Résumé de section

    • Objectifs du chapitre:

      1. Comprendre les concepts fondamentaux des données séquentielles.

      2. Identifier les types de séquences et leurs caractéristiques.

      3. Explorer les domaines d'application des données séquentielles.

      4. Apprendre à visualiser et représenter les données séquentielles pour en extraire des informations utiles.

      5. Découvrir les techniques de base pour l'analyse des séquences, comme la fouille de motifs séquentiels.

    • Contneu du chapitre Fichier

      Ce chapitre introduit les bases de l'analyse de données séquentielles, en mettant l'accent sur les concepts clés, les types de séquences, et leurs applications pratiques.

    • Références:

      Vous pouvez consulter ces sources supplémentaires pour approfondir vos connaissances sur le data mining:

      • Aggarwal, C. (2015). Data Mining The TextBook.
      • Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). The Morgan Kaufmann series in data management systems. Data mining concepts and techniques.
      • Replier Déplier

        Activités d'apprentissage

        • Travail Pratique sur les statistiques descriptives Devoir
          Ouvert le : mercredi 12 février 2025, 00:00
          À rendre : mercredi 19 février 2025, 00:00

          Dans ce TP, vous apprendrez à manipuler les données et réaliser des statistique descriptive avec le langage R.

          Vous pouvez consulter cet article pour apprendre davantage sur R:

          • Gabadinho, A., Ritschard, G., Studer, M., & Müller, N. S. (2011). Mining sequence data in R with the TraMineR package. A User’s Guide. Department of Econometrics and Laboratory of Demography, University of Geneva. 
        • Test d'acquisition

          Ce test évalue votre compréhension et votre acquisition des connaissances du chapitre 1.

    • Forum de discussion pour chapitre 1