Data Mining, fouille de données: Concepts et techniques

Mars 2005 M. Fieschi Data mining Master EISIS Février 2006
Data Mining, fouille de données:
Concepts et techniques
Data Mining, fouille de données:
Concepts et techniques
Marius Fieschi
Faculté de Médecine de Marseille

Mars 2005 M. Fieschi Data mining Master EISIS Février 2006
Data Mining, fouille de données:
Concepts et techniques
Data Mining, fouille de données:
Concepts et techniques
Ce cours est très proche du cours diffusé sur le net par
Jiawei Han et Micheline Kamber
Intelligent Database Systems Research Lab School of Computing Science
Simon Fraser University, Canada
http://www.cs.sfu.ca
Qu’ils en soient remerciés

Mars 2005 M. Fieschi Data mining Master EISIS Février 2006
Introduction
Introduction
•Motivation: Pourquoi le data mining (fouille de données)?
•Qu’est-ce que le data mining?
•Fouille de données: Sur quel type de données?
•Fonctionnalités de la fouille de données
•Classification des systèmes de data mining

Mars 2005 M. Fieschi Data mining Master EISIS Février 2006
Pourquoi la fouille de données?
Pourquoi la fouille de données?
•L’explosion des données
Les outils de collecte automatique des données et les bases de données
conduisent à d’énormes masses de données stockées dans des entrepôts
•Submergés par les données, manque de connaissance!
•Solution: Entrepôts de données et fouille de données
9Entrepôts de données et analyse on-line
9Extraction de la connaissance intéressante (règles, régularités, patterns,
contraintes) à partir de grandes bases de données

Mars 2005 M. Fieschi Data mining Master EISIS Février 2006
Evolution de la technologie des bases de
données
Evolution de la technologie des bases de
données
• 1970…: Bases de données relationnelles (RDBMS)
• 1980…: RDBMS, modèles de données avancés (extension du
relationnel, OO, ...) et DBMS orientés application (spatial,
scientifique, …)
• 1990 - 2000: Fouilles de données et entrepôts de données, BDD
multimédia, bases de données Web