PROGRAMME de formation en Analyse de Données

PROGRAMME de formation en
Analyse de Données Symboliques
organisé par
Laboratoire CEREMADE - Université PARIS - Dauphine
6 & 7 décembre 2004
 ORGANISATEURS: Edwin Diday, Myriam Touati
 OBJECTIFS: Le logiciel SODAS peut apporter des informations
complémentaires à celles qui sont fournies par les logiciels
classiques de Statistiques, Analyse des données ou Data Mining.
Issu des efforts conjoints de 17 équipes européennes dans le
cadre d’un projet soutenu par EUROSTAT, il permet d’analyser
les catégories ou "concepts" issues de données classiques et pas
seulement les unités statistiques habituelles. Pour décrire ces
catégories (villes, types de consommateurs, de patients, d'usager
du web,…) qui proviennent de domaines les plus divers (données
d'enquêtes, données de statistiques officielles, démographie,
épistémologie, bio-technologie, web mining, text mining, etc.),
on doit utiliser des données plus complexes que les données
habituelles. Ces données sont dites symboliques (i.e. non
purement numériques) car les variables qui décrivent les
concepts peuvent être à valeur intervalle, distribution, suite de
valeurs, etc… munies de règles et de taxonomies, afin de prendre
en compte la variation des valeurs des unités statistiques à
l'intérieur de chaque catégorie. Le logiciel SODAS permet
d'abord de construire les description des catégories par un
processus de généralisation automatique. Il permet ensuite,
d'analyser les données symboliques ainsi obtenues en étendant
les grands outils de l'Analyse des données Exploratoires et du
Data Mining à ce type de données plus complexes: statistiques
descriptives et représentations graphiques, classification
automatique, arbres de décision, analyse factorielle, extraction de
règles etc.
À partir de données observées, qui peuvent être de très grande
taille, l’Analyse de Données Symboliques et son logiciel
SODAS constituent un nouvel outil pour extraire des
connaissances, résumer les bases de données, les concaténer,
protéger leur confidentialité, en extraire une vue concise et
structurée, ainsi que des représentations facilement interprétables
par l'utilisateur. Les thèmes privilégiés étant la recherche d'une
structure de classification, l'extraction de nouveaux concepts et
leur description qui peuvent à leur tour être analysés ou
comparés d'une base à une autre.
A l’issue de cette formation, les participants sont capables de :
 Comprendre la terminologie, les concepts et la logique
interne de l’analyse de données symboliques
 D’effectuer une analyse sur des données complexes
 METHODES:  Exposé général sur les méthodes de l’A.D.S.
 Présentation d’applications de ces méthodes
 Atelier sur PC pour l’apprentissage de la prise en main
de ce logiciel sur des données des participants.

 PERSONNES CONCERNEES:  Ingénieurs ou chercheurs, enseignants désirant acquérir
des connaissances sur les aspects techniques de
l’extraction de connaissances à partir des grandes bases
de données grâce à l’Analyse de Données Symboliques.
 COMPETENCES REQUISES:  Niveau universitaire avec des connaissances de bases en
Statistiques et bases de données
 Habitude de maniement du PC et d’applications sur PC
 CONTENU: Introduction
 Présentation générale de l’Analyse de Données
Symboliques et du logiciel SODAS
 Exemples d’applications
Méthodes d'Analyse de données symboliques
 Statistiques descriptives et visualisation de données
symboliques
 Extraction des données symboliques à partir des bases
de données
 Extraction des données symboliques à partir des fichiers
de données natives
 Classification d’objets symboliques
 Dissimilarités entre objets symboliques munis de règles
et de taxonomies
 Extension des méthodes factorielles, de discrimination
et de régression aux données symboliques
 Exercices pratiques avec le logiciel SODAS
 LECTURES CONSEILLEES:  Livre général sur l’Analyse de Données Symboliques
 H.-H. Bock, E. Diday (eds.): Analysis of Symbolic
Data: Exploratory Methods for Extracting Statistical
Information from Complex Data , Springer Verlag,
2000.
 L. Billard, E. Diday (2003) "From the statistic of Data
to the statistic of Knowledge". JASA. Journal of the
American Statistical Association. Juin.
 Informations supplémentaires sur les sites suivants:
o ASSO project: www.assoproject.be
o SODAS project:
www.ceremade.dauphine.fr/~touati/sodas-
pagegarde.htm
o Journal on Symbolic Data Analysis:
www.jsda.unina2.it/JSDA.htm
 LIEU  Université PARIS IX- Dauphine
Place du Mal de Lattre de Tassigny
75016 PARIS
France
 TARIFS  800 € H.T. pour les deux jours de formation
 des bourses peuvent être accordées aux étudiants
 Nombre de participants limités
 LANGUE  Les exposés seront en français
 Les explications sur les applications seront en français
 Le logiciel est en anglais