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Exploration d'informations et Fouille de données

Que sont les techniques d’exploration de données ?
L'entreposage de données est une méthode d'organisation et de compilation de données dans une seule base de données, tandis que l'exploration de données consiste à récupérer des données importantes à partir de bases de données .
L'exploration de données tente de décrire des modèles significatifs grâce à une dépendance aux données compilées dans l'entrepôt de données.
Pourquoi la fouille de données ?
Techniques d'exploration de données
L'exploration de données utilise des algorithmes et diverses autres techniques pour convertir de grandes collections de données en résultats utiles .
Les types de techniques d'exploration de données les plus populaires comprennent : Les règles d'association, également appelées analyse du panier de consommation, recherchent des relations entre les variables.
Le data mining ou fouille de données constitue un ensemble de méthodes exploratoires qui vont vous permettre de trouver un sens à ces données, de détecter les échantillons atypiques, les mesures aberrantes et d'identifier des groupes d'individus ou des tendances fortes.
Dans Data Mining machine learning est habituellement utilisés pour la prédiction et classification.
Machine learning se divise en deux : Apprentissage supervisé (learn by example) et apprentissage non supervisé.

L'exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction Autres questions

Exploration d'informations et Fouille de données

Que sont les techniques d’exploration de données ?

Pourquoi la fouille de données ?