Les données utilisées en Data Mining








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Knowledge Discovery in Databases

Data Mining
Sommaire


  • Introduction ……………………………………..………….……….. 2

  1. Le processus de KDD ……………………………………..………….…..3

    1. définition de KDD …………………………………..…………………3

    2. les étapes d’un processus KDD ………………………………………….3

    3. pourquoi a-t-on besoin de KDD ………………………………………………4

  1. Le concept de Data Mining………………………………………..………..5

2.1. définition………………………………………..………………………….5

2.2. les utilisation actuelle de Data Mining…………………………………………5

2.3. le Data Mining, un processus dans l’ECD …………………………………….5

2.4. architecture typique de Data Mining…………………………………………..6

  1. Les tâches de Data Mining………………………………………..………...8

3.1. la classification………………………………………..…………………….8

3.2. l’estimation………………………………………..………………………..8

3.3. la prédiction………………………………………..……………………….8

3.4. le regroupement par similitude………………………………………………..8

3.5. l’analyse de clusters………………………………………..………………...9

3.6. la description………………………………………..………………………9

  1. Les données utilisées en Data Mining …….………………………….10

4.1. les données et tableaux de données …………………………………….10

4.2. les variables………………………………………..……………………...10

4.3. les individus………………………………………..……………………...11

4.4. les catégories de tableau de données………………………………………….11

4.5. les données textuelles …………………………………..………...…...12

  1. Le processus de Data Mining……………………………………………...13



  1. Les techniques de Data Mining…………………………………………...20

6.1. l’apprentissage supervisé………………………………………..………….20

6.1.1. la régression………………………………………..………………..20

6.1.2. les arbres de décision………………………………………..………..21

6.1.3. les algorithmes génétiques…………………………………………….22

6.1.4. les réseaux de neurones ……………………………………………..22

6.2. l’apprentissage non supervisé (clustering) ………………………………........23

  1. Les logiciels de Data Mining…………………………………….……..….29

  2. Etude de cas …………………………………………..…………………...32

    • Conclusion……………………………..…………..………….……………36


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