Data mining et statistique

Ce mini-cours sur le data mining et la statistique est une ressource précieuse pour ceux qui souhaitent comprendre les méthodes et les techniques utilisées dans ces domaines. Proposé par la Société Française de Statistique (SFdS), ce document de 36 pages offre une introduction complète aux concepts clés du data mining et de la statistique.

Le cours commence par une introduction et des définitions, suivies de méthodes de classification telles que l'arbre de décision et les méthodes de partitionnement telles que K-means et la classification hiérarchique. Il aborde également des analyses telles que les correspondances multiples (ACM), l'analyse factorielle des correspondances (AFC), la classification ascendante hiérarchique (CAH), et introduit les méthodes de régression, y compris la régression linéaire simple et multiple, les modèles de régression logistique, et l'analyse discriminante linéaire et quadratique.

Le mini-cours explique également la distinction entre l'apprentissage supervisé et non supervisé, et introduit les réseaux de neurones artificiels (RNA). Ce document est accessible au public via le site de mathématiques de l'Université de Toulouse et constitue une excellente ressource pour les étudiants, les chercheurs et les professionnels intéressés par le data mining et la statistique.

Mots-clés : data mining, statistique, classification, arbre de décision, partitionnement, correspondances multiples, analyse factorielle, régression, apprentissage, réseau de neurones artificiels, SFdS, Université de Toulouse.