DATA MINING ou KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES (KDD)

DATA MINING
ou
KNOWLEDGE DISCOVERY IN
DATABASES (KDD)
Besoin de retrouver toutes les
informations associées à un
sujet donné, par exemple un
consommateur, un vendeur, un
produit ou une activité.
Extraire des connaissances des
« grandes BD » historisées, en
dégageant des tendances de
fond et les règles de l’entreprise
et du marché.

Entrepôt de données
(Data Warehouse)
Ensemble de données
historisées, constitué par
extraction à partir de bases
applicatives ou fichiers,
organisé par sujets
spécifiques, consolidé dans
une BD unique, géré dans
un environnement de
stockage particulier, aidant
à la prise de décision de
l’entreprise.

Les outils d’exploitation d’un data
warehouse peuvent être classés en
deux catégories:
-outils d’aide à la décision
permettant d ’interroger et
d’analyser l’évolution des données
- outils de DM permettant de
comprendre les relations entre les
données (problème très ouvert) afin
de déterminer des modèles
implicites, et de remonter de
l’information non prévisible à
l’utilisateur.

Méthodes et Outils de
Data Mining (Fouille des
données)
•DM : Ensemble de techniques
d’explorations de données afin
d’en tirer les liens sémantiques.

La découverte des règles à partir des
données permet d’améliorer le processus.
Les mécanismes de base sont les méthodes
de déduction issues de la logique,
permettant de déduire un théorème à partir
d’axiomes.
Le résultat est sûr, mais la méthode
nécessite la connaissance de règles a
priori.
La logique floue gagnerait à être
considérée.
Les méthodes d’induction permettent de
tirer des conclusions à partir d’une série de
faits.