Data mining. Big Data : pourquoi nos métadonnées sont-elles plus personnelles que nos empreintes digitales. A l’occasion du colloque « la politique des données personnelles : Big Data ou contrôle individuel « organisé par l’Institut des systèmes complexes et l’Ecole normale supérieure de Lyon qui se tenait le 21 novembre dernier, Yves-Alexandre de Montjoye (@yvesalexandre) était venu présenter ses travaux, et à travers lui, ceux du MediaLab sur ce sujet (Cf. « D’autres outils et règles pour mieux contrôler les données » ).
Yves-Alexandre de Montjoye est doctorant au MIT. Il travaille au laboratoire de dynamique humaine du Media Lab, aux côtés de Sandy Pentland, dont nous avons plusieurs fois fait part des travaux. Nos données de déplacements sont encore plus personnelles que nos empreintes digitales Faire correspondre des empreintes digitales n’est pas si simple, rappelle Yves-Alexandre de Montjoye. Image : illustration de l’unicité de nos parcours repérés via des antennes mobiles. Et Yves-Alexandre de nous inviter à retrouver un de ses collègues du Media Lab. Hubert Guillaud. DATA MINING - DATA SCIENCE - BIG DATA ANALYTICS. Définition : Data mining. Ecrit par B.Bathelot, mis à jour le . Glossaires : Fidélisation / CRM /CRC | Marketing direct Dans un contexte marketing, le data mining regroupe l’ensemble des technologies susceptibles d’analyser les informations d’une base de données marketing pour y trouver des informations utiles à l’action marketing et d’éventuelles corrélations signifiantes et utilisables entre les données.
Sur un plan plus général, le data mining est un processus qui permet d’extraire des informations commercialement pertinentes à partir d’une grande masse d’informations. « Le data mining client est un processus de management des données client qui opère à partir des données élémentaires pour produire de l’information, de la connaissance en vue d’une action bien déterminée vis à vis des clients »(Michel Jambu). Le data mining fait appel à des techniques très complexes. Des exemples d’usage du data mining dans le domaine de la bancassurance : Source image SPAD Une petite bibliographie sur le dataming :
Qu'est-ce que le data Mining ? Exploration des données. Le Data Mining, qu'est-ce que c'est ? The devil is in the details. C'est un outil d'exploration des données décisionnelles Définition : Le Data Mining est en fait un terme générique englobant toute une famille d'outils facilitant l'exploration et l'analyse des données contenues au sein d'une base décisionnelle de type Data Warehouse ou DataMart. Les techniques mises en action lors de l'utilisation de cet instrument d'analyse et de prospection sont particulièrement efficaces pour extraire des informations significatives depuis de grandes quantités de données.
À quoi ça sert ? Principe : En peu de mots, l'outil de prospection Data Mining est à même de trouver des structures originales et des corrélations informelles entre les données. Comment on l'utilise ? A contrario des méthodes classiques d'analyses statistiques, Cet instrument d'analyse est particulièrement adapté au traitement de grands volumes de données. Les techniques mises en oeuvre Différentes techniques sont proposées. › 1. › 2.
Définition : Datamining. Le datamining désigne l’ensemble des techniques et méthodes dans les domaines des statistiques, des mathématiques et de l’informatique qui permettent de sortir d’un grand volume de données, des connaissances précises sur des éléments inconnus auparavant. Cette technique permet d’analyser et d’interpréter des données volumineuses, contenues dans une ou plusieurs bases de données afin de dégager des tendances. Le datamining est en mesure de créer des catégories statistiques composées d’éléments similaires afin de proposer des hypothèses. Experian Marketing Services propose des solutions de datamining vous aidant par exemple dans la prise de décision concernant l’optimisation de vos stratégies de géomarketing. Pour en savoir plus : - Découvrez nos solutions pour une analyse des données prospects et clients. Consultez les autres définitions en cliquant sur la première lettre du terme que vous cherchez :
Supports de cours -- Data Mining et Data Science. Cette page recense les supports utilisés pour mes enseignements de Machine Learning, Data Mining et de Data Science au sein du Département Informatique et Statistique (DIS) de l'Université Lyon 2, principalement en Master 2 Statistique et Informatique pour la Science des donnéEs (SISE), formation en data science, dans le cadre du traitement statistique des données et de la valorisation des big data. Je suis très attentif à la synergie forte entre l'informatique et les statistiques dans ce diplôme, ce sont là les piliers essentiels du métier de data scientist.
Attention, pour la majorité, il s'agit de « slides » imprimés en PDF, donc très peu formalisés, ils mettent avant tout l'accent sur le fil directeur du domaine étudié et recensent les points importants. Cette page est bien entendu ouverte à tous les statisticiens, data miner et data scientist, étudiants ou pas, de l'Université Lyon 2 ou d'ailleurs. Nous vous remercions par avance.
Ricco Rakotomalala – Université Lyon 2. Data Mining, logiciel d’analyse statistique, Analyse prédictive, Supports de cours -- Data Mining. Infographie : le big data en mots et en chiffres. 9 Livres gratuits pour l'apprentissage Data Mining et d'analyse de données / jianpanjiluqi.net. L'exploration de données, l'analyse des données, ce sont les deux termes qui le rendent très souvent, les impressions d'être très difficile à comprendre - complexe - et que vous êtes tenus d'avoir de l'éducation de qualité le plus élevé afin de les comprendre.
Je ne peux pas d'accord, et comme avec ne importe quoi dans cette merveilleuse vie de la nôtre, nous seulement besoin de dépenser un certain montant de temps à apprendre quelque chose, pratiquer, avant que nous rendons compte que ce ne est pas vraiment tout ce qui dure. Il est difficile de voir ce qui est derrière une porte fermée, et à moins que nous montons à cette porte et ouvrez-le, pour voir ce qu'il ya derrière, nous ne allons jamais savoir.
Bien, cela se applique à la plupart des choses dans la vie, mais je ne peux vraiment sentir la «peur» que les gens ont de ces études complexes que les sciences de données elle-même. Analyse des données Données Jujitsu: L'art de transformer les données en produit Jeffrey M. Data Mining et Analyses Prédictives avec le Logiciel STATISTICA. Le Data Mining pour faire la Différence. Certains parlent à juste titre de la période actuelle comme de “l'Ère Analytique”, c'est-à-dire une période au cours de laquelle la révolution de l'information a conduit à l'ère de l'analyse, et où l'enjeu consiste à dégager du sens dans cet incroyable déluge de données. À StatSoft, nous avons maintes opportunités d'échanger, conseiller et former des collaborateurs dans le domaine de l'analyse des données et de la modélisation prédictive dans de nombreuses industries : construction automobile, services financiers, matériel médical, Recherche & Développement et production pharmaceutique, semi-conducteurs, etc...
Ce que notre expérience nous a enseigné, c'est que dans une économie concurrentielle, chaque société doit chercher à tirer parti de ses avantages tout en identifiant les sources de gaspillage et d'inefficacité. L'une des pistes possibles consiste donc à exploiter les données qui sont déjà collectées et gérées. Logiciels. Calaméo - "Point Sur" le Big Data (Octobre 2015) Big Data : pourquoi nos métadonnées sont-elles plus personnelles que nos empreintes digitales.
Qu'est-ce que le Big Data ? Les 3 V du Big Data Pour bien délimiter le Big Data, le concept a été caractérisé par « Les 3 V » : Volume, Vitesse et Variété. Volume Lorsqu'on parle de volume pour le Big Data, on évoque souvent les 7 téraoctets (7.000 milliards d'octets) générés quotidiennement par Twitter ou les 10 téraoctets de contenus échangés tous les jours sur Facebook. On cite également YouTube qui prend en charge chaque minute l'équivalent de 48 heures de vidéos.
De même Google, Amazon et les autres grands acteurs de l'économie numérique sont par nature des gestionnaires de flux de données et manipulent donc des volumes impressionnants. C'est au début des années 2000 que les grands intervenants du Web ont ressenti, bien avant les autres secteurs d'activité, la nécessité de gérer une masse exponentielle d'informations. Variété Le corollaire du volume croissant est une diversification importante des formats et des sources de données.
Vitesse La vitesse correspond à la fréquence de remontée des informations. De la statistique aux big data : ce qui change dans notre compréhension du monde. Par Hubert Guillaud le 19/12/12 | 9 commentaires | 4,776 lectures | Impression Lors de la dernière édition des Entretiens du Nouveau Monde industriel qui avaient lieu les 17 et 18 décembre 2012 au Centre Pompidou, le sociologue Dominique Cardon a proposé une intéressante matrice pour comprendre à la fois les limites de la réutilisation des données ouvertes et celle des “Big Data“.
Nous sommes désormais confrontés à un incroyable déluge de données produit par le numérique, reconnaît Dominique Cardon. C’est ce qu’on appelle le Big Data. Les données semblent innombrables, proliférantes… Et vont demain nous en apprendre toujours plus sur nous-mêmes… Mais sont-elles nécessaires ? Depuis quelques années, un ensemble de discours (relayé à la fois par des militants, des citoyens, des entreprises, des pouvoirs publics) se met en place autour “du nécessaire partage des données”. Le modèle statistique des données ouvertes consiste, lui, à porter sur la place publique de la donnée “brute”. Comment le Big Data va révolutionner 2013. "2012 a été l'année de l'évangélisation, 2013 sera l'année de la mise en place. " Chez Atos, géant international du service informatique, pas de doute : cette année verra la multiplication des systèmes d'analyse dits de "Big Data".
Plus qu'un concept, cette "grosse quantité de données" (littéralement) renvoie à de nouveaux systèmes informatiques qui promettent de "révolutionner la vie quotidienne". Le Big Data a émergé face à un constat. Chaque jour, 2,5 trillions d'octets de données sont générés dans le monde.
Ces informations proviennent de partout : réseaux sociaux, photos et vidéos publiées sur internet, signaux GPS des smartphones, indications climatiques captées à travers le monde, transactions bancaires, etc. Un énorme volume de données qui ne révèle tout son potentiel qu'après traitement, analyse et surtout croisement. Prédire les crises cardiaques Mais dans la pratique, comment s'illustre ce Big Data ? Les applications du Big Data sont nombreuses.
Big Data = Big brother ? Vertigineux "big data" Chaque seconde, la masse de données créées sur Internet par les smartphones, ordinateurs et tablettes explose. Appelé "big data" par les experts du Web, cet amas colossal est un marché prodigieux. LE MONDE | • Mis à jour le | Par Sarah Belouezzane et Cécile Ducourtieux Photos, vidéos, sons, chiffres, textes... Depuis la démocratisation de l'Internet haut débit, ce sont des milliards de données qui sont déversées par les particuliers, les entreprises et même l'Etat sur la Toile. Les spécialistes appellent ça le "big data", littéralement "grosse donnée"... Tous les jours, ce sont 118 milliards de mails qui sont envoyés à travers le monde, 2,45 milliards de contenus différents qui sont postés sur Facebook. Les humains ne sont pas les seuls responsables de ce déluge d'informations. "Cela fait quelque temps déjà que le nombre de données produites et stockées est important, note Patrice Poiraud, directeur business et analyse chez IBM.
Du Big Data au Valued Data - TRIBUNE. Les articles, dossiers, tables rondes et conférences sur le big data se sont multipliés depuis quelques mois. De plus en plus de sociétés s’emparent du phénomène de mode pour revendiquer leur expertise du sujet et s’accaparer les centaines de millions, voire les milliards de dollars promis sur ce « nouveau » marché. Les modes se suivent et se ressemblent : le « tout CRM » à la fin des années 90, le « 1 to 1 » début 2000, le « web 2 »… A chaque fois, ces expressions sont synonymes d’avancées concrètes, d’outils innovants mais aussi de sur-promesses et de raccourcis. Il y a beaucoup de confusion et de fantasmes derrière l’expression « big data ».
Cette expression n’est pas suffisamment bien définie. C’est dommage car il est vrai que les données se multiplient et il est vrai qu’il faut apprendre à les collecter, à les extraire, à les exploiter et à les interpréter. Mais le flou est entretenu et personne ne sait vraiment de quelles données on parle quand on parle de « big data ». Data centers: la donnée écolo. Il y en a des milliers dans le monde. Plus d’une centaine en France. Les data centers sont la face cachée d’Internet ; on y a recours tous les jours. Quand on consulte un site web, quand on envoie un mail, quand on publie une photo en ligne. Toutes ces données sont traitées et stockées dans ces immenses usines du numérique, alignant des armées de serveurs qui n’ont rien de virtuel.
Et cela demande de l’énergie. Beaucoup. En 2011, Google possédait à lui seul 900 000 serveurs. Il y a un an, l’ONG a tiré la sonnette d’alarme, rappelant que les data centers étaient responsables de 2% des émissions de CO2. Eau de mer. Mais comment y parvenir ? OVH a par exemple inventé son propre système de water cooling, ou «refroidissement à eau». Et quid de la chaleur émise en continu par les data centers ?
Energies vertes, réduction de la consommation, recyclage de la chaleur… Ces initiatives suffiront-elles à limiter l’impact environnemental des data centers ? «Ondulateurs». Big data, l’enjeu du pouvoir. Le Big Data, Le Cloud … Internet évolue maintenant si vite que ses nouveaux développements deviennent des enjeux majeurs avant même que le grand public ait eu le temps de les comprendre. Nous nous retrouvons donc à employer, lire, entendre mentionner des terminologies désignant des concepts ou des technologies dont nous savons qu’elles sont cruciales, sans pour autant avoir la moindre idée de leur nature. Un nom qui fait peur, pour un concept bien simple Au même titre que la mystérieuse appellation “Cloud” désigne tout simplement le stockage de données sur des serveurs distants mais bien réels, le concept de “Big Data” recouvre une réalité somme toute assez simple.
Depuis une décennie, le volume et la variété des données informatiques que nous produisons ainsi que la rapidité avec laquelle nous les stockons et traitons ont littéralement explosés. Le Big Data - traduit officiellement par “mégadonnées” en français - désigne cette abondance de données et son exploitation.