Depuis quelques années déjà, les systèmes d'aide à la
décision sont devenus incontournables, et ce dans pratiquement tous les
domaines (Médecine, Banques, Assurances, ...). Les entreprises, pour rester
concurrentielles, sont obligées de mettre tous les moyens à leurs dispositions
pour prendre les bonnes décisions au bon moment. Ces décisions stratégiques se
basent d'abord sur des informations et ensuite sur des outils d'analyse de
données. Ce cours est donc subdivisé en 2 parties: Une 1ère partie
s'intéressera au stockage de données dans un entrepôt de données. La 2ème partie
sera consacrée à l'analyse des données à partir d'un entrepôt de données pour
extraire des connaissances qui vont servir à aider les managers à prendre les
décisions adéquates selon le domaine concerné
Intitulé de la matière : Fouille de Données (FD)
Intitulé de l’UE : UEF4
Crédits : 4
Coefficients :2
Objectifs de l’enseignement
Etudier les différents outils théoriques de la fouille : algorithmique et logiciel, ainsi que leur utilisation. Connaître les notions d'apprentissage, les algorithmes afférant et leur utilisation sur des cas pratiques.
Connaissances préalables recommandées: Algèbre linéaire & Probabilités Statistiques.
Contenu de la matière
1. Introduction à la fouille de données (définitions, processus, applications, modèles, ...)
2. Rappels des statistiques (types de variables, représentations graphiques, ...)
3. Classification automatique
4. Recherche de règles d'associations
5. Arbres de décision
6. Réseaux Bayésien
Mode d’évaluation : (Continu :40%, EMD : 60%).
Références
- G. Saporta. Probabilités, analyse des données et statistique. Technip Paris, 1990.
- H. Bock, E. Diday. Analysis of Symbolic Data.Exploratory methods for extracting statistical information from complex data. Springer Verlag, ISBN 3-540-66619-2. (2000).
- E. Diday, Y. Kodratoff, P. Brito, M. Moulet. Induction symbolique numérique à partir de données. Cépadues. www.editions-cepadues.fr.