Département:Informatique théorique. Exercices business intelligence. Master Data Science Paris - Master DAC - UPMC. 2014_2015_bi_cours1 Sources: dans le répertoire /home/Enseignants/denoyer/BILancez ‘spoon’ Exercice 1 : Générer 10 lignes avec un champs test de valeur = 1 – (générer lignes)Rajouter une colonne gender de valeur male (Ajout constantes)Prévisualiser le résultat -> (Boutton droit -> prévisualiser puis fenêtre du bas : prévisualiser)Rajouter une colonne cola dans la génération de lignes de valeur testRajouter un checksum après la génération de ligne (Ajout checksum) o De type CRC32 o Récupérer les champs en entrée o Le champs de sortie sera checksum Numérotez les lignes en utilisant Ajout séquence.
Exocours.pdf. BI. Data Mining & Data Warehousing - cours.entrepots.pdf. TOFAN_RADU-IONEL_2010.pdf. Dr. Patrick Marcel. 5-SystemesOLAP-2013-13sept13 - 5-SystemesOLAP-2013.pdf. Découverte de connaissances à partir de données * Dr. Patrick Marcel. MemoireYP.pdf. Labri. Business Intelligence : actualités, cours, tutoriels, FAQ, livres, outils et forums. Traitement analytique en ligne. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.
En informatique, et plus particulièrement dans le domaine des bases de données, le traitement analytique en ligne (anglais online analytical processing, OLAP) est un type d'application informatique orienté vers l'analyse sur-le-champ d'informations selon plusieurs axes, dans le but d'obtenir des rapports de synthèse tels que ceux utilisés en analyse financière. Les applications de type OLAP sont couramment utilisées en informatique décisionnelle, dans le but d'aider la direction à avoir une vue transversale de l'activité d'une entreprise.
Ce type d'application s'oppose au traitement de transactions en ligne (anglais online transaction processing abr. OLTP) qui s'inscrit dans un système opérationnel, c'est-à-dire destiné aux métiers de l’entreprise pour les assister dans leurs tâches de gestion. Genèse[modifier | modifier le code] Principes[modifier | modifier le code] OLAP, les fondamentaux. Pour mieux comprendre OLAP et les technologies gravitant autour, intéressons nous à la genèse de ce concept : l'analyse en entreprise.
L'analyse est un processus intellectuel qui, à partir d'hypothèses et de données, permet à une personne de générer de la connaissance. Cette connaissance peut se formaliser par l'explication d'un phénomène, la proposition d'une solution pour optimiser les ventes, des recommandations quant à la politique d'approvisionnement, etc. Bref, tout ce qui peut améliorer l'entreprise. De part sa nature, l'analyse n'est pas un processus que l'on peut guider ou formater.
La recherche de la cause de la baisse des profits, par exemple, peut impliquer des recherches du coté des succursales, des ventes, des prix des fournisseurs, des taxes locales, etc. Un exemple illustrera mieux le fond de ma pensée. Les bases de données OLAP. OLAP - Accueil. Règle d'association. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.
Dans le domaine du data mining la recherche des règles d'association est une méthode populaire étudiée d'une manière approfondie dont le but est de découvrir des relations ayant un intérêt pour le statisticien entre deux ou plusieurs variables stockées dans de très importantes bases de données. Piatetsky-Shapiro[1] présentent des règles d'association extrêmement fortes découvertes dans des bases de données en utilisant différentes mesures d’intérêt.
En se basant sur le concept de relations fortes, Rakesh Agrawal et son équipe[2] présente des règles d'association dont le but est de découvrir des similitudes entre des produits dans des données saisies sur une grande échelle dans les systèmes informatiques des points de ventes des chaînes de supermarchés. Histoire[modifier | modifier le code] Le concept de règle d'association a été popularisé, en particulier, par un article de Rakesh Agrawal[2] de 1993. Principes[modifier | modifier le code] L'algorithme A-priori. Définitions : L’algorithme A-priori1 est un algorithme d’exploration de données conçu en 1994, par Rakesh Agrawal et Ramakrishnan Sikrant, dans le domaine de l’apprentissage des règles d’association.
Il sert à reconnaître des propriétés qui reviennent fréquemment dans un ensemble de données et d’en déduire une catégorisation. A-Priori détermine les règles d’association présentes dans un jeu de données, pour un seuil de support et un seuil de confiance fixés. Ces deux valeurs peuvent être fixées arbitrairement par l’utilisateur. (Continuer la lecture…) Une règle d’association est une règle ayant la forme ai = vi , aj = vj , …am = vm , ce qui s’interprète par : « si les attributs ai, aj , … am ont une certaine valeur, alors l’attribut a? PowerPoint Presentation - 02-reglesassoc.pdf. Valérie Monbet - enseignement.
Philippe Besse, Enseignement. Chapter 1: Introduction to Data Mining. We are in an age often referred to as the information age.
In this information age, because we believe that information leads to power and success, and thanks to sophisticated technologies such as computers, satellites, etc., we have been collecting tremendous amounts of information. Initially, with the advent of computers and means for mass digital storage, we started collecting and storing all sorts of data, counting on the power of computers to help sort through this amalgam of information. Unfortunately, these massive collections of data stored on disparate structures very rapidly became overwhelming. This initial chaos has led to the creation of structured databases and database management systems (DBMS).
The efficient database management systems have been very important assets for management of a large corpus of data and especially for effective and efficient retrieval of particular information from a large collection whenever needed. What kind of information are we collecting? Pdf_semaine8-4.pdf.