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DATA Mining - Coggle Diagram
DATA Mining
Les etapes
1-Inventaire, sélection et intégration des données
Définir et identifier ce que l’on veut étudier, ce que je veux faire (prédire, découvrir...), quelles observations on va utiliser
Rassembler les informations sur le phénomène quelles sont les variables (descripteurs) existantes,sélectionner les variables ,intégrer ces variable dans un même jeu de données
Parfois les informations des différentes bases de données d'une entreprise sont collectées dans un seul entrepôt de données
2-Exploration, transformation des données
Il faut commencer par faire connaissance avec les données, à l’aide de statistiques descriptives
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3-Analyse statistique : segmentation, régression, classement
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4-Validation, visualisation et interprétations des résultats
on cherchera à valider les résultats à l’aide de données indépendantes, d’avis humain...
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c’est ici que, grâce à l’expert métier, on tire de l’information et de la connaissance sur le phénomène étudié.
Les types de données
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Data warehouses et OLAP
permet
à un utilisateur de consulter et d’extraire facilement les données pour les comparer de différentes façons
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Définition
l’analyse de données depuis différentes perspectives et le fait de transformer ces données en informations utiles, en établissant des relations entre les données ou en repérant des patterns. Ces informations peuvent ensuite être utilisées par les entreprises pour augmenter un chiffre d’affaires ou pour réduire des coûts. Elles peuvent également servir à mieux comprendre une clientèle afin d’établir de meilleures stratégies marketing.
donnée
est
l’enregistrement d’une observation, objet, fait destiné à être interprété, traité par l’homme. La donnée est généralement objective
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connaissance
est
une information nouvelle, apprise par association d’informations de base, de règles, de raisonnement, d’expérience, d’expertise, etc.