Data Mining 21 heures
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updated 26 mars 2002-feuillade@freesurf.fr
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Data Mining 21 heures |
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Objectif commun aux cours DataWharehouse et
DataMining
Cube de données, OLAP/ROLAP, modèles de scores et d'attrition,
techniques statistiques, réseaux de neurones, text mining.
ex d'application: IBM Intelligent Miner, Oracle 8i
plan du cours IPA par jean-christophe.Novelli@liafa.jussieu.fr et TP simon_Bliudze@yahoo.com |
| Me 20/02 | 8h30-11h30 cours |
KDD Knowledge Discovery in Database | |
| Me 27/02 | 8h30-11h30 TP |
Construire une BDD à partir
de résultats de Google - mode graphique avec Netscape - mode texte avec Lynx, via xtern - mode texte avec Lynx, via un script Perl écrit sur Emacs, lancé par xtern |
TP sous Linux, script Perl |
| Me 6/03 | 8h30-11h30 cours |
Cube de données, OLAP/ROLAP,
modèles de scores et d'attrition, techniques statistiques, réseaux de neurones, text
mining. ex d'application: IBM Intelligent Miner, Oracle 8i |
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| Me 13/03 | 8h30-11h30 TP |
TP sous Linux, algorithmes, script Perl, csh | |
| Me 20/03 | 8h30-11h30 cours |
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| Me 27/03 | 8h30-11h30 TP |
www.pertinencedi.com | TP sous Linux, algorithmes, script Perl, csh |
| Me 3/04 | 8h30-11h30 | examen |
Livres
Tutoriel
www.grappa.univ-lille3.fr/polys/fouille/index.html par Tommasi & Gilleron
www.mydecisionnel.com/BI27.htm
www.web-datamining.net/actualites/journal/2001/10/journal.asp
www.aubay.com/pdf/eBI.PDF
Séminaires en ligne www.spss.com/france/seminars/semiproduits.htm
Quelles sont les fonctions du
data mining
Le data mining permet d'extraire des
connaissances opérationnelles à partir de données : par exemple, on peut
"découvrir" des segments de clients, d'internautes ... qui ont un comportement
semblable et ainsi leur offrir une offre personnalisée. On peut aussi établir des
"scores prédictifs" permettant de prévoir si une personne va acheter tel
produit, répondre à tel mailing, partir à la concurrence ... et ainsi mettre en place
les actions les plus adaptées.
Pour faire du data mining, on utilise des outils spécialisés permettant de mettre en
oeuvre les techniques du data mining (issues des statistiques) : www.sas.com www.spss.com
www.kxen.com ... Ces outils peuvent
nécessiter des compétences techniques pointues ou être intégrées dans des
applications pré-packagées.
Quelles différences y a t-il entre data
mining, data mart et data warehouse ?
Alors que le data mining est un ensemble de techniques d'analyse statistique, les data
warehouses et les data marts sont des bases de données. Le data warehouse est la base de
données "d'entreprise" où sont stockées l'ensemble des informations
historisées sur les clients et produits. Le data mart est une base extraite du data
warehouse dédiée à un département particulier de l'entreprise : par exemple le data
mart marketing sera exploité par les outils data mining pour fournir les connaissances
utiles au marketing.
Françoise FOGELMAN SOULIE, Directeur Associé www.businessdecision.com
01.5621.2121
Etat de l'art: Business Intelligence http://solutions.journaldunet.com/dossiers/bi/sommaire.shtml