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DATA MINING

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Data Mining - PPDM Wiki From PPDM Wiki Introduction Traditional data analysis is done by inserting data into standards or customized models. In either case, it is assumed that the relationships among various system variables are well known and can be expressed mathematically. However, in many cases, relationships may not be known. Data mining (DM) is a term used to describe knowledge discovery in databases. DM is on the interface of computer science and statistics, utilizing advances in both disciplines to make progress in extracting information from large databases. The major characteristics and objectives of data mining Data are often buried deep within very large databases, which sometimes contain data from several years. Effectively leveraging data mining tools and technologies can lead to acquiring and maintaining a strategic competitive advantage. How Data Mining Works Intelligent data mining discovers information within data warehouses that queries and reports cannot effectively reveal. Classes

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 :

Du contenu roi aux données reines Souvenez-vous… il y a quelques années, le contenu était considéré comme la matière première du web : Celui qui maîtrisait le contenu maitrisait le web (les portails qui agrégeaient de très nombreuses sources de contenu concentraient également l’audience). Puis il y a eu MySpace, les Skyblogs, Facebook, Twitter, FourSquare… et maintenant il parait que c’est la communauté qui est reine. Certes, les plateformes sociales sont indéniablement en haut des tableaux d’audience, mais je reste convaincu que sans contenus une communauté n’est pas viable. Comprenez par là que ce sont les contenus qui alimentent les conversations et font tourner les communautés. Sans rentrer dans la polémique, je pense ne pas me tromper en disant que le contenu reste roi, la communauté se nourrit de ce contenu pour générer des interactions sociales (mais là encore il y a des subtilités : Ne confondez plus communautaire et social). Les données à la base du… journalisme de données Vers des systèmes auto-alimentants

Data mining Data mining is the process of discovering patterns in large data sets involving methods at the intersection of machine learning, statistics, and database systems.[1] Data mining is an interdisciplinary subfield of computer science with an overall goal to extract information (with intelligent methods) from a data set and transform the information into a comprehensible structure for further use.[1][2][3][4] Data mining is the analysis step of the "knowledge discovery in databases" process, or KDD.[5] Aside from the raw analysis step, it also 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.[1] Etymology[edit] In the 1960s, statisticians and economists 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. Process[edit]

Big Data danger ou opportunité ? ( avec le JDD ) Big data danger ou opportunité ? J’ai assisté mardi 27 mai aux matins de l’économie organisés par le Journal du Dimanche en partenariat avec Deloitte, Oddo & Cie (également l’hôte de la réunion), Thalès et Business & Decision. Le Big Data est une opportunité qui fait rêver et inquiète à la fois … et aussi les entreprises françaises ont des questions et il faut “les rassurer”. Mais les enjeux ne sont pas que français mais aussi européens, ont souligné les participants à la table ronde. En quelque sorte, cette table ronde a permis de faire le tour assez rapidement des énormes attentes économiques autour de ce nouveau secteur – qualifié de révolution – qui en même temps suscite les passions autour des problématiques de régulation et de protection des données individuelles, à tel point qu’un investisseur du secteur s’est écrié “nous sommes bien à Paris, nous avons plus parlé de risques que d’opportunités”. Côté pile : l’espoir d’un secteur dynamisant qui vient irriguer toute l’économie

Data Mining Image: Detail of sliced visualization of thirty video samples of Downfall remixes. See actual visualization below. As part of my post doctoral research for The Department of Information Science and Media Studies at the University of Bergen, Norway, I am using cultural analytics techniques to analyze YouTube video remixes. My research is done in collaboration with the Software Studies Lab at the University of California, San Diego. A big thank you to CRCA at Calit2 for providing a space for daily work during my stays in San Diego. The following is an excerpt from an upcoming paper titled, “Modular Complexity and Remix: The Collapse of Time and Space into Search,” to be published in the peer review journal AnthroVision, Vol 1.1. The following excerpt references sliced visualizations of the three cases studies in order to analyze the patterns of remixing videos on YouTube. Image: this is a slice visualization of “The Charleston and Lindy Hop Dance Remix.”

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 :

Wen Mining Course Unit on Web Log Analysis Web Mining Course Modules To get the presentations, add www.kdnuggets.com/web_mining_course/ in front of ppt files below Module 1: Introduction to Web Mining wm1-web-mining-intro.pptModule 2a: Web Server Log wm2a-web-server-log.pptModule 2b: Unix tools for web log analysis wm2b-unix-web-log-analysis.pptModule 3a: Hit Analysis wm3a-hit-analysis.ppt Module 3b: Gawk tools for web log analysis< wm3b-gawk-web-log-analysis.ppt Module 4a: Visit Analysis; Bot or Not? wm4a-visit-analysis.ppt Module 4b: Perl tools for web log analysis wm4b-perl-web-log-analysis.ppt Basic Perl script for web log parsing (web_log_parse.txt) Module 5: Behavior modeling wm5-behaviour-analysis.ppt Assignments Note: Professors using these modules can get answers by contacting Gregory Piatetsky directly at gregory at kdnuggets dot com. Data This data can be downloaded from kdlog.zip (0.6 MB) in www.kdnuggets.com/web_mining_course/ directory. First 100 log lines are in the unzipped file d100.log in the same directory.

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