Examen TDS 2022-2023

Qu'est-ce que le data Mining ?

Donner la différence entre Machine Learning et data Mining ?

Comment on peut évaluer des règles d’association -donner des exemples de Métriques- ?

Que faut-il montrer au modèle durant la phase d’entraînement ?

Quel critère utilisé pour sélectionner la « meilleure » division dans l’arbre de décision

En quoi consiste le nettoyage des données ?

• S’assurer que les données sont exploitables

• Supprimer les données personnelles

• Sélectionner les données les plus proches de notre hypothèse

• Retirer les données aberrantes

En quoi consiste la modélisation des données ?

• Représenter un problème par des règles mathématiques

• S’assurer que les données sont exploitables

• Visualiser graphiquement les données collectées

• Supprimer les données personnelles

Le Datamining est utilisé à la fois en analyse prédictive et descriptive.

• Vrai

• Faux

Le chevauchement entre DM (Data Mining) et TM ( Text Mining) concerne la recherche de pattern et visualisation de données.

• VRAI

• FAUX

Pour quelle raison principale les entreprises ont recours au Datamining?

• Introduire des statistiques dans la prise de décisions

• Découvrir des tendances cachées dans les bases de données

• Réduire la quantité exponentielle des données dormant dans les entrepôts de données

• Utiliser les NTIC pour ne pas être obsolète