FOUILLE DE DONNEES
Introduction, méthodes
supervisées et non
supervisées
Anne LAURENT
POLYTECH MONTPELLIER – IG4
Pourquoi la fouille de données ?
Données disponibles
Limites de l’approche humaine
Nombreux besoins :
! Industriels,
! Médicaux,
! Marketing,
! …
Qu’est-ce que la fouille de
données ?
Fayyad (1996) Knowledge Discovery in
Databases :
"the non-trivial process of
identifying valid, potentially useful and
ultimately understandable patterns in data"
KDD vs. Data Mining
statistiques
I.A.
apprentissage
Bases de
données
I.H.M.
Buts : exemples d’application
diagnostic médical
profils de clients, mailing, accord de prêts
bancaires, ...
reconnaissance de caractères manuscrits
finance, prévision d’évolutions de marchés
Customer Relationship Management (CRM) :
trouver, gagner et garder ses clients !
! churning,
! détection de fraudes,
! détection de mauvais payeurs, …
Fouille de données et reporting
Nombreux outils
de reporting, tableaux de bord, ...
Outils décisionnels OLAP
(ETL – data warehouse/data marts)
Mais pas d'automatisation
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