Expertise CASE-AFRIQUE
Transformer des volumes de données en connaissances exploitables grâce à une démarche structurée, de l’analyse du problème au déploiement du modèle.
Définition
Le Data Mining correspond à l’ensemble des techniques et méthodes permettant d’obtenir des connaissances exploitables à partir des données disponibles. Il prend tout son sens lorsque l’organisation dispose d’un volume important d’informations stockées dans ses bases de données.
Choisir une problématique précise, des objectifs tangibles et quantifiables, et définir la manière dont la solution sera utilisée.
Évaluer leur qualité, visualiser les distributions, traiter le bruit, les valeurs manquantes ou aberrantes et construire les variables utiles.
Déterminer la tâche de data mining puis choisir les techniques adaptées : régression, classification, clustering, réseaux de neurones, etc.
Démarche
Définir le problème, les objectifs et le mode de déploiement.
Évaluer leur qualité, visualiser distributions et regroupements.
Nettoyer, réduire, sélectionner, transformer et enrichir les variables.
Choisir la tâche et la technique adaptées au problème et aux données.
Utiliser les algorithmes dans un processus souvent itératif.
Mesurer quantitativement la performance et interpréter les résultats.
Garantir une restitution compréhensible, notamment pour les usages sensibles.
Intégrer le modèle dans un système opérationnel et l’utiliser sur des données réelles.
Présentez-nous votre besoin. Nous vous proposerons une approche adaptée.
