Le%20Data%20Mining:%20M

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Le Data Mining Méthodologie

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

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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)

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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)

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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
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Découverte et Exploitation
Data to Predict
Mining Model
DM Engine
DM Engine
Mining Model
Predicted Data
Mining Model
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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)

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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

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Le processus de KDD
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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)

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Etapes daprès SPSS
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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

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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

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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

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Origines des techniques
Daprès Labo. Eric, Lyon
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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

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SAS
30
INPUT

• Choix des variables

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SAMPLING

• Choix du type d'échantillon

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INSIGHT

• Analyse des données en 4D

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TRANSFORM

• Transformation pour préparer

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PARTITION

• Création de partition d'exploration parallèle

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REGRESSION

• Sélection de la méthode de régression

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DECISION TREE

• Construction d'un arbre par ?2

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NEURONES

• Spécification d'un réseau de neurones

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ASSESSMENT

• Validation des résultats

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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)
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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

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Droite de régression
Y a X b
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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

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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

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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 ?