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DATA MINING

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Quelles orientations pour la recherche en data mining. Le data mining a évolué du point de vue des thématiques de recherche.

Quelles orientations pour la recherche en data mining

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.

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.

1 – Prévoir en croisant des données

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. 12 – Les mathématiques de la beauté… This post investigates female attractiveness, but without the usual photo analysis stuff.

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?

5 – Le data mining, l'arme secrète d'Obama pour gagner

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.

2 – Ciblage comportemental. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

2 – Ciblage comportemental

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. Data Mining, Scoring et Statistique - Deroulement.PDF. La BI, l'informatique décisionnelle et les graphes - Graph Database - Paris (Paris. 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].

2 – Les techniques de collecte automatisée

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.

1 – Exploration de données. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

1 – Exploration de données

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. 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.

3 – Des données au savoir

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.

1 – Data mining et marketing. Le data mining signifie littéralement « forage de données ».

1 – Data mining et marketing

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 . 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.

5 – Forêts aléatoires et data mining

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. Concernant la régression, l’arbre est une estimation de la variable dépendante en fonction des prédicteurs. 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. 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 . Weka 3 - Data Mining with Open Source Machine Learning Software in Java. Weka is a collection of machine learning algorithms for data mining tasks.

The algorithms can either be applied directly to a dataset or called from your own Java code. 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.