Activités de la leçon1 : Introduction à Datamining
Activité 1.2 : Quiz
1. Le Datamining est utilisé à la fois en analyse prédictive et descriptive.
Vrai
Faux
2. 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
3. Quel est l’un des intérêts du datamining ?
La conservation des données dans des entrepôts
L'exploitation des données pour améliorer la rentabilité d'une activité
L'avantage d'une longueur d'avance sur ses concurrents
L'augmentation du retour sur investissement des systèmes d'informations
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4. Quelles sont les techniques utilisées par le datamining ?
Statistiques
Arbres de décisions
Réseaux de neurones
Recherches d'associations
5. Le datamining peut enfreindre le respect de la vie privée des personnes concernées.
Vrai
Faux
6. Les deux premières phases du datamining sont :
Analyse d'opinion
Text mining
Segmentation/Typologie
Scoring
Evaluation de campagne de terrain
Reporting analytique
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7. Quelles peuvent être les applications du datamining spécifiques à l’industrie ?
La résolution du stockage de données
La segmentation de données
La classification de données
L’hétérogénéïsation de la variété des données
8. Le datamining est synonyme d’opportunités tels que :
La fouille de données sans l’aide de la main de l’homme
La mise en évidence de l’influence de certaines variables sur d’autres
L’interprétation des résultats de la fouille de données
9. L’explosion des gisements de données représente pour le datamining :
Un danger pour son développement
Une contrainte réglementaire
Une chance pour prédire l’avenir
10. Quels sont les principaux défis à relever du datamining ?
Augmenter la vitesse de la compilation de données
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Améliorer l’intelligence de l’exploration de données
Augmenter la vitesse de l’extraction de connaissances
11. Quelles sont les limites techniques du datamining :
Il ne peut traiter que des données chiffrées
La pertinence du résultat donnée par les logiciels d’exploration n’est pas certaine
Les outils ne vont pas indiquer quelle variable aura une influence sur la variable à expliquer
Il ne permet pas de décrire les données
Il n’indique pas quel type de relation ont les variables entre elles
12. En quelle année le développement du datamining par spécialisation a vu le jour ?
1990
1980
2005
2010
13. Quelles sont les caractéristiques des données provenant de la fouille du web ?
Leurs paramètres ne se modifient jamais avec le temps
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Leur flot est limité
Elles arrivent très rapidement
Elles proviennent des journaux des serveurs
14. Grâce à quel type de fouille peut-on explorer les données cartographiques du crime ? :
La fouille de données confidentielles
La fouille du web
La fouille de vidéo
La fouille de données spatiales
15. Quels sont parmi ces termes les facteurs de succès du datamining ?
La mise en forme des données
La connaissance de l'environnement
Le niveau de formation des statisticiens
La prise de recul sur l'action engagée