Data Science par Analyse des Données Symboliques

Une nouvelle facon d analyser les donnees classiques, complexes et massives a partir des classes Applications avec Syr et R La numerisation croissante de notre societe alimente des bases de donnees de taille grandissante (Big Data). Ces donnees sont souvent complexes (heterogenes et multi-tables) et peuvent etre la source de creation de valeur considerable a condition qu elles soient exploitees avec des methodes d analyse adequates. Un « Data Scientist » a justement pour objectif d extraire des connaissances de ce type de donnees et c est l objectif de cet ouvrage. Les classes constituent un pivot central de la decouverTe de connaissances. En Analyse des Donnees Symboliques (ADS), les classes sont decrites par des variables dites symboliques prenant en compte leur variabilite interne sous forme de distributions, d intervalles, d histogrammes, de diagrammes de frequences, etc. Le livre debute par la construction de differents types de variables symboliques a partir de classes donnees. Des statistiques descriptives, une methode de discretisation automatique adaptee aux donnees massives (Big Data) suivies par des indices de proximite etendus aux donnees symboliques y sont presentes. Vient ensuite un ensemble de methodes presente dans le contexte de l ADS. Il s agit de la methode des nuees dynamiques (MND), de la decomposition de melange par partition (issue de la MND) ou par partition floue (EM), de l analyse en composantes principales, de l algorithme Apriori, des regles d association et des arbres de decision. Pour la prevision, le livre presente des methodes de regressions dont celles penalisees « ridge », « lasso » et « elastic », et des series temporelles. Pour la mise en application de ces premieres methodes, des exercices et des applications concretes realisees aupres d administrations, d industriels, de financiers et de scientifiques sont proposes. Leur mise en uvre s appuie aussi bien sur le logiciel innovant Syr que sur le logiciel statistique R. Cet ouvrage d introduction a l ADS s adresse aux etudiants, aux ingenieurs, aux universitaires, ainsi qu a tous ceux qui desirent comprendre cette nouvelle facon de penser en Science des Donnees.