonne par variable Difficultés Variables Agrégation (exemple : nombreux produits) Données temporelles Sélection Individus Représentativité

38 4- Modélisation Segmentation des bases Choix de la technique
Apprentissage, Test, Validation Choix de la technique Fabrication du modèle En général 20% seulement du temps total

39 5 - Evaluation du modèle Performances
Précision (base d’apprentissage) Stabilité (base de validation) Critère économique (sur les deux bases) Comparaison avec un modèle de référence

40 6 - Suivi et mesure de la dérive
Sources d’erreur Les modèles réalisés ne sont pas parfaits (univers incomplets) Les relations changent dans le temps Comment décider d’où vient l’erreur ? Définition de critères objectifs pour réviser le modèle

41 Plan des séances suivantes
S2 : Rappels mathématiques Cadre géométrique Cadre probabiliste Mesures de performance S3 : Segmentation K-means, CAH, Cartes topologiques S4 : Association Market basket analysis, filtrage collaboratif, réseaux bayésiens S5 : Classification Arbres de décision, réseaux bayésiens S6 : Estimation Réseaux neuronaux

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