Data Mining et statistique décisionnelle. La science des données, 5e édition revue et augmentée

Comprendre les principes théoriques de la statistique est une chose ; savoir les mettre en pratique en est une autre, et le fossé peut être large entre les deux. C'est pour vous aider à le franchir que l'auteur a écrit un ouvrage de "travaux pratiques" de la statistique décisionnelle et de la data science, qui fait suite à son ouvrage Data Mining et Statistique Décisionnelle paru dans la même collection. Ce nouvel ouvrage présente une étude de cas réalisée de A à Z à partir du même jeu de données, et répondant de façon complète et cohérente à deux importantes problématiques : la construction d'une segmentation de clientèle et l'élaboration d'un score d'appétence à l'achat d'un produit ou la souscription d'un contrat. Les données utilisées sont à la fois réelles et complètes. Elles proviennent du secteur de l'assurance, mais l'étude qu'elles permettent de réaliser peut se transposer a de nombreux autres domaines. Ces données sont disponibles sur le Web, notamment sur le site des Editions Technip où elles sont accompagnées des programmes présentés dans l'ouvrage. Ceci permettra au lecteur de compléter sa lecture par des exercices personnels, par le test de variantes, mais aussi d'utiliser ces programmes pour les appliquer à ses propres données et ses propres projets. L'étude de cas est menée avec le logiciel SAS, qui est à la fois le plus complet et le plus répandu des logiciels statistiques commerciaux, et qui permet de traiter tous les sujets abordés dans l'ouvrage, et même d'optimiser et d'automatiser les traitements. Tout au long de l'ouvrage, une bonne partie des procédures classiques de SAS/STAT est passée en revue, en mentionnant les améliorations des versions récentes, mais, au-delà des questions de programmation, nous souhaitons surtout montrer au lecteur qu'il est souhaitable et possible de conjuguer rigueur et productivité. Pour le scoring, quatre méthodes classiques de modélisation sont mises en oeuvre et comparées, l'analyse discriminante linéaire, les arbres de décision, la régression logistique et le classificateur bayésien naïf, de même que le bagging et deux méthodes plus avancées mises en oeuvre par l'appel de code R dans le programme SAS : les forêts aléatoires et le gradient boosting.

Le présent ouvrage réunit les communications présentées à la Journée d'études organisée par l'Institut de droit canonique et le Centre PRISMEUMR7012 de l'Université de Strasbourg, qui s'est tenue le 27 novembre 2009 afin de faire le point, dans une perspective comparée, sur les tendances actuelles de la jurisprudence matrimoniale dans les tribunaux de l'Eglise. Les évolutions actuelles qui orientent, sous différents angles, les décisions des juridictions compétentes sont examinées dans une double approche comparative : d'une part à travers la confrontation de l'application des dispositions qui régissent, en matière de nullité de mariage, l'Eglise latine et les Eglises orientales catholiques, et d'autre part au prisme de l'intervention des divers degrés de tribunaux : Signature Apostolique, Rote romaine, officialités diocésaines. Les contributions rassemblées dans ce volume entendent aider à soutenir la réflexion de tous ceux qui, au sein des tribunaux ecclésiastiques, oeuvrent à la promotion d'une correcte administration de la justice dans l'Eglise.

Cet ouvrage présente les principales méthodes de modélisation statistique et de machine learning, à travers le fil conducteur d'une étude de cas bancaire. Chaque méthode fait l'objet d'un rappel de cours et est accompagnée de références bibliographiques, puis est mise en couvre avec des explications détaillées sur les calculs effectués, les interprétations des résultats, et jusqu'aux astuces de programmation permettant d'optimiser les temps de calcul. A ce sujet, une annexe est consacrée au traitement des données massives. L'ouvrage commence par les méthodes de classement les plus classiques et les plus éprouvées, pour ensuite aborder les méthodes les plus récentes et les plus avancées régression ridge, lasso, elastic net, boosting, forêts aléatoires, Extra-Trees, SVM et réseaux de neurones. Le lien est toujours fait entre la théorie et les résultats obtenus, pour montrer qu'ils illustrent bien les principes sous-jacents à ces méthodes. L'aspect pratique est aussi privilégié, avec l'objectif de permettre au lecteur une mise en oeuvre rapide et efficace dans son travail concret. L'exploration et la préparation des données sont d'ailleurs décrites, ainsi que le processus de sélection des variables. Une synthèse finale récapitule les méthodes présentées et leurs points forts. Entre autres nouveautés, cette troisième édition présente le gradient boosting ainsi que des techniques innovantes pour automatiser la recherche des meilleurs modèles (auto-machine learning) et expliquer leurs prédictions individuelles, souci d'explicabilité qui s'est développé avec l'avènement des modèles complexes "boites noires". La mise en couvre s'appuie sur le logiciel libre R et sur un jeu de données public. Ce dernier peut être téléchargé sur Internet et présente l'intérêt d'être représentatif et de permettre des comparaisons grâce aux nombreuses publications dans lesquelles il est cité. Quant au logiciel R, s'il est devenu la lingua franca de la statistique et un logiciel très répandu dans le monde universitaire, il a aussi conquis le monde de l'entreprise. Outre qu'il est disponible pour tous, dans tous les environnements, il est aussi le plus complet statistiquement et il permet de mettre en couvre toutes les méthodes présentées dans cet ouvrage. Enfin, son langage de programmation particulièrement élégant et adapté au calcul mathématique permet de se concentrer sur les aspects statistiques dans le codage. R permet d'arriver directement à l'essentiel et de mieux assimiler les méthodes exposées dans l'ouvrage.