Introduction au Datamining

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Data Mining

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Ce qu’est le Data Mining
Extraction d’informations intéressantes
non triviales,
implicites,
préalablement inconnues et
potentiellement utiles
à partir de données.
Autres appellations:
ECD (Extraction de Connaissances à partir de
Données)
KDD (Knowledge Discovery from Databases)
Analyse de données/patterns, business
intelligence, fouille de données, etc.

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Des statistiques …
Statistique
Quelques centaines d’individus
Quelques variables recueillies
Fortes hypothèses sur les lois statistiques suivies
Analyse de données
Quelques dizaines de milliers d’individus
Quelques dizaines de variables
Construction de tableaux: Individus * Variables
Importance du calcul et de la représentation visuelle

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… au datamining
Datamining
Quelques millions d’individus
Quelques centaines de variables
Nombreuses variables non numériques
Population constamment évolutive (difficulté de
l’échantillonage)
Nécessité de calcul rapide
On ne cherche pas nécessairement l’optimum mathématique
mais plutôt un modèle qu’un non statisticien pourrait
appréhender

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Qu’est ce que le datamining?
Exemple: CRM
La richesse d’une entreprise est sa clientèle
Objectifs de l’entreprise
Augmenter la rentabilité et la fidélité de ses clients
En maitrisant les risques
En utilisant les bons canaux au bon moment pour vendre
le bon produit
Un moyen d’y parvenir
Gestion de la relation client (GRC)
Customer Relationship Management (CRM)
Sur quoi se bases-t-on ?
Les données sur les clients