L’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.

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  • L’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques. Elle se propose d'utiliser un ensemble d'algorithmes issus de disciplines scientifiques diverses telles que les statistiques, l'intelligence artificielle ou l'informatique, pour construire des modèles à partir des données, c'est-à-dire trouver des structures intéressantes ou des motifs selon des critères fixés au préalable, et d'en extraire un maximum de connaissances. L'utilisation industrielle ou opérationnelle de ce savoir dans le monde professionnel permet de résoudre des problèmes très divers, allant de la gestion de la relation client à la maintenance préventive, en passant par la détection de fraudes ou encore l'optimisation de sites web. C'est aussi le mode de travail du journalisme de données. L'exploration de données fait suite, dans l'escalade de l'exploitation des données de l'entreprise, à l'informatique décisionnelle. Celle-ci permet de constater un fait, tel que le chiffre d'affaires, et de l'expliquer comme le chiffre d'affaires décliné par produits, tandis que l'exploration de données permet de classer les faits et de les prévoir dans une certaine mesure ou encore de les éclairer en révélant par exemple les variables ou paramètres qui pourraient faire comprendre pourquoi le chiffre d'affaires de tel point de vente est supérieur à celui de tel autre. (fr)
  • L’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques. Elle se propose d'utiliser un ensemble d'algorithmes issus de disciplines scientifiques diverses telles que les statistiques, l'intelligence artificielle ou l'informatique, pour construire des modèles à partir des données, c'est-à-dire trouver des structures intéressantes ou des motifs selon des critères fixés au préalable, et d'en extraire un maximum de connaissances. L'utilisation industrielle ou opérationnelle de ce savoir dans le monde professionnel permet de résoudre des problèmes très divers, allant de la gestion de la relation client à la maintenance préventive, en passant par la détection de fraudes ou encore l'optimisation de sites web. C'est aussi le mode de travail du journalisme de données. L'exploration de données fait suite, dans l'escalade de l'exploitation des données de l'entreprise, à l'informatique décisionnelle. Celle-ci permet de constater un fait, tel que le chiffre d'affaires, et de l'expliquer comme le chiffre d'affaires décliné par produits, tandis que l'exploration de données permet de classer les faits et de les prévoir dans une certaine mesure ou encore de les éclairer en révélant par exemple les variables ou paramètres qui pourraient faire comprendre pourquoi le chiffre d'affaires de tel point de vente est supérieur à celui de tel autre. (fr)
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  • Daniel (fr)
  • Gilles (fr)
  • Ian (fr)
  • John (fr)
  • Leo (fr)
  • Robert (fr)
  • René (fr)
  • Florent (fr)
  • Gary (fr)
  • Vipin (fr)
  • Maguelonne (fr)
  • Eibe (fr)
  • Pang-Ning (fr)
  • Phiroz (fr)
  • Yike (fr)
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  • Proceedings of the 12th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (fr)
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  • '' (fr)
  • l'intelligence des données (fr)
  • New Methods and Applications (fr)
  • Scaling Algorithms, Applications and Systems (fr)
  • Une introduction au data-mining (fr)
  • personnalisations de site web (fr)
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  • KXEN (fr)
  • Oracle DM (fr)
  • RapidMiner (fr)
  • KXEN (fr)
  • Oracle DM (fr)
  • RapidMiner (fr)
prop-fr:titre
  • Data Mining et statistique décisionnelle (fr)
  • Machine Learning (fr)
  • The Annals of Statistics (fr)
  • Data Mining : Gestion de la relation client (fr)
  • Data Mining Patterns (fr)
  • Data Mining and Statistics for Decision Making (fr)
  • Des données à la connaissance (fr)
  • High Performance Data Mining (fr)
  • Introduction to Data Mining (fr)
  • Pattern Recognition inndustry (fr)
  • Handbook of Statistical Analysis & Data Mining Applications (fr)
  • Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques (fr)
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  • KXEN Inc. (fr)
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  • RapidMiner (fr)
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  • RapidMiner (fr)
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  • Thierry Vallaud (fr)
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  • BA (fr)
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  • Datamining (fr)
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prop-fr:wikiversityTitre
  • Datamining (fr)
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  • Springer (fr)
  • Elsevier (fr)
  • John Wiley & Sons (fr)
  • Academic Press (fr)
  • Eyrolles (fr)
  • Vuibert (fr)
  • ACM (fr)
  • Morgan Kaufmann (fr)
  • Pearson Addison Wesley (fr)
  • éditions Technip (fr)
  • Idea Group Reference (fr)
  • Institute of Mathematical Statistics (fr)
  • Kluwer Academic Publishers Hingham (fr)
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  • L’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques. (fr)
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  • Exploration de données (fr)
  • Data mining (ru)
  • Eksploracja danych (pl)
  • Mineria de dades (ca)
  • Minería de datos (es)
  • 数据挖掘 (zh)
  • Exploration de données (fr)
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