Le document présente une vue d'ensemble du data mining, soulignant son évolution depuis les années 1990 et son utilisation dans divers secteurs tels que la santé, la finance et le marketing. Il explique également les processus de data mining, y compris les différentes phases de compréhension, préparation, modélisation, évaluation et déploiement des données, ainsi que les techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé. Enfin, il décrit plusieurs algorithmes spécifiques utilisés dans ces techniques, comme les arbres de décision et les méthodes de clustering.

1. Département d’informatique
Sidi Bel Abbes

2. Introduction :
Data mining (fouille de données , forage de données …) apparait dans
les années 1990 aux Etats-Unis comme une nouvelle discipline a l’interface
de la statistique et des technologies de l’information exemple : base de donnée ,
intelligence artificielle …
Le data mining est devenu aujourd'hui un domaine très en vogue adapter et utiliser dans un large
nombre de domaines d'activités. Dans les plus connus on peut mentionner:
1/ Médical / pharmaceutique:
** Explication ou prédiction de la réponse d'un patient à un traitement.
** Etude des corrélations entre le dosage dans un traitement et l'apparition d'effets
secondaires .
2/ Assurance et santé :
** Détection d'association de comportements pour la découverte de clients
à risque.
** Découverte d'associations des demandes de remboursements
3/ Banques / Finances :
** Crédit scoring - évaluer le risque de non remboursement (technique
data mining la plus déployée).
** Prédiction - prévoir quels clients seront intéressés par une offre.
4/ Marketing :
** déterminer ce qui caractérise un groupe particulier de clients .
** déterminer le prix "optimal" pour un produit.

3. Définition :
Le datamining est un processus d’extractions automatique d’informations prédictives
à partir de grandes bases de données. L’objectif est de:
** Développer des techniques et systèmes efficaces et extensibles pour l’exploration de
BD larges et multidimensionnelles et des Données distribuées.
** Représentation simple de la connaissance.
Il existe deux type d’apprentissage : apprentissage supervisé et apprentissage non
supervisé.
1/ Apprentissage supervisé :
l'apprenant considère un ensemble d'exemples, et infère l'appartenance d'un objet à
une
classe en considérant les similarités entre l'objet et les éléments de la classe . Les
classes sont étiquetées préalablement. EX : arbre de décision , 1-R , KNN …
2/ Apprentissage non supervisé :
Construction d'un modèle et découverte des relations dans les données sans référence
à d'autres données. On ne dispose d'aucune autre information préalable que la
description des exemples. EX : K-means .
Les données en datamining :
Dans un problème de Datamining, les informations caractérisant une étude sont
présentées sous la forme d’attributs et d’instances.

4. Attributs :
• Un attribut est un descripteur d’une entité. On l’appelle également
variable, champs, caractéristiques ou observations.
Instances :
• Une instance est une entité caractérisant un objet et est donc constitué d’attributs.
Types de données :
• numérique continue : la valeur de la variable peut prendre une valeur
dans R (par exemple : le montant du compte en banques).
• numérique discrète : la valeur de la variable appartient à Z ou N
• catégorie : avec ou sans relation d’ordre (par exemple : { rouge, vert,
bleu }).
• binaire
• Chaînes de caractères (par exemple : un texte)
• Arbre : (par exemple Page XML)
• Données structurées : graphe, enregistrement

5. Le processus du datamining :

6. Le processus du datamining comporte 6 phases :
1- Compréhension métier :
· Énoncer clairement les objectifs globaux du projet et les contraintes de l’entreprise.
· Traduire ces objectifs et ces contraintes en un problème de data mining.
· Préparer une stratégie initiale pour atteindre ces objectifs.
2- Compréhension des données :
· Recueillir les données.
· Utiliser l’analyse exploratoire pour se familiariser avec les données, commencer à les
comprendre et imaginer ce qu’on pourrait en tirer comme connaissance.
· Évaluer la qualité des données.
· Éventuellement, sélectionner des sous-ensembles intéressants.
3- Préparation des données :
· Préparer, à partir des données brutes, l’ensemble final des données qui va être utilisé
pour toutes les phases suivantes.
· Sélectionner les cas et les variables à analyser.
· Réaliser si nécessaire les transformations de certaines données.
· Réaliser si nécessaire la suppression de certaines données.
Cette phase fait suite à la compréhension des données. Celle-ci a mis au jour les
corrélations, les valeurs aberrantes, les valeurs manquantes : on peut donc faire la
préparation.

7. 4- Modélisation:
· Sélectionner les techniques de modélisation appropriées (souvent plusieurs techniques
peuvent être utilisées pour le même problème).
5- Evaluation :
· Pour chaque technique de modélisation utilisée, évaluer la qualité (la pertinence, la
signification) des résultats obtenus.
· Déterminer si les résultats obtenus atteignent les objectifs globaux identifiés pendant la
phase de compréhension du métier.
· Décider si on passe à la phase suivante (le déploiement) ou si on souhaite reprendre
l’étude en complétant le jeu de données.
6- Déploiement :
· Prendre les décisions en conséquences des résultats de l’étude de data mining
· Préparer la collecte des informations futures pour permettre de vérifier la pertinence
des décisions effectivement mis en œuvre.

8. 1.Apprentissage supervisé
One Rule :
-Règle de classification qui travaille sur un attribut indépendamment de l’autre.
-le modèle étant constitue sur la base d’un seul attribut.
ID3 :
ID3 construit un arbre de décision de façon récursive en choisissant l’attribut qui
maxime le gain d’information selon l’entropie de Shannon. Cet algorithme fonctionne
exclusivement avec des attributs catégoriques et un nœud est créé pour chaque
valeur des attributs sélectionnés.

9. C4.5:
C4.5 est une amélioration d’ID3 qui permet de travailler à la fois avec des données
discrètes et des données continues. Il permet également de travailler avec des valeurs
d’attribut manquantes.
Naïve bays:
Modélisation statistique; tout les attributs constituent dans le modèle de façon équitable
et indépendante mais la pratique a montré que la méthode bien simple et plutôt efficace.
K-NN:
C’est un fainéant algorithme , consiste à prendre en compte (de façon identique) les k
échantillons d'apprentissage dont l’entrée est la plus proche de la nouvelle entrée x,
selon une distance à définir.

10. 2. Apprentissage non-supervisé:
 Clustering:
est une méthode statistique d’analyse de données qui a pour but de regrouper un
ensemble de données en différents groupes homogènes Chaque sous-
ensemble regroupe des éléments ayant des caractéristiques communes qui
correspondent à des critères de proximité.

11. Arbres de décision – Exemple
Détection de fraudes fiscales
id Ristourne S,f Impôt
revenu
Fraude
1 oui Célibat 125 Non
2 non Marié 100 Non
3 non Célibat 70 Non
4 oui Marié 120 Non
5 non Divorcé 95 Oui
6 Non Marié 60 Non
7 oui Divorcé 220 Non
8 Non Célibat 85 Oui
9 Non Marié 75 Non
10 non Célibat 90 Oui

12. On a 3 attributs ristourne , situation famille , impôt revenu :
**Ristourne est de type :symbolique .
**Situation famille est de type :symbolique .
**Impôt revenu (qui porte sur les revenus des individus les taux augmentent en
fonction de l’importance des revenus déclarés) est de type : numérique .
La classe Fraude qui va prendre 2 valeurs {oui , non}
En utilisant l’arbre de décision :
Ristourne
Non Situation
Impôt Non
Non Oui
Oui Non
MariéCélibat ,
Divorcé
>= 80< 80

13. Pour classer une instance : descendre dans l’arbre selon les réponses
aux différents tests.
Ex = (Ristourne=Non, Situation=Divorcé, Impôt=100) => oui
Ristourne
Non Situation
Impôt
Non
Non Oui
Oui Non
MariéCélibat ,
Divorcé
>=
80< 80
1
2
3

14. Pour bien mener un projet de DM
•Identifier et énoncer clairement les besoins.
•Créer ou obtenir des données représentatives du problème
•Identifier le contexte de l’apprentissage
•Analyser et réduire la dimension des données
•Choisir un algorithme et/ou un espace d’hypothèses.
•Choisir un modèle en appliquant l’algorithme aux données prétraitées.
•Valider les performances de la méthode.