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La recherche de règles d'association dans une grande base de données révélera des règles cachées utiles pour la prise de décision. Un exemple de règle célèbre: lorsqu'un homme achète une couche pour bébé, il achète 2 paquets de bière 65% du temps. Il sera intéressant pour le manager d'adapter sa promotion à ces nouvelles règles. Quelles sont les différentes formes de représentation des données d'un projet de data mining? Quelles sont les différentes formes de représentation des données d'un projet de data mining Data mining: En plus de ce qui peut maintenant être décrit comme l'exploration de données classique (comme décrit ci-dessus), l'expertise technique dans l'exploration de données comprend également l'exploration d'images, l'exploration de données Web, l'exploration de flux de données et l'exploration de texte. Pourquoi faire du data mining? Aujourd'hui, l'exploration de données a été utilisée dans de nombreuses activités, tels que la recherche, le marketing, le développement de produits, la santé, et même l'éducation.
Regroupement (ou clustering). Le clustering est très similaire à la classification, mais il consiste à regrouper des blocs de données en fonction de leurs similitudes. Vous pouvez choisir de regrouper différentes données démographiques de votre public dans différents groupes, en fonction de leur revenu disponible ou de la fréquence de leurs achats dans votre magasin. Régression. La régression, utilisée principalement comme une forme de planification et de modélisation, sert à identifier la probabilité d'une certaine variable, compte tenu de la présence d'autres variables. Par exemple, vous pouvez l'utiliser pour prévoir un certain prix, en fonction d'autres facteurs comme la disponibilité, la demande des consommateurs et la concurrence. Plus précisément, l'objectif principal de la régression est de vous aider à découvrir la relation exacte entre deux variables (ou plus) dans un ensemble de données. Prédiction. La prédiction est l'une des techniques d'exploration de données les plus précieuses, car elle est utilisée pour projeter les types de données que vous verrez à l'avenir.
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.
Le processus de classification des données comprend deux étapes - Construire le classificateur ou le modèle Utilisation du classificateur pour la classification Cette étape est l'étape d'apprentissage ou la phase d'apprentissage. Dans cette étape, les algorithmes de classification construisent le classificateur. Le classificateur est construit à partir de l'ensemble d'apprentissage composé de tuples de base de données et de leurs étiquettes de classe associées. Chaque tuple qui constitue l'ensemble d'apprentissage est appelé catégorie ou classe. Ces tuples peuvent également être appelés échantillons, objets ou points de données. Dans cette étape, le classificateur est utilisé pour la classification. Ici, les données de test sont utilisées pour estimer l'exactitude des règles de classification. Les règles de classification peuvent être appliquées aux nouveaux tuples de données si la précision est considérée comme acceptable. Problèmes de classification et de prévision Le problème majeur est la préparation des données pour la classification et la prévision.