CHAPITRE III : LE DATA MINING ET ARBRE DE DECISION
[6], [14], [3],[16],[4],[12],[10] ,[11]
III .1 LE DATAMANING
III.1 .1 PRESENTATION
Le terme datamining est souvent employé pour
désigner l'ensemble des outils permettant à l'utilisateur
d'accéder aux données de l'entreprise, de les analyser .
Nous retiendrons ici le terme de data mining aux outils ayant
pour objet de générer des informations riches à partir des
données de l'entreprise, notamment des données historiques, de
découvrir des modèles implicites dans les données.
Ces outils peuvent permettre par exemple à un magasin
de dégager des profils de client et des achats types et de
prévoir ainsi les ventes futures. Ils permettent d'augmenter la valeur
des données contenues dans le DataWarehouse.
Les outils d'aides à la décision, qu'ils
soient relationnels ou OLAP ,laissent l'initiative à
l'utilisateur, de choisir les éléments qu'il veut observer ou
analyser .Au contraire ,dans le cas du datamining ,le système a
l'initiative et découvre lui-même les associations entre
données ,sans que l'utilisateur ait à lui dire de rechercher
plutôt dans telle ou telle direction ou à poser des
hypothèses .
Il est alors possible de prédire l'avenir ,par le
comportement d'un client, et de détecter ,dans le passé ,les
données inusuelles ,exceptionnelles.
Ces outils ne sont plus destinés aux seuls experts
statisticiens mais doivent pouvoir être employés par des
utilisateurs connaissant leur métier et voulant l'analyser,
l'explorer.
[42]
Seul un utilisateur connaissant le métier peut
déterminer si les modèles, les règles, les tendances
trouvées par l'outil sont pertinentes, intéressantes et utiles
à l'entreprise .
Ces utilisateurs n'ont donc pas obligatoirement un bagage
statistique important .L'outil doit être soit ergonomique, facile
à utiliser, soit permettre de construire une application clé en
main, pour la transparence de toutes les techniques utilisées par
l'utilisateur.
Nous pourrions définir le data mining comme une
démarche ayant pour objet de découvrir des relations et des
faits, à la fois nouveaux et significatifs, sur de grands ensembles de
données.
Le terme datamining signifie
littéralement forage de
données dont le but est de pouvoir extraire un élément :
la connaissance.
Ces concepts s'appuient sur le constat qu'il existe au sein de
chaque entreprise des informations cachées dans le gisement de
données . Nous appellerons datamining l'ensemble des techniques qui
permettent de transformer les données en connaissances.
L'exploration se fait sur l'initiative du système, par un
utilisateur métier, et son but est de remplir l'une des tâches
suivantes :Classification, estimation, prédiction, regroupement par
similitudes, segmentation
(cautérisation) ,description et ,dans une moindre mesure,
l'optimisation.
| 
