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Author: Admin | 2025-04-28
Tâches pouvant être utilisées seules ou en complément avec les autres[35] dans un but descriptif ou prédictif.La segmentation est la tâche consistant à découvrir des groupes et des structures au sein des données qui sont d'une certaine façon similaires, sans utiliser des structures connues a priori dans les données. La classification est la tâche de généralisation des structures connues pour les appliquer à des données nouvelles[notes 5].La régression tente de trouver une fonction modélisant les données continues, c'est-à-dire non discrètes, avec le plus petit taux d'erreur, afin d'en prédire les valeurs futures. L'association recherche les relations entre des items. Par exemple un supermarché peut rassembler des données sur des habitudes d'achats de ses clients. En utilisant les règles d'association, le supermarché peut déterminer quels produits sont fréquemment achetés ensemble et ainsi utiliser cette connaissance à des fins de marketing. Dans la littérature, cette technique est souvent citée sous le nom d'« analyse du panier de la ménagère ».Il s'agit d'évaluer ensuite[34] les résultats obtenus en fonction des critères de succès du métier et d'évaluer le processus lui-même pour faire apparaître les manques et les étapes négligées. À la suite de ceci, il doit être décidé soit de déployer, soit d'itérer le processus en améliorant ce qui a été mal ou pas effectué.Puis vient la phase de livraison[34] et de bilan de fin de projet. Les plans de contrôle et de maintenance sont conçus et le rapport de fin de projet est rédigé. Afin de déployer un modèle prédictif, le langage PMML, basé sur le XML, est utilisé. Il permet de décrire toutes les caractéristiques du modèle et de le transmettre à d'autres applications compatibles PMML.D'autres process existent :Le process SEMMA[36] (Sample, Explore, Modify, Model, Assess) permet aussi la réalisation de projets Data.Le process KDD [36](knowledge discovery in databases) créé en
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