Le Data Mining: M

1
Le Data Mining Méthodologie

• Définition et introduction
• Principales applications
• Méthodologie du DM
• Exemples de fonctionnement

2
1. Emergence du domaine

• Workshops
• 1991, 1993, 1994
• International Conf. on KDD and DM
• 1995, 1996, 1997, 1998, 1999
• 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
Connaissances

• Knowledge Discovery in Databases (KDD)
• Processus complet dExtraction de Connaissance
  des Données (ECD)
• Comprend plusieurs phases dont le data mining
• 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
Le processus de KDD
9
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)

10
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

11
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

12
Quelques domaines réputés

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

13
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?

14
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

15
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

16
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

17
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

18
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

19
Validation dun modèle

• Matrice de confusion
• 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

20
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

21
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 10g ODM
• SQL Server DM
• DB2 V8

22
SAS
23
INPUT

• Choix des variables

24
SAMPLING

• Choix du type d'échantillon

25
INSIGHT

• Analyse des données en 4D

26
TRANSFORM

• Transformation pour préparer

27
PARTITION

• Création de partition d'exploration parallèle

28
REGRESSION

• Sélection de la méthode de régression

29
DECISION TREE

• Construction d'un arbre par ?2

30
NEURONES

• Spécification d'un réseau de neurones

31
ASSESSMENT

• Validation des résultats

32
Approches

• De multiples approches
• Statistiques
• Classification
• Clustering
• Règles associatives

33
Méthodes d'analyse
Points dans Rn
Points dans Rp
34
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
35
5. Méthodes statistiques

• Quelques techniques de base
• A la limite du DM
• Calculs d'information sophistiqués

36
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

37
Diagrammes en bâtons

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

38
Tableaux croisés(Vision 2D du Datacube)
Effectif théorique calculé par une loi de
distribution (uniforme)
39
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

40
Droite de régression
Y a X b
41
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

42
De nombreuses fonctions

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

43
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

44
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

45
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 ?

46
DM, Stat., IA