Destiné aux professionnels des instituts, des cabinets de conseil, aux étudiants…, l'ouvrage fournit les techniques les plus récentes pour maximiser ses bases de données. Thierry Vallaud(*), directeur général adjoint, responsable data mining et décisionnel de Socio Logiciels, sort, aux Éditions Vuibert, "Exploration de données. Méthodes et modèles du data mining". Il s'agit de la traduction et de l'adaptation de l'ouvrage d'un professeur américain reconnu dans ce domaine, Daniel T. Larose. « Il n'existe pas beaucoup de livres sur le data mining », commente Thierry Vallaud en développant son projet: « Nous essayons de donner des clés d'entrées claires pour l'exploration des big data ». Au carrefour de l'algorithme et de la statistique, le data mining est un outil de veille stratégique qui nécessite des connaissances particulières, en mathématiques et statistiques notamment (domaines où la France manque d'experts). Destiné aux professionnels des instituts, des cabinets de conseil, aux étudiants…, l'ouvrage fournit les techniques les plus récentes pour maximiser ses bases de données et donne une vision claire sur la façon dont les algorithmes d'exploration des données fonctionnent réellement.
Ce processus peut résoudre rapidement des problèmes qui prenaient auparavant beaucoup de temps à résoudre manuellement. Quels sont les types d'algorithmes en data mining? Le logiciel d'exploration de données analyse les relations et les modèles des données de transaction stockées en fonction des demandes des utilisateurs. Plusieurs types de logiciels d'analyse peuvent être utilisés: statistiques, apprentissage automatique et réseaux de neurones. Quels sont parmi ces termes les facteurs de succès du data mining? Plusieurs facteurs rentrent en ligne de compte dans la réussite d'un projet Data mining. Cependant, le facteur de succès principal est la personnalisation des rapports vendeurs/clients, autrement dit la gestion de la relation client par des moyens statistiques et chiffrés. Comment Peut-on exploiter des données? Data mining: La collecte de données peut être effectuée manuellement ou à l'aide d'un logiciel tel que Flint. La collecte manuelle des données est aussi simple que de demander une adresse e-mail au moment de l'achat.
Data mining: faites parler vos données! Explorer les données par des méthodes de Data Mining Pourquoi faire du Data Mining? Vous disposez de masses de données issues de différentes sources: instrumentales (spectroscopie proche infrarouge (NIR), moyen infrarouge (MIR), Raman, imagerie hyperspectrale, chromatographie HPLC, GC, etc.. ), paramètres procédés, mesures physico-chimiques, profils sensoriels…avec un nombre important d'échantillons et/ou de variables. Les méthodes de data mining vous aideront à augmenter la compréhension de vos données et à en extraire des informations pertinentes… Qu'est-ce que le Data Mining? Le data mining ou fouille de données constitue un ensemble de méthodes exploratoires qui vont vous permettre de trouver un sens à ces données, de détecter les échantillons atypiques, les mesures aberrantes et d'identifier des groupes d'individus ou des tendances fortes. les échantillons atypiques, les clusters, les tendances… les leviers de la qualité des procédés, la complémentarité des mesures les mélanges de spectres, la corrélation entre blocs L' ACP (Analyse en Composantes Principales) est la méthode multivariée la plus classique en Data Mining.
Les outils de traitement de la parole analysent les textes en langage naturel. Les outils de visualisation de données affichent graphiquement les données et leurs propriétés. Plus d'informations sur ces types d'outils et les outils associés peuvent être trouvés ici. Informations générales sur l'exploration de données? Data Mining est un terme générique pour les procédures qui génèrent des connaissances à partir des données. Les données sont des nombres, des mots, des images, des faits. Ce n'est que grâce à une évaluation en réseau de ces données que des connaissances utiles et ciblées sont créées, ce qui aide à prendre des décisions ou peut être utilisé autrement. Il s'agit de décrire les faits, d'expliquer les relations et de prédire les développements futurs. Contrairement aux méthodes statistiques qui testent (valident) les hypothèses, l'exploration de données peut également générer des hypothèses à partir des données. Le but de l'exploration de données est de découvrir des modèles et des règles dans de grandes quantités de données, des dépendances entre des données sous la forme de clusters, de formules, de corrélations, de régularités (modèles) et de tendances temporelles.