Libellé préféré : fouille de données;
Synonyme EFMI : Data Mining;
Synonyme CISMeF : data mining; forage de données; extraction de connaissances à partir de données; prospection de données;
Synonyme MeSH : exploration de données;
Définition CISMeF : L’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage
de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances
à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à
partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.
Elle se propose d'utiliser un ensemble d'algorithmes issus de disciplines scientifiques
diverses telles que les statistiques, l'intelligence artificielle ou l'informatique,
pour construire des modèles à partir des données, c'est-à-dire trouver des structures
intéressantes ou des motifs selon des critères fixés au préalable, et d'en extraire
un maximum de connaissances (source Wikipédia).;
Lien Wikipédia : https://fr.wikipedia.org/wiki/Exploration de données;
Identifiant d'origine : 23;
Alignements EFMI
- Alignements automatiques CISMeF supervisés
L’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage
de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances
à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à
partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.
Elle se propose d'utiliser un ensemble d'algorithmes issus de disciplines scientifiques
diverses telles que les statistiques, l'intelligence artificielle ou l'informatique,
pour construire des modèles à partir des données, c'est-à-dire trouver des structures
intéressantes ou des motifs selon des critères fixés au préalable, et d'en extraire
un maximum de connaissances (source Wikipédia).
N1-VALIDE
https://www.cismef.org/cismef/wp/wp-content/uploads/2022/11/Donn%C3%A9es-en-anglais.pdf
Cours présenté par Arriel Benus et Stéfan Darmoni. Attributes and objects; what is
data?; Data, information, knowledge; Attribute values; Measurement of length; Types
of attributes; Properties of attribute values; Difference between ratio and interval;
Transformation of attribute values; Discrete and continuous attributes; Critiques
of the attribute categorization; Key messages for attribute types; Important characteristics
of data; Types of data; Types of data sets; Record data; Data matrix; Document data;
Transaction data; Ordered data; Graph data; Data quality; Definitions; Data quality...;
Noise; Outliers; Missing values; Duplicate data
2022
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Université de Rouen, UFR Santé
France
anglais
cours
fouille de données
fouille de données
Exactitude des données
Qualité des données
---
N1-VALIDE
Outils statistiques du Data Mining : Méthodes de Classification
https://sesstim.univ-amu.fr/content/outils-statistiques-du-data-mining-methodes-de-classification
sesstim.univ-amu.fr/sites/default/files/ressources_pedagogiques/classification-rg.pdf
Rechercher une segmentation, partition, des sujets en classes, catégories ; Optimisation
d’un critère visant à regrouper les sujets dans des classes ; Homogénéité intra classe
; Hétérogénéité interclasse
2017
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SESSTIM
France
fouille de données
fouille de données
statistiques
cours
fouille de données
---
N1-VALIDE
Outils statistiques du Data Mining
https://sesstim.univ-amu.fr/content/outils-statistiques-du-data-mining
sesstim.univ-amu.fr/sites/default/files/ressources_pedagogiques/outils-statistiques-dm-rg.pdf
Principe et outils statistiques du Data Mining
2017
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SESSTIM
France
cours
fouille de données
statistiques
fouille de données
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N3-AUTOINDEXEE
Les étudiants de l’UNIL face au don du sang : une population pour explorer la pénurie.
https://www.revmed.ch/RMS/2016/RMS-N-533/Les-etudiants-de-l-UNIL-face-au-don-du-sang-une-population-pour-explorer-la-penurie
2016
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RMS - Revue Médicale Suisse
Suisse
matériel enseignement
article de périodique
population
donneurs de sang
Face
fouille de données
étudiants
don de sang
étudiant
face
fouille de données
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