Quelles orientations pour la recherche en data mining. Le data mining a évolué du point de vue des thématiques de recherche. Les sujets d’aujourd’hui sont pilotés par deux problématiques. La première s’emploie à intégrer de nouvelles possibilités techniques de calcul distribué qu’il s’agisse du Cloud ou des architectures multiprocesseurs. La seconde s’emploie à analyser de nouveaux sujets d’étude comme les réseaux sociaux. Les premiers demandent de repenser les outils actuels pour pouvoir profiter des nouvelles opportunités technologiques en matière de puissance de calcul.
Paul Erdös à la fois sujet d’étude et personnage important de l’étude des graphes sociaux. Contrairement à ce qui était vrai dans la décennie passée, pour des raisons de limitations physiques l’augmentation de la puissance des processeurs se fait de moins en moins grâce à une croissance de leur fréquence de calcul mais plus grâce à la multiplication du nombre d’unités exécutant ces calculs (CPU). L’étude des réseaux sociaux ne se limite pas à Facebook et consorts.
International Workshop on Intelligent Data Analysis and Data Mining, Application in Medicine. 10 Super Useful Free Apps For Data Mining. 1 – Prévoir en croisant des données. En novembre 2012, il avait presque réussi à détrôner médiatiquement le vainqueur, Barack Obama. Nate Silver, à partir des différents sondages et d'un modèle statistique enrichi au fil de la campagne, a prédit correctement les résultats électoraux dans 50 états sur 50. Tout est une question de modèle. Au fur et à mesure que différents types de données sont mis en ligne et exploités, de nouveaux modèles statistiques peuvent être envisagés, avec toutes sortes d'applications concrètes. On a pu ainsi apprendre qu'une équipe du laboratoire de recherche de Microsoft et du Technion-Israel Institute of technology essaie de prévoir les catastrophes naturelles et sanitaires à partir des archives du New York Times et des articles de Wikipédia. Si les épidémiologistes connaissent déjà le lien qui peut lier une inondation avec une épidémie de choléra, l'utilisation de l'ordinateur, selon les deux scientifiques, a plusieurs avantages.
Un autre exemple est à trouver chez votre magasin en ligne favori. 12 – Les mathématiques de la beauté… 5 – Le data mining, l'arme secrète d'Obama pour gagner. Quelle sera l’innovation technologique qui pèsera le plus sur l’issue électorale de novembre aux Etats-Unis? Il s’agit du data mining (l’exploration de données) et, plus précisément, du microtargeting (le microciblage). Les spécialistes s’accordent à dire que sur ce terrain-là, l’équipe de campagne du président en exercice surclasse largement celle de Mitt Romney.
C’est l’arme secrète d’Obama, dont les principaux conseillers sont convaincus que dans une élection aussi disputée que celle qui approche, leur supériorité en matière de nouvelles technologies sera décisive dans la réélection de leur candidat. publicité Branche des technologies de l’information, l’exploration de données repose sur des algorithmes et des méthodes statistiques complexes, qui permettent d’identifier d’éventuels modèles au sein d’immenses bases de données –de plus en plus nombreuses aujourd’hui, grâce aux nouvelles technologies. Comment ça marche? Dans le privé, on utilise cette technique depuis longtemps. 2 – Ciblage comportemental. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Le ciblage comportemental est une technique de publicité qui consiste à personnaliser les contenus promotionnels, en fonction du comportement des internautes et de l'identification de leurs centres d'intérêt.
Le logiciel AdWords de Google en est l'un des exemples les plus connus. Mais on peut aussi citer « Beacon », le système de ciblage comportemental de Facebook, qui a de son côté défrayé la chronique en annonçant la commercialisation du profil de ses membres à des annonceurs[1]. Définition[modifier | modifier le code] L'expression Ciblage comportemental est la traduction française du terme anglo-saxon « Behavioral Targeting », souvent employé sous l'abréviation « BT ».
Origine[modifier | modifier le code] Internet est un média dans lequel chaque utilisateur choisit le contenu qu'il souhaite consulter, ce qui induit une fragmentation de l'audience et donc une problématique de media planning spécifique. Objectifs[modifier | modifier le code] Data Mining, Scoring et Statistique - Deroulement.PDF. La BI, l'informatique décisionnelle et les graphes - Graph Database - Paris (Paris. Pour ce meetup du groupe "Graph Database Paris", vous apportez votre bonne humeur et nous nous chargeons des pizzas et du vin. Intervenants : Philipp Rathle : Neo Product Manager En plus d'être à la tête du développement du produit Neo4j pour Neo Technology, Philip est l'un des membres de l'exécutif de Neo4j basé dans la Silicon Valley aux USA. Nous profitons de sa venue en europe pour la conférence Neo4j/viadeo/kernix afin que la communauté Neo4J de Paris puisse le rencontrer. Cédric Fauvet (Neo Technology) : Représentant de Neo en France Programme : 19:30-19:45 (15 min) Apéro d'accueil des participants 19:45-20:15 (30 min) -> Cédric Introduction Qu'est-ce que Neo technology et Neo4j Nouvelles de la communauté 20:15-20:45 (30 min) Pause repas 20:45-21:30(45 min) -> Philip "Penser les interconnexions" L'informatique décisionelle s'appuye traditionellement sur deux principaux modes de pensée. 21:30 Discussions A noter :
2 – Les techniques de collecte automatisée. Ces vingt dernières années ont vu le développement de techniques et d’outils informatiques qui permettent d’automatiser la collecte et la mise en forme de données, en particulier celles provenant d’internet[1]. Plus puissantes et plus faciles d’accès, ils sont aussi de plus en plus utilisés dans de nombreuses professions. Leur diffusion intéresse donc les chercheurs en sciences sociales, à la fois parce qu’elles permettent de collecter rapidement des informations sur divers aspects du monde social, mais aussi parce qu’elle conteste un peu plus leur monopole dans la production de données quantitatives.
On se propose ici de réaliser un rapide tour d’horizon sur cette question qui souligne le potentiel, et évoque certains enjeux, du recours croissant à ces méthodes pour nos disciplines. Pour prendre un exemple concret, on peut vouloir chercher à déterminer les prix de l’immobilier dans une zone donnée. Dans plusieurs pays, le data mining connaît un renouveau. 1 – Exploration de données. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Vous lisez un « bon article ». L'utilisation industrielle ou opérationnelle de ce savoir dans le monde professionnel permet de résoudre des problèmes très divers, allant de la gestion de la relation client à la maintenance préventive, en passant par la détection de fraudes ou encore l'optimisation de sites web. C'est aussi le mode de travail du journalisme de données[1]. L'exploration de données[2] fait suite, dans l'escalade de l'exploitation des données de l'entreprise, à l'informatique décisionnelle.
Histoire[modifier | modifier le code] Collecter les données, les analyser et les présenter au client. De 1919 à 1925, Ronald Fisher met au point l'analyse de la variance comme outil pour son projet d'inférence statistique médicale. L'arrivée progressive des micro-ordinateurs permet de généraliser facilement ces méthodes bayésiennes sans grever les coûts. Applications industrielles[modifier | modifier le code] 3 – Des données au savoir. L’informatique a permis d’accumuler des quantités massives de données sur des sujets divers et variés, qu’il s’agisse du génome humain, de simples opérations de vente ou encore de données textuelles.
Une donnée brute, tant sous sa forme numérique que papier, n’est pas intéressante en elle-même. Le data mining (« fouille de données » pour les francophones, également appelé Knowledge Discovery From Data) lui apporte tout son intérêt. Comment transformer les données en sources de savoir ? Voici l’une des grandes questions qui préoccupent les experts de la donnée. Le data mining tente d’apporter des réponses à cheval sur un grand nombre d’autres disciplines, soit en tant qu’outils comme les statistiques et la recherche opérationnelle, soit en tant que domaine d’application comme la sociologie, le marketing ou la biologie. Cet article est le deuxième d’une trilogie portant sur le data mining : 1- Le data mining : des données au savoir Mining out of Silverton source : adambarhan/flickr Brian D. 1 – Data mining et marketing. Le data mining signifie littéralement « forage de données ». Comme dans tout forage, sont but est d’extraire des données disponibles au sein de toute entreprise des informations exploitables d’un point de vue commercial.
Dans le contexte actuel ou le consommateur est considéré comme volatile, ou la concurrence s’intensifie et ou les marchés deviennent saturés, le client devient l’acteur principal de l’entreprise. Des milliers d’informations sont collectées sur les comportements des clients mais sont le plus souvent mal exploitées. Le data mining intervient alors pour exploiter au mieux ces données. 1 . Présentation du data mining Le data mining (appelé également exploitation stratégique de données) est apparu au milieu des années 90 avec le développement des datawharehouse. Le data mining correspond à l’ensemble des techniques et des méthodes qui à partir de données permettent d’obtenir des connaissances exploitables. 2. 3.
Exemples de logiciels (liste non exhaustive) 4. Marketing direct. 9 – Les domaines du data mining. 5 – Forêts aléatoires et data mining. 0inShare Le module STATISTICA Random Forest est intégré à l’outil de data mining STATISTICA Data Miner. Il reprend les travaux effectués par Breiman et répond aussi bien à des problématiques de classification que de régression. Une Forêt Aléatoire (Random Forest) est constituée d’un ensemble d’arbres simples de prévision, chacun étant capable de produire une réponse lorsqu’on lui présente un sous-ensemble de prédicteurs. Pour les problématiques de classification, la réponse prend la forme d’une classe qui associe un ensemble (classe) de valeurs indépendantes (prédicteur) à une des catégories présente dans la variable indépendante. Samuel DODE a rejoint StatSoft France il y a 5 ans. 8 – Un algorithme pour prévenir le crime. 12 – Le datamining pour détecter la fraude à l’assurance.
Les compagnies d’assurance perdent beaucoup d’argent chaque année à cause de demandes d’indemnisation frauduleuses. Pour assurer leur mission vis à vis de leurs clients et générer des résultats qui garantissent leur pérennité, les compagnies doivent réduire ces pertes. Datamining et analyse prédictive constituent des outils puissants au service de ces objectifs. Le datamining apporte de puissantes techniques analytiques pour transformer les données déjà collectées en informations utiles pour identifier les cas probables de fraude et d’abus.
De nombreuses compagnies d’assurance ont déjà intégré le datamining dans leurs processus d’investigation et de vérification. Mieux cibler les dossiers Il faut concentrer ses moyens sur les cas qui en valent la peine. Plutôt que de cibler les déclarations de sinistre ou les demandes qui donneraient lieu à des rectifications négligeables, il vaudrait mieux se concentrer sur les cas qui permettraient de récupérer des sommes importantes… Forrester Research. George Colony, CEO of Forrester Research Forrester Research is an independent technology and market research company that provides advice on existing and potential impact of technology, to its clients and the public. Forrester Research has five research centers in the US: Cambridge, Massachusetts; New York, New York; San Francisco, California; Washington, D.C.; and Dallas, Texas. It also has four European research centers in Amsterdam, Frankfurt, London, and Paris and four research centers in the APAC region in New Delhi, Singapore, Beijing, and Sydney .
The firm has 27 sales locations worldwide. It offers a variety of services including syndicated research on technology as it relates to business, quantitative market research on consumer technology adoption as well as enterprise IT spending, research-based consulting and advisory services, events, workshops, teleconferences, and executive peer-networking programs. History[edit] Leadership[edit] George F.
Worldwide Locations[edit] Weka 3 - Data Mining with Open Source Machine Learning Software in Java. Weka is a collection of machine learning algorithms for data mining tasks. It contains tools for data preparation, classification, regression, clustering, association rules mining, and visualization. Found only on the islands of New Zealand, the Weka is a flightless bird with an inquisitive nature. The name is pronounced like this, and the bird sounds like this.
Weka is open source software issued under the GNU General Public License. We have put together several free online courses that teach machine learning and data mining using Weka. Weka supports deep learning! Data mining. Data mining (the analysis step of the "Knowledge Discovery in Databases" process, or KDD),[1] an interdisciplinary subfield of computer science,[2][3][4] is the computational process of discovering patterns in large data sets involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.[2] The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.[2] Aside from the raw analysis step, it involves database and data management aspects, data pre-processing, model and inference considerations, interestingness metrics, complexity considerations, post-processing of discovered structures, visualization, and online updating.[2] Etymology[edit] In the 1960s, statisticians used terms like "Data Fishing" or "Data Dredging" to refer to what they considered the bad practice of analyzing data without an a-priori hypothesis.
Background[edit] Process[edit]