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�ESIEA�PARIS�� 2009�2010�
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Examen�MAT�5201�DATA�MINING�
Vendredi�27�Novembre�2009�
Première�Partie�:�15�minutes�
Enseignant�responsable�:�Frédéric�Bertrand�
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Remarque�important�:�les�questions�de�ce�questionnaire�sont�posées�dans�le�contexte�d’un�cours�de�DATA�MINING.�Une�seule�réponse�est�bonne�par�question.�
1. Que�signifie�ACP�?�a) Analyse�en�Composantes�Principales�b) Analyse�des�Correspondances�Premières�c) Analyse�des�Classes�Primaires�
2. Que�signifie�GLM�?�a) Généralisation�des�Lois�Multidimensionnelles�b) Generalized�Linear�Model�c) Gestion�Logistique�des�Modèles�
3. Que�signifie�ANOVA�?�a) Analyse�Normalisée�et�Orientée�des�Variables�Auxiliaires�b) Association�Nationale�Orientée�des�Ventes�et�des�Assurances�c) ANalysis�Of�VAriance�
4. Que�signifie�CRM�?�a) Centre�de�Recherche�en�Mathématiques�b) Classification�des�Relations�Maximales�c) Customer�Relationship�Management�
5. Que�signifie�GRC�?�a) Groupe�de�Recherche�en�Cryptographie�b) Gestion�de�la�Relation�Client�c) General�Regression�Classification�
6. Que�signifie�CART�?�a) Classification�And�Regression�Tree�b) Classement�et�Analyse�dans�les�Réseaux�Téléphoniques�c) Classification�Ascendante�des�Régressions�et�des�Tests��
7. Que�signifie�SVM�?�a) Simplification�des�Variables�et�des�Modèles�b) Segmentation�des�Vecteurs�et�des�Méthodes�c) Support�Vector�Machines�
8. Le�Data�Mining�est�il�utile�en�CRM�?�Donnez�un�exemple�de�problématique�liée�à�son�utilisation.�a) Non.�……………………………………………………………………………�b) Oui.�………………………………………………………………………..�
�ESIEA�PARIS�� 2009�2010�
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9. Que�signifie�VPC�?�a) Vente�Par�Correspondance�b) Vecteurs�Principaux�des�Composantes�c) Valorisation�et�Partitionnement�des�Classes�
10. �Combien�de�grandes�familles�de�techniques�de�DATA�MINING�sont�présentées�dans�ce�cours�?�Citez�les�dans�le�cas�que�vous�avez�choisi.�a) Une.�………………………………………………………………………………….�b) Deux.�………………………………………………………………………………..�c) Trois.�………………………………………………………………………………..�
11. Que�signifie�MANCOVA�?�a) Modèle�Analytique�Normalisé�pour�une�Correspondance�Orientée�de�Variables�
Automatiques�b) Méthode�et�Analyse�Normalisées�pour�des�Classes�Orientées�vers�les�Vecteurs�
Ascendants�c) Multiple�ANalysis�Of�COVAriance�
12. Le�logiciel�R�est��a) Libre�b) Commercialisé�c) Un�progiciel�
13. Une�ACP�se�réalise�a) Sur�des�variables�qualitatives�b) Sur�des�variables�quantitatives�c) Sur�des�variables�mixtes�
14. La�commande�sous�R�pour�réaliser�une�ACP�est�a) ACP()�b) Res.pca()�c) PCA()�
15. La�commande�sous�R�pour�réaliser�une�AFC�est�a) Res.ca()�b) CA()�c) Assoc()�
16. Que�signifie�CAH�?�a) Classification�Ascendante�Hiérarchique�b) Classement�Automatique�et�Homogène�c) Composantes�Aléatoires�et�Hiérarchiques�
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E.S.I.E.A ParisAnnée scolaire 2009/2010
UE de cinquième année : MAT 5201 - Data MiningEnseignants Responsables : F. Bertrand
Chaque réponse devra être justifiée précisément. En annexe sont donnés le journal et la sortie d’untraitement avec le logiciel R.
Exercice :On dispose des précipitations mensuelles (en mm) (moyennes mensuelles calculées sur 30 ans) pour34 villes de France. Les villes choisies recouvrent à peu près uniformément le territoire français.Les données sont fournies dans le tableau 1.
1. Décrire le jeu de données (nombre d’individus, nombre de variables, nature des variables)2. Que pouvez-vous dire à partir des données centrées-réduites (tableau 3)?3. On veut effectuer une ACP sur ce jeu de données : quels sont les objectifs d’une telle analyse?4. Les variables ont été centrées et réduites avant l’analyse. La réduction était-elle indispen-
sable? Justifier.5. Les tableaux 5, 6, 7, 8 et 9 donnent les PRINCIPAUX résultats de l’ACP sur les variables et
les individus. Quelle est l’inertie expliquée par le premier axe de l’ACP? Et par le premierplan?
6. Quelles sont les villes qui contribuent le plus à la construction des deux premiers axes? Quesignifie une contribution importante?
7. La figure 4 donne le graphe des individus de l’ACP. La figure 5 donne le graphe des variables.Interpréter les facteurs principaux de l’ACP (à l’aide du graphe des individus et de celui desvariables).
8. À partir du cercle de corrélations, que pouvez-vous dire concernant les corrélations suivantesfévrier-mars, février-juin?
9. VRAI ou FAUX? Si FAUX, corriger la phrase proposée.– Une ville pluvieuse en juillet est également pluvieuse en octobre.– La variable janvier est bien représentée sur l’axe 1.– La ville de Vichy a joué le rôle le plus important dans la construction de l’axe 2.– La coordonnée d’une variable sur un axe est un indicateur de sa qualité de représentation
par l’axe.
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Fig. 1 – Pluviométrie par ville, données brutes
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3–
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6
AjaccioAngers
AngoulèmeBesançon
BiarritzBordeaux
BrestCaen
Clermont−FdDijon
EmbrunGrenoble
LilleLimoges
LyonMarseille
MontpellierNancy
NantesNice
NîmesOrléans
ParisPerpignan
PoitiersReims
RennesRouen
St−QuentinStrasbourg
ToulonToulouse
ToursVichy
Janvier
FévrierMarsAvril
Mai
Juin
Juillet
AoûtSeptembre Octobre
Novembre
Décembre
Fig. 2 – Pluviométrie par ville, données centrées-réduites
7
Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5Janvier 0.89 -0.10 -0.41 0.02 0.14Février 0.90 -0.32 -0.21 0.00 -0.02
Mars 0.90 -0.29 0.09 -0.10 -0.05Avril 0.95 0.09 0.04 -0.14 -0.23Mai 0.65 0.66 0.11 -0.31 0.12Juin 0.44 0.88 0.05 -0.02 -0.05
Juillet 0.35 0.88 -0.16 0.14 -0.04Août 0.58 0.77 0.06 0.22 0.02
Septembre 0.92 0.08 0.31 0.12 0.07Octobre 0.72 -0.55 0.36 0.09 0.12
Novembre 0.81 -0.49 -0.03 0.10 -0.20Décembre 0.91 -0.31 -0.19 -0.02 0.13
Tab. 5 – Coordonnées des variables
Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5Janvier 0.89 -0.10 -0.41 0.02 0.14Février 0.90 -0.32 -0.21 0.00 -0.02
Mars 0.90 -0.29 0.09 -0.10 -0.05Avril 0.95 0.09 0.04 -0.14 -0.23Mai 0.65 0.66 0.11 -0.31 0.12Juin 0.44 0.88 0.05 -0.02 -0.05
Juillet 0.35 0.88 -0.16 0.14 -0.04Août 0.58 0.77 0.06 0.22 0.02
Septembre 0.92 0.08 0.31 0.12 0.07Octobre 0.72 -0.55 0.36 0.09 0.12
Novembre 0.81 -0.49 -0.03 0.10 -0.20Décembre 0.91 -0.31 -0.19 -0.02 0.13
Tab. 6 – Corrélations variables - dimensions
8
Pourcentage de variance
010
2030
4050
60
Fig. 3 – Graphe des pourcentages d’inertie des douze axes (sortie R)
9
●
0 5 10
−6−4
−20
24
6
Dimension 1 (60.26%)
Dim
ensi
on 2
(28.
37%
)
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●●
●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
Ajaccio
Angers
Angoulème
Besançon
BiarritzBordeaux
Brest
Caen
Clermont−Fd
Dijon
Embrun
Grenoble
Lille Limoges
Lyon
Marseille Montpellier
Nancy
Nantes
Nice
Nîmes
OrléansParis
Perpignan
PoitiersReims
RennesRouen
St−Quentin
Strasbourg
Toulon
ToulouseTours
Vichy
Fig. 4 – Graphe des individus (sortie R)
10
●
−1.0 −0.5 0.0 0.5 1.0
−1.0
−0.5
0.0
0.5
1.0
Dimension 1 (60.26%)
Dim
ensi
on 2
(28.
37%
)
Janvier
FévrierMars
Avril
Mai
JuinJuilletAoût
Septemb
OctobreNovembre
Décemb
Fig. 5 – Graphe des variables (sortie R)
11
Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5Janvier 0.79 0.01 0.16 0.00 0.02Février 0.81 0.10 0.04 0.00 0.00
Mars 0.82 0.09 0.01 0.01 0.00Avril 0.90 0.01 0.00 0.02 0.05Mai 0.43 0.43 0.01 0.10 0.01Juin 0.19 0.77 0.00 0.00 0.00
Juillet 0.12 0.77 0.03 0.02 0.00Août 0.33 0.59 0.00 0.05 0.00
Septembre 0.84 0.01 0.09 0.01 0.00Octobre 0.52 0.30 0.13 0.01 0.02
Novembre 0.66 0.24 0.00 0.01 0.04Décembre 0.82 0.10 0.04 0.00 0.02
Tab. 7 – Cos2 des variables
Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5Janvier 10.88 0.29 31.40 0.26 11.00Février 11.24 3.04 8.06 0.01 0.36
Mars 11.27 2.53 1.53 4.41 1.17Avril 12.40 0.24 0.37 8.57 31.41Mai 5.90 12.61 2.40 43.03 8.04Juin 2.64 22.65 0.39 0.13 1.37
Juillet 1.67 22.71 5.17 8.84 0.75Août 4.61 17.24 0.79 20.33 0.22
Septembre 11.65 0.17 17.98 6.22 2.81Octobre 7.20 8.73 25.01 3.73 8.78
Novembre 9.16 6.91 0.15 4.27 24.01Décembre 11.38 2.87 6.75 0.21 10.07
Tab. 8 – Contributions des variables
12
Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5Ajaccio -1.34 -3.77 -1.20 -0.50 0.39Angers -1.10 -0.60 -0.25 0.00 -0.08
Angoulème 1.01 0.23 -0.54 -0.68 0.01Besançon 4.39 2.98 -0.04 0.16 -0.20
Biarritz 9.99 0.32 1.07 0.31 0.13Bordeaux 2.55 -0.36 -0.95 0.10 0.55
Brest 5.74 -1.39 -1.29 -0.26 0.42Caen -0.88 -0.43 -0.26 0.43 0.29
Clermont-Fd -3.08 2.70 1.04 -0.83 0.22Dijon -0.61 1.50 0.26 -0.22 0.15
Embrun -1.04 -0.09 -0.26 0.36 -0.49Grenoble 3.19 2.10 0.01 -0.20 -0.09
Lille -2.60 0.86 -0.32 0.95 0.03Limoges 2.23 0.63 -0.42 -0.55 -0.03
Lyon 0.55 1.92 1.14 0.60 -0.22Marseille -3.12 -2.21 0.57 0.08 0.19
Montpellier -0.21 -2.32 1.66 0.26 0.84Nancy -0.90 1.45 -0.61 0.26 0.34Nantes 0.50 -0.76 -0.50 0.61 0.48
Nice 1.84 -3.75 0.45 0.41 -1.68Nîmes -1.05 -1.91 1.20 0.05 0.26
Orléans -2.12 0.26 -0.46 -0.04 -0.15Paris -2.17 0.81 -0.42 0.21 -0.17
Perpignan -1.64 -2.13 1.49 -0.42 0.05Poitiers -0.91 -0.15 -0.62 -0.16 -0.27Reims -2.83 0.60 -0.20 0.10 0.05
Rennes -1.95 -0.58 -0.38 0.28 -0.06Rouen -0.85 0.06 -0.12 0.70 0.30
St-Quentin -1.43 1.05 -0.26 0.63 -0.07Strasbourg -1.01 3.29 -0.03 -0.11 -0.56
Toulon 1.64 -3.81 0.13 -0.66 -0.23Toulouse -1.37 0.53 -0.18 -1.23 -0.31
Tours -1.10 0.20 -0.48 -0.04 -0.27Vichy -0.33 2.78 0.78 -0.60 0.18
Tab. 9 – Coordonnées des individus
13
Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5Ajaccio 0.10 0.77 0.08 0.01 0.01Angers 0.49 0.15 0.03 0.00 0.00
Angoulème 0.47 0.02 0.14 0.21 0.00Besançon 0.66 0.31 0.00 0.00 0.00
Biarritz 0.98 0.00 0.01 0.00 0.00Bordeaux 0.78 0.02 0.11 0.00 0.04
Brest 0.89 0.05 0.04 0.00 0.00Caen 0.49 0.12 0.04 0.12 0.05
Clermont-Fd 0.49 0.38 0.06 0.04 0.00Dijon 0.11 0.62 0.02 0.01 0.01
Embrun 0.56 0.00 0.04 0.07 0.13Grenoble 0.67 0.29 0.00 0.00 0.00
Lille 0.75 0.08 0.01 0.10 0.00Limoges 0.80 0.06 0.03 0.05 0.00
Lyon 0.05 0.59 0.21 0.06 0.01Marseille 0.61 0.31 0.02 0.00 0.00
Montpellier 0.00 0.54 0.27 0.01 0.07Nancy 0.22 0.59 0.10 0.02 0.03Nantes 0.13 0.29 0.12 0.19 0.12
Nice 0.16 0.67 0.01 0.01 0.14Nîmes 0.17 0.56 0.22 0.00 0.01
Orléans 0.91 0.01 0.04 0.00 0.00Paris 0.82 0.11 0.03 0.01 0.01
Perpignan 0.26 0.43 0.21 0.02 0.00Poitiers 0.53 0.01 0.24 0.02 0.05Reims 0.93 0.04 0.00 0.00 0.00
Rennes 0.84 0.07 0.03 0.02 0.00Rouen 0.51 0.00 0.01 0.34 0.06
St-Quentin 0.52 0.28 0.02 0.10 0.00Strasbourg 0.08 0.87 0.00 0.00 0.03
Toulon 0.15 0.80 0.00 0.02 0.00Toulouse 0.47 0.07 0.01 0.38 0.02
Tours 0.72 0.02 0.14 0.00 0.04Vichy 0.01 0.86 0.07 0.04 0.00
Tab. 10 – Cos2 des individus
14
Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5Ajaccio 0.73 12.29 8.13 3.16 2.59Angers 0.49 0.31 0.36 0.00 0.12
Angoulème 0.42 0.05 1.65 5.92 0.00Besançon 7.83 7.66 0.01 0.31 0.68
Biarritz 40.57 0.09 6.40 1.22 0.27Bordeaux 2.64 0.11 5.02 0.13 5.16
Brest 13.38 1.68 9.30 0.89 2.96Caen 0.32 0.16 0.39 2.36 1.38
Clermont-Fd 3.86 6.30 6.04 8.87 0.80Dijon 0.15 1.93 0.39 0.60 0.40
Embrun 0.44 0.01 0.38 1.67 4.12Grenoble 4.14 3.80 0.00 0.52 0.15
Lille 2.74 0.64 0.56 11.47 0.02Limoges 2.03 0.34 0.98 3.91 0.01
Lyon 0.12 3.19 7.25 4.64 0.83Marseille 3.95 4.22 1.82 0.09 0.64
Montpellier 0.02 4.66 15.42 0.89 11.89Nancy 0.33 1.82 2.12 0.84 1.90Nantes 0.10 0.49 1.38 4.84 3.87
Nice 1.38 12.15 1.12 2.17 47.63Nîmes 0.44 3.14 8.09 0.03 1.16
Orléans 1.82 0.06 1.19 0.02 0.39Paris 1.92 0.56 1.01 0.54 0.49
Perpignan 1.10 3.91 12.40 2.28 0.04Poitiers 0.34 0.02 2.15 0.31 1.19Reims 3.26 0.31 0.22 0.14 0.05
Rennes 1.55 0.29 0.80 1.03 0.05Rouen 0.30 0.00 0.08 6.19 1.53
St-Quentin 0.83 0.96 0.37 5.15 0.09Strasbourg 0.42 9.36 0.01 0.15 5.28
Toulon 1.09 12.53 0.10 5.56 0.93Toulouse 0.77 0.24 0.18 19.48 1.65
Tours 0.49 0.04 1.29 0.03 1.19Vichy 0.04 6.67 3.40 4.63 0.55
Tab. 11 – Contributions des individus
15
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| 3 . C4 -CoupleMaxi 91 91.00 | 28.49 31.81 | 7.10 299.00 |
| 4 . C5 -LONG 91 91.00 | 4.33 0.47 | 2.50 5.39 |
| 5 . C6 -LARG 91 91.00 | 1.75 0.09 | 1.51 2.00 |
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|| 7 . C8 -COFFRE 91 91.00 | 379.26 144.16 | 110.00 900.00 |
| 8 . C9 -RESE 91 91.00 | 60.81 15.33 | 22.00 100.00 |
| 9 . C10 -POIDS 91 91.00 | 1382.49 380.01 | 680.00 2450.00 |
| 10 . C11 -VITE 91 91.00 | 195.69 30.66 | 135.00 305.00 |
|11
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|7.95 2.94
| 4.20
18.70
||-------------------------------------------------------|----------------------|-----------------------
| 12 . C13 -PRIX 91 91.00 | 36117.64 48234.54 | 7290.00 342798.00 |
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|79
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| 4 | 0.6926 | 6.30 | 92.35 | *********
| 5 | 0.2839 |
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| AUD A4 3,0 Quattro Pack 1.10 5.09 | -1.79
| AUD A8 S8 Pack Avus
1.10 26.11 | -4.86
| AUD TT Roadster 1,8 T225 1.10 5.83 | -0.22
| AUDIA4
Cabriolet 2,4 1.10
3.11
| -1.14
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| BEN Continental T
1.10 68.44 | -7.76
| BMW 316i
1.10 1.25 | 0.23
| BMW X5 3,0d Pack Luxe 1.10 14.90 | -3.06
| BMW Z8
1.10 27.12 | -3.68
19D
ISTO
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2 (x i
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| CAD Seville STS
1.10 21.14 | -4.26
| CHR Grand Voyager 2,5 CR 1.10 20.40 | -2.80
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VARIABLES | COORDONNEES | CORRELATIONS VARIABLE-FACTEUR
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IDEN -LIBELLE COURT | 1 2 3 4 5 | 1 2 3 4 5
----------------------------+------------------------------------+-------------------------------
C2 -PUISS | -0.86 0.43 -0.15 -0.01 0.15 | -0.86 0.43 -0.15 -0.01 0.15
C3 -CYLI | -0.91 0.26 -0.20 -0.04 -0.01 | -0.91 0.26 -0.20 -0.04 -0.01
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C5 -LONG | -0.87 -0.23 0.26 0.23 -0.15 | -0.87 -0.23 0.26 0.23 -0.15
C6 -LARG | -0.90 -0.22 0.02 0.06 -0.25 | -0.90 -0.22 0.02 0.06 -0.25
C7 -HAUT | -0.21 -0.83 -0.30 -0.35 0.08 | -0.21 -0.83 -0.30 -0.35 0.08
C8 -COFFRE | -0.46 -0.73 0.26 0.21 0.33 | -0.46 -0.73 0.26 0.21 0.33
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-RESE | -0.94 -0.20 -0.04
0.05 -0.12| -0.94 -0.20 -0.04
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C10 -POIDS | -0.94 -0.23 -0.09 -0.05 -0.07 | -0.94 -0.23 -0.09 -0.05 -0.07
C11 -VITE | -0.76 0.45 0.18 0.26 0.16 | -0.76 0.45 0.18 0.26 0.16
C12 -CONS | -0.81 0.29 -0.37 -0.12 0.13 | -0.81 0.29 -0.37 -0.12 0.13
----------------------------+------------------------------------+-------------------------------
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