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Les fondements de l'informatique décisionnelle

Comprendre le data mining

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Étendez l'informatique décisionnelle à la notion de data mining. Cela permet de découvrir des tendances dans les données à l'aide d'algorithmes spécifiques.
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Transcription

Peut-être avez-vous déjà reçu un message de votre banquier, vous avertissant de retraits suspects sur votre carte bancaire. Ou peut-être recevez-vous de temps en temps un mail de Google vous indiquant qu'un tiers connaît votre mot de passe gmail parce que vous avez accédé à votre messagerie dans un pays étranger. Ce sont des applications bien connues d'une utilisation analytique des données qu'on nomme le data mining. Peut-être avez-vous plus récemment entendu parler d'un concept, le machine learning. Ces deux concepts sont légèrement différents mais ils sont liés. Il s'agit d'analyser les données à l'aide d'algorithmes et non plus, comme nous l'avons évoqué jusqu'à présent, par une intervention humaine. Manipuler un cube implique de savoir à l'avance les données que nous voulons explorer et donc de connaître les bonnes questions sous forme d'axes d'analyse et de membres de dimension. Mais parfois, nous souhaitons obtenir des informations auxquelles nous n'avons pas encore pensé. Par exemple, regrouper les clients selon les critères les plus judicieux – mais nous ne savons pas encore quels sont ces critères. Nous aimerions découvrir quelles sont les conditions statistiques qui déclenchent une augmentation des ventes dans des régions, sur des produits, en analysant automatiquement les critères à notre disposition. Nous aimerions comprendre les tendances et les utiliser pour prédire les évolutions futures ou nous aimerions détecter la probabilité qu'un événement entre dans une catégorie. Typiquement, comme que je vous l'évoquais pour la détection de fraude, quelle est la probabilité qu'un événement soit une utilisation anormale d'une carte bancaire ? Voilà l'essence du data mining. Un outil data mining utilise une source de données analytique pour y appliquer des algorithmes, algorithmes de prédiction, de classification, d'analyse de séquence, de régression, qui vont chercher à l'intérieur des différents attributs des données des corrélations statistiques qui vont répondre aux questions en découvrant les liens nouveaux dans les données. Pour utiliser au mieux un outil data mining, il est évidemment important d'avoir des notions de statistiques et de comprendre comment ces algorithmes fonctionnent. Il faut pouvoir adapter les paramètres de ces algorithmes afin d'améliorer la précision des résultats. Les sources du data mining peuvent être des données brutes ou des données déjà introduites dans un data mart. Les outils de data mining sont soit intégrés, comme c'est le cas du module de data mining dans SQL Server Analysis Services ou de Infosphere Warehouse Data Mining dans IBM Cognos, soit on utilise des outils ou des bibliothèques tiers comme le langage R ou des modules spécifiques pour le langage Python, comme Pandas, une bibliothèque d'analyse de données de Python. Vous le comprenez bien, c'est un domaine spécifique de l'informatique décisionnelle qui implique des compétences particulières en mathématiques et en analyse quantitative et qui est plus conçue pour un traitement automatique des données que pour un affichage de données agrégées. On peut utiliser le data mining, outre les exemples déjà cités, pour améliorer l'efficacité de campagnes de publicité ou de publipostage, pour catégoriser des clients ou des produits, pour déterminer les emplacements optimaux des produits dans des linéaires, ou juger du nombre de produits à conserver en stock, pour créer des systèmes de trading à haute fréquence, pour analyser de façon quantitative les synergies et les interactions entre médicaments, etc.

Les fondements de l'informatique décisionnelle

Abordez les principes fondamentaux de l’informatique décisionnelle. Explorez la gestion des données et leur traitement, les méthodologies et les technologies utilisées, etc.

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Date de parution :29 sept. 2016

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