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Le « Data mining » pour
la fouille de données
Par: Javier Bentancur, Youssef Khlouf et Yvon L’Abbé
Cours INF 7115 Bases de données
Hiver 2004, groupe 10
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Motivation
Pourquoi nous intéresser à ce sujet ?
Élargir nos connaissances,
Évolution normale sur le thème des bases
de données,
Complément du « data-warehousing »
pour une création de base de
connaissances,
Un sujet de recherches d’actualité.
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Sommaire
Introduction
Domaines d’applications
Catégories principales
Le « Clustering »
Algorithmes et logiciels
Comparaison
La recherche
Conclusion
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Vision
Les découvertes de pépites d’or et de
diamants sont évoqués bien souvent lorsqu’il
est question de « data mining ».
Ces découvertes sont destinées à l’obtention
d’avantages compétitifs, à améliorer le
service à la clientèle et finalement, les profits.
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Introduction
Le savoir est source de pouvoir
Les données qui dorment peuvent être
dynamisées par des experts ou des logiciels
« intelligents »
Fouiller pour en extraire la quintessence
Il faut une accélérer la synthèse de
l’information à partir des données qui
s’accumulent à grande vitesse
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