Amelioration du processus de datamining par l'ingénierie logicielle
Préparation a priori des données pour le datamining
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De nos jours, l informatisation des tâches des entreprises est une exigence. Les applications mises en place permettent de supporter l exécution des processus métiers. Lors de leur exécution, ces processus produisent des données qui sont généralement stockées dans des bases de données ou des entrepôts. Au regard de l accroissement des données et la complexité de tirer des informations dans ces bases, plusieurs techniques de fouille sont mises en place pour faciliter ces tâches. Or, durant l extraction des connaissances, plusieurs problèmes de non qualité minent ces données. Ces...
De nos jours, l informatisation des tâches des entreprises est une exigence. Les applications mises en place permettent de supporter l exécution des processus métiers. Lors de leur exécution, ces processus produisent des données qui sont généralement stockées dans des bases de données ou des entrepôts. Au regard de l accroissement des données et la complexité de tirer des informations dans ces bases, plusieurs techniques de fouille sont mises en place pour faciliter ces tâches. Or, durant l extraction des connaissances, plusieurs problèmes de non qualité minent ces données. Ces problèmes sont liés aux valeurs aberrantes, valeurs manquantes, incohérences dans les données, données variant dans le temps. Ce travail vise à prendre en compte ces problèmes en s appuyant sur le processus de développement logiciel. Ainsi, nous proposons un modèle de fouille de données dont le déroulement se fait en parallèle avec le processus de développement. Les modifications proposées concernent les phases de compréhension et préparation des données du processus DM afin d améliorer son efficacité. Le modèle de processus DM (Dataminig) proposé est appelé Modèle de Préparation et de Fouille des données
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