dm chap01 Introd

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Fouille de
données
Lotfi Ben Romdhane, Ph.D.
DSI / ESST / US/ Tn
Sommaire
• Chap. 1 -Introduction
• Chap. 2 - Règles d’associations
• Chap. 3 - Techniques de
Classification
• Chap. 4 - Arbres de décisions
4
Faits réels (1)
Introduction
Concepts fondamentaux
Ecole Supérieure des Sciences et des Technologies © L. B. Romdhane
5
Faits réels (2)
6
Faits réels (3)
• Les satellites d’observation de la terre de la NASA
génèrent un téraoctets (109 octets) de données
chaque jour.
• Les serveurs Web stockent des billions de
transactions (fichiers logs) à propos des
navigations des internautes
• Projet Génome Humain entrepris en 1990 dont la
mission est d'établir le séquençage complet de
l'ADN du génome humain.
▫ Stockage de plusieurs billions de gènes
Ecole Supérieure des Sciences et des Technologies © L. B. Romdhane
Ecole Supérieure des Sciences et des Technologies © L. B. Romdhane
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Faits réels (4)
• La croissance du volume de
données est exponentielle !
• Les données sont disponibles
d’une manière instantanée avec
des réseaux à haut débit
▫ actuellement les BDs sont
réparties à l’échelle de la
planète
• La capacité de stockage n’est
plus un problème
▫ les disques sont de grandes
capacités
▫ on peut regrouper plusieurs
disques qu’on utilise comme un
seul disque virtuel (RAID)
8
Faits réels (5)
• “We are drowning in information but starved for
knowledge”. John Naisbitt.
• On a besoin d’un ensemble de techniques qui sont
▫ rapides (temps d’exécution)
▫ mises en échelle (capables de traiter de grands
volumes de données)
▫ Simples à utiliser
pour tansformer les données en connaissances
(knowledge)
Ecole Supérieure des Sciences et des Technologies © L. B. Romdhane
9
Fouille de données (1)?
10
Fouille de données (2) ?
• Un ensemble de techniques permettant
d’extraire des connaissances utiles et
intérressantes à partir de grands volumes de
données
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11
Processus KDD (1)
12
Processus KDD (2)
1. Nettoyage des données
La fouille de
données est une
étape cruciale dans
le processus KDDs
▫
supprimer bruit & inconsistance dans les données
2. Intégration des données
▫
combiner plusieurs sources de données
3. Sélection des données
KDD - Knowledge
Discovery from Data
▫
extraire les données pertinentes pour l’étape de la
fouille de données
4. Transformation des données
▫
▫
Ecole Supérieure des Sciences et des Technologies © L. B. Romdhane
représenter les données dans un format “adéquat”
faire une réduction de dimensions: projection sur un
espace de dimension inférieure
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Processus KDD (3)
Connaissances (1)
5. Fouille de données
• Aucune définition précise et satisfaisante de la
▫ une étape importante dans laquelle plusieurs
techniques intelligentes sont utilisées pour extraire les
connaissances
notion de connaissances
6. Evaluation des connaissances
▫
• Les connaissances est un ensemble de
sélectionner uniquement les connaissances utiles en
se basant sur une “mesure de qualité”
patrons (patterns) ayant une certaine
7. Présentation des connaissances
▫
▫
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forme d’intelligence
présenter les connaissances extraites dans un format
adéquat simple à comprendre par l’utilisateur final
les techniques de visualisation jouent un rôle
primordial à ce niveau
Ecole Supérieure des Sciences et des Technologies © L. B. Romdhane
Ecole Supérieure des Sciences et des Technologies © L. B. Romdhane
16
15
Connaissances (2)
Connaissances (3)
• On rattache généralement deux concepts
fondamentaux aux connaissances
▫ processus d’extraction :
méthodes/algorithmes utilisés pour extraire les
connaissances à partir des données
▫ mode de représentation : la forme de
représentation des connaissances
en général, dépend étroitement de l’algorithme
d’extraction
données
Algorithmes
Connaissances
Ecole Supérieure des Sciences et des Technologies © L. B. Romdhane
Patrons structurés
Ecole Supérieure des
Sciences et des
Technologies © L. B.
Romdhane
Patrons « Black-Box »
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Techniques de fouille de données (2)
Techniques de fouille de données (1)
Intelligence
Artificielle
Techniques de
visualisation
Fouille de
données
Base de
données
18
Apprentissage
Statistiques
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19
Fouille de données: Pourquoi?
Décisions sont plus
faciles et tangibles !
Quel serait le prix
du pétrole dans
les jours à venir
Quels sont les
produits que le client
est suceptible d’achter
Quels sont les
thématiques préférées
de cet internautes ?
20
21
Sources de données (1)
22
Sources de données (2)
• Base de données
relationnelles
• Entrepôts de données (data warehouse)
▫ un ensemble de plusieurs bases de données
hétérogènes intégrées ensembles et organisées
sous formes de magasins de données
▫ la forme de données la plus
répondue
▫ un ensemble de données
inter-reliées
▫ organisées sous forme de
tables/relations
▫ on y trouve les données et
les liens (clés étrangères)
entre les données
l’algorithme de fouille de
données doit tenir comptes
des liens
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24
23
Sources de données (3)
Sources de données (4)
▫ dans un entrepôts, on garde l’historique des
modifications des données
il y a un axe temps qui s’ajoute
Image de la base en Mai 2005
Bas de
données
Entrepôt
de données
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Image de la base en Juillet 2006
Nom
Ville
Nom
Ville
Dupont
Paris
Dupont
Marseille
Durand
Lyon
Durand
Lyon
Code Année
Mois
Ville
2005
Mai
Cod
e
Nom
1
2
2006
Juillet
1
Dupont
Paris
1
Durand
Lyon
2
Dupont
Marseille
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26
Sources de données (6)
Sources de données (5)
• Base de données transactionnelles
• contiennent des centaines de milliards de
transactions effectuées par les utilisateurs
• Base de données multimédia
▫ stockent les données sous forme
audio, vidéo, etc.
▫ la tendance actuelle de la plupart
des bases de données existantes
▫ achats des clients dans un supermarché
les informations visuelles sont
plus simples à assimiler et à
comprendre que celles textuelles
transaction: ensemble des produits achetés
▫ visite des internautes dans un site web
▫ Besoin d’un ensemble de
techniques intelligentes pour
calculer automatiquement la
sémantique (contenu significatif)
de l’image (un ensemble de pixels)
transaction: ensemble des pages visitées, ordre des
visites, durée des visites, ...
• Une mine d’informations à exploiter
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Définition d’une donnée (1)
Tid
• Un d’objet décrit par des
attributs
• un attribut est une propriété
ou caractéristique d’un objet
▫ couleur des yeux d’une
personne
• Une collection d’attributs
permettent de décrire un objet
• Un ensemble de données est
un ensemble d’objets dont la
représentation la plus
commode est sous forme
tabulaire
Refund
Marital
Status
28
Définition d’une donnée (2)
Taxable
Income
Loyal
• Attributs discrets
1
Yes
Single
125K
No
2
No
Married
100K
No
3
No
Single
70K
No
4
Yes
Married
120K
No
5
No
Divorced
95K
Yes
6
No
Married
60K
No
7
Yes
Divorced
220K
No
8
No
Single
85K
Yes
9
No
Married
75K
No
chaînes de caractères
10
No
Single
90K
Yes
prix d’un Produit, taille d’une personne
▫ possède un ensemble fini de valeurs
couleurs des yeux d’une personne = {A, B, C, D}
• Attributs continus
▫ possède un ensemble de valeurs infinis
nombre réels
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30
29
Prétraitement des données (1)
• Les données réelles , vu leur grand
Prétraitement des données (2)
image bruitée
volume, sont susceptibles de contenir
plusieurs formes d’anomalies
▫ bruit: erreurs de stockage,
transmission
▫ valeurs manquantes: certains
attributs d’un objets ne possèdent pas
de valeurs
• Les bonnes décisions se basent sur des
connaissances de qualité qui
nécessitent forcément des données de
bonne qualité
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31
Prétraitement des données (3)
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