Supports de cours -- Data Mining Cette page recense les supports utilisés pour mes enseignements de Machine Learning, Data Mining et de Data Science au sein du Département Informatique et Statistique (DIS) de l'Université Lyon 2, principalement en Master 2 Statistique et Informatique pour la Science des donnéEs (SISE), formation en data science, dans le cadre du traitement statistique des données et de la valorisation des big data. Je suis très attentif à la synergie forte entre l'informatique et les statistiques dans ce diplôme, ce sont là les piliers essentiels du métier de data scientist. Attention, pour la majorité, il s'agit de « slides » imprimés en PDF, donc très peu formalisés, ils mettent avant tout l'accent sur le fil directeur du domaine étudié et recensent les points importants. Cette page est bien entendu ouverte à tous les statisticiens, data miner et data scientist, étudiants ou pas, de l'Université Lyon 2 ou d'ailleurs. Nous vous remercions par avance. Ricco Rakotomalala – Université Lyon 2
Informatique décisionnelle Définition[modifier | modifier le code] Le terme anglais de business intelligence (BI) peut porter à confusion avec la notion d'intelligence économique (IE). Business intelligence ne signifie pas « intelligence économique », contrairement à ce que laisserait croire une traduction littérale (Cf. cette discussion). La BI diffère de l'IE sur trois points : la BI travaille sur des informations internes à l'entreprise, alors que l'IE exploite des informations externes à l'entreprise ;la BI exploite des informations structurées, gérées dans des entrepôts de données, alors que l'IE se fonde sur des informations non structurées ;la BI fournit surtout une vision du passé alors que l'IE est tournée vers l'avenir. Enjeux de l'informatique décisionnelle[modifier | modifier le code] Les entrepôts de données permettent de produire des rapports qui répondent à la question « Que s’est-il passé ? Du tableau à l'hypercube[modifier | modifier le code] L'informatique décisionnelle s'attache à mesurer :
Factorial Analysis of Variance Factorial Analysis of Variance (ANOVA) One-way ANOVAs only allow us to examine one source of variance (one factor). There are situations (lots of situation) where we are interested in examine more than one source of variance. We will now examine 2 or more independent variables (or factors) on a single dependent variable. One-way ANOVA = 1 IV Two-way ANOVA = 2 IV (factorial ANOVA) Three-way ANOVA = 3 IV (factorial ANOVA) etc. When we covered research designs, we usually used X (treatment) and O (measure) to illustrate the design. What do the numbers (e.g., 3 X 2) mean? Factors can be assigned or active. Activity Design three research questions that would require a two-way ANOVA to analyze the data. Why not run 2 one-way ANOVAs? Ordinal Interaction (lines are not parallel) Disordinal Interaction (lines cross) but lines do not have to cross to be considered an interaction. The following graphic illustration are from Dr. Effects may be depicted graphically. Null Hypotheses 1. [data] Profile Plots
Top 10 data mining algorithms in plain English Today, I’m going to explain in plain English the top 10 most influential data mining algorithms as voted on by 3 separate panels in this survey paper. Once you know what they are, how they work, what they do and where you can find them, my hope is you’ll have this blog post as a springboard to learn even more about data mining. What are we waiting for? Let’s get started! Update 16-May-2015: Thanks to Yuval Merhav and Oliver Keyes for their suggestions which I’ve incorporated into the post. Update 28-May-2015: Thanks to Dan Steinberg (yes, the CART expert!) What does it do? Wait, what’s a classifier? What’s an example of this? Now: Given these attributes, we want to predict whether the patient will get cancer. And here’s the deal: Using a set of patient attributes and the patient’s corresponding class, C4.5 constructs a decision tree that can predict the class for new patients based on their attributes. Cool, so what’s a decision tree? The bottomline is: Is this supervised or unsupervised? 3.
Sipina - Arbres de décision Informatique décisionnelle (Business intelligence) Juin 2016 Introduction à l'informatique décisionnelle On qualifie d'informatique décisionnelle (en anglais « Business intelligence », parfois appelé tout simplement « le décisionnel ») l'exploitation des données de l'entreprise dans le but de faciliter la prise de décision par les décideurs, c'est-à-dire la compréhension du fonctionnement actuel et l'anticipation des actions pour un pilotage éclairé de l'entreprise. Les outils décisionnels sont basés sur l'exploitation d'un système d'information décisionnel alimenté grâce à l'extraction de données diverses à partir des données de production, d'informations concernant l'entreprise ou son entourage et de données économiques. Un outil appelé ETL (Extract, Transform and Load) est ainsi chargé d'extraire les données dans différentes sources, de les nettoyer et de les charger dans un entrepôt de données. Reporting Datawarehouse/Datamart Pour approfondir Formation Business Intelligence Voitures Break Occasion Défi 22 jours - Gratuit Choix Abri Piscine
Venn Diagram Plotter | Pan-Omics Research Acknowledgment All publications that utilize this software should provide appropriate acknowledgement to PNNL and the OMICS.PNL.GOV website. However, if the software is extended or modified, then any subsequent publications should include a more extensive statement, as shown in the Readme file for the given application or on the website that more fully describes the application. Disclaimer These programs are primarily designed to run on Windows machines. Please use them at your own risk. Portions of this research were supported by the NIH National Center for Research Resources (Grant RR018522), the W.R. We would like your feedback about the usefulness of the tools and information provided by the Resource.
Scheduling in Hadoop Hadoop is a general-purpose system that enables high-performance processing of data over a set of distributed nodes. But within this definition is the fact that Hadoop is a multi-tasking system that can process multiple data sets for multiple jobs for multiple users at the same time. This capability of multi-processing means that Hadoop has the opportunity to more optimally map jobs to resources in a way that optimizes their use. Up until 2008, Hadoop supported a single scheduler that was intermixed with the JobTracker logic. Luckily, a bug report (HADOOP-3412) was submitted for an implementation of a scheduler that was independent of the JobTracker. With this change, Hadoop is now a multi-user data warehouse that supports a variety of different types of processing jobs, with a pluggable scheduler framework providing greater control. Note: This article assumes some knowledge of Hadoop. The core Hadoop architecture Figure 1. Back to top Hadoop schedulers FIFO scheduler Fair scheduler
Web Squared Journal Business Intelligence (informatique décisionnelle) - définition, actu De l'exploitation des données métiers à la gouvernance IT, le point sur la Business Intelligence, et ses outils de type décisionnel : le reporting, le tableau de bord et l'analyse prévisionnelle. Quel est l'objectif de la Business Intelligence ? La Business Intelligence (BI), également "intelligence d'affaires" ou "informatique décisionnelle", englobe les solutions IT apportant une aide à la décision aux professionnels avec, en bout de chaîne, des rapports et tableaux de bord de suivi des activités de l'entreprise à la fois analytiques et prospectifs. Cette notion apparait à la fin des années 1970 avec les premiers infocentres. Comment fonctionne les outils décisionnels aujourd'hui ? Quels champs sont couverts par la BI ?
Observations About Streaming Data Analytics for Science | The eScience Cloud I recently had the pleasure of attending two excellent workshops on the topic of streaming data analytics and science. A goal of the workshops was to understand the state of the art of “big data” streaming applications in scientific research and, if possible, identify common themes and challenges. Called Stream2015 and Stream2016, these meetings were organized by Geoffrey Fox, Lavanya Ramakrishnan and Shantenu Jha. First it is important to understand what we mean by streaming data analytics and why it has become so important. In some cases, the volume and rate of generation is so large, we cannot keep the data at rest for very long. This article has two parts. There are many factors that determine when a particular technology is appropriate for a particular problem. We can divide the spectrum of streaming data scenarios into three basic categories The data streaming challenges that confront large enterprises when dealing the data from millions of users of Internet enabled devices.
actuvisu Blog