Le%20Data%20Mining:%20M - PowerPoint PPT Presentation

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Le%20Data%20Mining:%20M

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Data Mining and Knowledge Discovery Journal (1997) Special Interest Group Knowledge Discovery in Databases (1999) de l'Association for Computing Machinery (ACM) ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Le%20Data%20Mining:%20M


1
Le Data Mining Méthodologie
  • Définition et introduction
  • Principales applications
  • Méthodologie du DM
  • Exemples de fonctionnement

2
1. Emergence du domaine
  • Termes synonymes (ou presque)
  • Fouille de données (FD)
  • Exploration de données (ED)
  • Extraction de connaissances (ECD, KDD)
  • Workshops puis conf. internationales
  • Depuis 1991 puis 1994
  • August 24th-27th 2008 KDD '08 The 14th ACM
    SIGKDD International Conference on Knowledge
    Discovery and Data Mining, Las Vegas , NV
    USA
  • Data Mining and Knowledge Discovery Journal
    (1997)
  • Special Interest Group Knowledge Discovery in
    Databases (1999) de lAssociation for Computing
    Machinery (ACM)

3
Métaphore
  • Par analogie à la recherche des pépites d or
    dans un gisement, la fouille de données vise
  • à extraire des informations cachées par analyse
    globale
  • à découvrir des modèles (patterns) difficiles à
    percevoir car
  • le volume de données est très grand
  • le nombre de variables à considérer est important
  • ces patterns sont imprévisibles (même à titre
    d hypothèse à vérifier)

4
Définition
  • Data mining
  • ensemble de techniques d'exploration de données
    afin d'en tirer des connaissances (la
    signification profonde) sous forme de modèles
    présentés à l utilisateur averti pour examen

Données entrepôt
Connaissances
Data mining
Découverte de modèles
Compréhension Prédiction
5
Découverte de modèles
x1
c
Confiance
x2
Entrées
y
x3
Sortie
MODELE
x1 x2 x3 y
1 10 100 alpha
2 20 200 beta
6
Découverte et Exploitation
Data to Predict
Mining Model
DM Engine
DM Engine
Mining Model
Predicted Data
Mining Model
7
Objectif  connaissances 
  • Knowledge Discovery in Databases (KDD)
  • Processus complet dExtraction de Connaissance
    des Données (ECD)
  • Abouti à la génération de règles et daides à la
    décision
  • Exemples
  • analyses (distribution du trafic en fonction de
    l heure)
  • scores (fidélité d un client), classes (mauvais
    payeurs)
  • règles (si facture gt 10000 et mécontent gt 0.5
    alors départ à 70)

8
Mécanismes de base
  • Déduction base des systèmes experts
  • schéma logique permettant de déduire un théorème
    à partir d'axiomes
  • le résultat est sûr, mais la méthode nécessite la
    connaissance de règles
  • Induction base du data mining
  • méthode permettant de tirer des conclusions à
    partir d'une série de faits
  • généralisation un peu abusive
  • indicateurs de confiance permettant la pondération

9
Le processus de KDD
10
Etapes du processus
  • 1. Compréhension du domaine dapplication
  • 2. Création du fichier cible (target data set)
  • 3. Traitement des données brutes (data cleaning
    and preprocessing)
  • 4. Réduction des données (data reduction and
    projection)
  • 5. Définition des tâches de fouille de données
  • 6. Choix des algorithmes appropriés de fouille de
    données
  • 7. Fouille de données (data mining)
  • 8. Interprétation des formes extraites (mined
    patterns)
  • 9. Validation des connaissances extraites
  • (source Fayyat et al., 1996, p. 1-34)

11
Etapes daprès SPSS
12
2. Domaines d'application
  • De plus en plus de domaines
  • explosion des données historisées
  • puissance des machines support
  • nombreux datawarehouses
  • OLAP limité
  • nécessité de mieux comprendre
  • rapports sophistiqués, prédictions
  • aide efficace aux managers

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Quelques domaines réputés
  • Analyse de risque (Assurance)
  • Marketing
  • Grande distribution
  • Médecine, Pharmacie
  • Analyse financière
  • Gestion de stocks
  • Maintenance
  • Contrôle de qualité

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Exemples
  • Targeted ads
  • What banner should I display to this visitor?
  • Cross sells
  • What other products is this customer likely to
    buy?
  • Fraud detection
  • Is this insurance claim a fraud?
  • Churn analysis
  • Who are those customers likely to churn?
  • Risk Management
  • Should I approve the loan to this customer?

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Churn Analysis
  • Application de télécom
  • Bases de données des clients et des appels
  • Fichiers des réclamations
  • Qui sont les clients le plus susceptibles de
    partir ?
  • Application de techniques de DM
  • Fichiers de 1000 clients les plus risqués
  • 600 ont quittés dans les 3 mois

16
Trading Advisor
  • Application boursière
  • conseil en achat / vente d'actions
  • Données de base
  • historique des cours
  • portefeuille client
  • Analyse du risque
  • Analyse technique du signal
  • Conseils d'achat vente
  • Mise à disposition sur portail Web

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3. Méthodologie -1
  • 1. Identifier le problème
  • cerner les objectifs
  • trouver les sources
  • définir les cibles
  • vérifier les besoins
  • 2. Préparer les données
  • préciser les sources
  • collecter les données
  • nettoyer les données
  • transformer les données
  • intégrer les données

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Méthodologie - 2
  • 3. Explorer des modèles
  • choisir une technique
  • échantillonner sur un groupe
  • valider sur le reste (5 à 1/3)
  • calculer le ? d erreurs
  • 4. Utiliser le modèle
  • observer la réalité
  • recommander des actions
  • 5. Suivre le modèle
  • bâtir des estimateurs
  • corriger et affiner le modèle

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Explorer des modèles SEMMA
  • Sampling Échantillonner
  • tirer un échantillon significatif pour extraire
    les modèles
  • Exploration Explorer
  • devenir familier avec les données (patterns)
  • Manipulation Manipuler
  • ajouter des informations, coder, grouper des
    attributs
  • Modelling Modéliser
  • construire des modèles (statistiques, réseaux de
    neuronnes, arbres de décisions, règles
    associatives, )
  • Assessment Valider
  • comprendre, valider, expliquer, répondre aux
    questions

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Validation dun modèle
  • Matrice de confusion confronter le vrai au
    prédit !
  • comparaison des cas observés par rapport aux
    prédictions
  • exemple prédiction de factures impayées
  • Validité du modèle
  • nombre exacte (diagonale) / nombre totale
    120/150 0.80

Observé Payé Retardé Impayé
Total Payé 80 15 5 100 Retardé
1 17 2 20 Impayé 5
2 23 30 Total 86 34
30 150
Prédit
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Mesures en Recherche dinformation (IR)
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Définition de Mesures
  • précision
  • Rapport du nombre de documents pertinents trouvés
    au nombre total de documents sélectionnés. En
    anglais precision.
  • rappel
  • Rapport du nombre de documents pertinents trouvés
    au nombre total de documents pertinents. En
    anglais recall.
  • Soient
  • S l'ensemble des objets qu'un processus considère
    comme ayant une propriété recherchée,
  • V l'ensemble des objets qui possèdent
    effectivement cette propriété,
  • P et R respectivement la précision et le rappel
    du système 
  • P S n V / S
  • R S n V / V

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Mesures
  • Précision (Precision)
  • NbTrouvésCorrects/(1NbTotal)
  • Bruit (Noise)
  • NbTrouvésIncorrects/(1NbTotal)
  • 1- Précision
  • Rappel (Recall)
  • NbTrouvésCorrects/(1NbValide)
  • F-mesure
  • 2(précisionrappel)/(précisionrappel)

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Autre mesure Le Lift
  • Population de clients pour le marketing
  • Division en décil
  • Mesure du ratio Réponse/Moyenne

25
Représentation du lift
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Principales Techniques
  • Dérivées
  • des statistiques (e.g., réseaux bayésiens)
  • de l'analyse de données (e.g., analyse en
    composantes)
  • de l'intelligence artificielle (e.g., arbres de
    décision, réseaux de neurones)
  • des bases de données (e.g., règles associatives)
  • Appliquées aux grandes bases de données
  • Difficultés
  • passage à l'échelle et performance
  • fonctionnement avec échantillon gt qq milliers
  • présentation et validation des résultats

27
Origines des techniques
Daprès Labo. Eric, Lyon
28
4. Quelques produits
  • Intelligent Miner d'IBM
  • modélisation prédictive (stat.), groupage,
    segmentation, analyse d'associations, détection
    de déviation, analyse de texte libre
  • SAS de SAS
  • Statistiques, groupage, arbres de décision,
    réseaux de neurones, associations, ...
  • SPSS de SPSS
  • statistiques, classification, réseaux de
    neurones
  • Oracle ODM
  • Règles associatives, classification supervisée et
    non supervisée, text mining
  • SQL Server DM
  • Règles associatives, classification supervisée et
    non supervisée, séries temporelles, réseaux de
    neurones,
  • Autres SPSS, Statistica Open source SIPINA,
    WEKA

29
SAS
30
INPUT
  • Choix des variables

31
SAMPLING
  • Choix du type d'échantillon

32
INSIGHT
  • Analyse des données en 4D

33
TRANSFORM
  • Transformation pour préparer

34
PARTITION
  • Création de partition d'exploration parallèle

35
REGRESSION
  • Sélection de la méthode de régression

36
DECISION TREE
  • Construction d'un arbre par ?2

37
NEURONES
  • Spécification d'un réseau de neurones

38
ASSESSMENT
  • Validation des résultats

39
5. Méthodes statistiques
  • Quelques techniques de base
  • A la limite du DM
  • Calculs d'information sophistiqués

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Méthodes d'analyse
Points dans Rn
Points dans Rp
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Familles de méthodes
Nuage de points
Regroupement dans tout l'espace
Visualisation dans Le meilleur espace réduit
METHODES DE CLASSIFICATION, SUPERVISEE OU NON
METHODES STATISTIQUES ET FACTORIELLES
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Fonctions Statistiques
  • Espérance
  • permet de calculer la moyenne pondérée d'une
    colonne pi 1/N par défaut
  • Variance
  • traduit la dispersion de la distribution de la
    v.a. autour de sa valeur moyenne.
  • Variable centrée réduite
  • Permet d'éliminer le facteur dimension

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Diagrammes en bâtons
  • Comptage de fréquence
  • COUNT
  • Extension aux calculs d'agrégats
  • AVG, MIN, MAX,
  • Possibilité d'étendre au 3D
  • Apporte une vision synthétique

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Tableaux croisés(Vision 2D du Datacube)
Effectif théorique calculé par une loi de
distribution (uniforme)
45
Corrélation
  • Covariance
  • La covariance peut être vue comme le moment
    centré conjoint d'ordre 1 de deux v.a.
  • Si les deux v.a. sont indépendantes, alors leur
    covariance est nulle (mais la réciproque n'est
    pas vraie en général).
  • Coefficient de corrélation
  • Elimine le facteur dimension
  • mesure la qualité de la relation linéaire entre
    deux variables aléatoires

46
Droite de régression
Y a X b
47
Test du ?2
  • Détermine l'existence d'une dépendance entre deux
    variables
  • Exemple salaire d'embauche, niveau d'étude
  • Compare la distribution des variables par rapport
    à une courbe théorique supposant l'indépendance

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De nombreuses autres fonctions
  • Test t sur moyenne
  • ANOVA
  • Analyses de variance sophistiquées
  • Corrélation partielle
  • Régresion logistique
  • Séries chronologiques
  • Lissage exponentiel, Moyenne mobile,
  • Comparaison

49
Calculs en SQL
  • Introduction de fonctions d'agrégats
  • AVG moyenne
  • MAVG moyenne mobile
  • STDDEV écart type
  • VARIANCE variance
  • COVARIANCE covariance
  • Exemple
  • SELECT COVARIANCE(SALAIRE_ACTU, SALAIRE_EMB)
  • FROM EMPLOYEE
  • WHERE GRADE "ingénieur"
  • GROUP BY SEXE

50
Statistiques Conclusion
  • Calculs statistiques sur variables
  • Mono ou bi-variées
  • Résumé des données
  • Observation de dépendances
  • Peu de modèles prédictifs ...
  • La plupart sont faisables avec SQL OLAP
  • Extensions cube et rollup
  • Extensions avec fonctions d'agrégats

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6. Conclusion
  • Le data mining vise à découvrir des modèles à
    partir de grandes bases de faits connus
    (datawarehouse)
  • Le processus de construction de modèles est
    complexe
  • préparer les données
  • modéliser 1/3 de la base
  • valider sur 2/3
  • expérimenter plusieurs modèles
  • Questions ?
  • Quoi de nouveau par rapport à l'IA et aux
    statistiques ?
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