8 Glossaire. SAP 7.0

ドキュメント

8 Glossaire

agrégation de données

Le processus de consolider des valeurs de données dans un plus petit nombre de valeurs. Par exemple, des données de ventes peuvent être relevées quotidiennement et puis additionnées pour une semaine.

analyse de réseaux sociaux

L'analyse de réseaux sociaux est utilisée pour identifier des communautés ainsi que pour connaître la propagation dans des graphes (adoption d'un produit, épidémiologie), l'évolution d'un graphe ou l'influence d'un individu dans une communauté.

antécédent

X est appelé l'antécédent de la règle. Il peut être constitué d'un Item ou d'un Itemset.

application directe en base de données (in-database application)

Le fait d'envoyer une requête d'application du modèle à une base de données. Cette requête SQL est alors traitée dans la base elle-même.

apprentissage

Un autre terme pour l'estimation des paramètres d'un modèle basée sur le jeu de données disponible.

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attribut

En calcul informatisé, un attribut est une spécification qui définit une propriété d'un objet, d'un élément ou d'un fichier.

AUC

La statistique AUC mesure la performance ou la capacité prédictive d'un modèle. Il s'agit de la surface sous la courbe ROC.

auto-sélection

L'auto-sélection de SAP InfiniteInsight ® est une sélection automatisée d'attributs.

barre d'erreur

voir intervalle de prédiction

base de données

Une base de données est un ensemble structuré et organisé permettant le stockage de grandes quantités d'informations afin d'en faciliter l'exploitation (ajout, mise à jour, recherche de données).

bibliothèque de variables

La bibliothèque de variables permet de stocker les descriptions des variables que vous avez déjà utilisées afin de pouvoir les réutiliser automatiquement lors d'une description par analyse.

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Glossaire

borne inférieure

La borne inférieure est définie comme un élément de P qui est inférieur ou égal à tous les éléments de S.

borne supérieure

Une borne supérieure d'un sous-ensemble S d'un ensemble partiellement ordonné (P, ≤) est un élément de P qui est supérieur ou égal à tous les éléments de S.

carte de score

Cet écran montre les coefficients associés aux catégories de toutes les variables du modèle (uniquement dans le cas d'un modèle régressive (Segmentation)).

catégorie

Une catégorie est une des valeurs possibles d'une variable discrète. Une variable discrète est une variable nominale ou ordinale. Il s'agit de l'élément de base utilisé pour coder la variable et pour rassembler des statistiques descriptives.

catégorie cible

La catégorie cible est la valeur attendue de la cible.

centroïde

Point fictif à l'intérieur d'un polygone dont les coordonnées correspondent au centre de celui-ci.

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chunk (by chunk)

Nombre de lignes d'un tableau qui sont traitées comme paquet.

coefficient de détermination (R2)

rapport entre la variabilité des prédictions (somme des carrés expliqués) et la variabilité des données (somme des carrés totaux).

confiance

La confiance d'une règle est une mesure qui indique le pourcentage de sessions qui vérifient le conséquent parmi celles qui vérifient l'antécédent. Par exemple le nombre de sessions qui contiennent l'Item D parmi celles qui contiennent l'Itemset {A,B,C}.

conséquent

Y est appelé le conséquent d'une règle. Il est constitué d'un seul Item, par exemple Y peut être l'Item {D}.

contribution

L'importance relative de chaque variable dans un modèle créé

contributions intelligentes des variables

La contribution des variables dans un modèle en prenant en compte la corrélation de variable.

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corrélation

Il s'agit d'une mesure qui quantifie la fait que deux variables partagent la même information. Ceci peut être mesuré en prenant la variation relative de deux variables pour différentes entités. La statistique classique définit la corrélation linéaire pour calculer la mesure sur des variables continues. SAP InfiniteInsight variables par rapport à une cible.

® peut calculer les corrélation entre variables de type différent en regardant la corrélation des codes des deux

délai d'expiration

Une période de temps définie après laquelle un événement spécifique a lieu, sauf si un autre événement spécifique a lieu avant.

détail des variables

La mesure de l'impact d'une catégorie sur la cible.

déviation

La déviation est la différence entre la valeur observée et la moyenne d'un intervalle ou d'un rapport de variable.

domaine

Voir enregistrement analytique. Le domaine comportemental est généralement obtenu par des agrégats d'entité ou par des tables de transaction.

écart-type

L'écart type mesure la dispersion d'une série de valeurs autour de leur moyenne.

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écart-type de l'erreur

dispersion des erreurs autour du résultat réel

échantillonnage

L'échantillonnage est la sélection d'une partie dans un tout : lorsqu'on ne peut pas saisir un événement dans son ensemble, il faut effectuer des mesures en nombre fini, afin de représenter l'événement.

éditeur de formule

Un panneau qui permet de créer des champs comme expressions complexes dans l'éditeur de jeux de données analytiques.

encodage

L'encodage consiste à mettre une séquence de caractères (lettres, chiffres, signes de ponctuation et certains symboles) dans un format spécialisé pour une transmission ou un stockage efficace.

enregistrement

Il s'agit de la structure de données de base pour appliquer l'analyse de données. On l'appelle aussi une ligne de tableau. Un enregistrement typique serait la structure qui contient toutes les informations pertinentes sur un client ou compte en particulier.

enregistrement analytique

Un enregistrement analytique est une vue logique de tous les attributs qui correspondent à une entité. Un enregistrement analytique peut être divisé en plusieurs domaines qui regroupent des attributs liés.

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entité

Une entité est un objet d'intérêt d'une tâche analytique : il peut s'agir d'un client, d'un produit ou d'un store.

Note

Dû à une contrainte technique, les entités doivent avoir un identifiant unique.

erreur absolue moyenne (L1)

moyenne arithmétique des valeurs absolues des écarts (distance Manhattan ou City block)

erreur maximale (LInf)

écart maximum (distance de Chebyshev)

erreur moyenne

moyenne arithmétique des écarts

erreur quadratique moyenne (L2)

racine carré de la moyenne arithmétique des carrés des écarts (l’importance des grosses erreurs est majorée)

(distance Euclidienne)

faux positif

signaux incorrectement identifiés comme positifs

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filtre numérique

En électronique, un filtre numérique est un élément qui effectue un filtrage à l'aide d'une succession d'opérations mathématiques sur un signal discret.

fluctuation

Une évolution du signal qui n'est ni stable ni cyclique (InfiniteInsight ® Modeler / Séries temporelles).

graphe à bulles / graphe en bulles

Un graphe à bulles est une représentation spécifique dans InfiniteInsight

Modeler / Segmentation qui affiche les segments en bulles. Les coordonnées d'une bulle donnée sont les valeurs du centroïde du segment correspondant de deux variables continues au choix. La taille de la bulle est donnée par la fréquence du cluster correspondant.

index de GINI

L'index GINI est une mesure de la capacité prédictive d'un modèle qui repose sur la courbe de Lorenz. Il est proportionnel à la superficie entre la courbe aléatoire et la courbe du modèle.

indicateur de performance clé

Les indicateurs clé de performance (ICP), ou KPI (selon l'acronyme anglais), sont des indicateurs mesurables d'aide décisionnelle dont le but est de représenter un aperçu d'évolution des facteurs clés de succès des processus de l'entreprise afin d'évaluer sa performance globale en fonction des objectifs à atteindre.

indicateur de qualité : capacité prédictive

La capacité prédictive (KI) est l'indicateur de qualité des modèles générés par SAP InfiniteInsight permettent d'expliquer.

® . Cet indicateur correspond au taux d'information contenu dans la variable cible que les variables explicatives

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indicateur de robustesse : reproductibilité

La reproductibilité (KR) est l'indicateur de robustesse des modèles générés par SAP InfiniteInsight nouveau jeu de données présentant les mêmes attributs que le jeu de données d'apprentissage.

® . Elle indique la capacité d'un modèle à conserver les mêmes performances dans le cas où il est appliqué à un

installation avec plusieurs instances

Il s'agit d'un mode d'installation SAP InfiniteInsight ® serveur afin de répartir la charge.

qui consiste à lancer plusieurs instances sur un seul

intervalle de prédiction

Les valeurs extrêmes de l'intervalle de prédiction se calculent de la façon suivante : {TargetMean -

(sqrt(TargetVariance)); TargetMean + (sqrt(TargetVariance))}

Item

Un composant d'une règle d'association.

itemset

Un ensemble d'Items est appelé un Itemset.

itération

Une itération est un seul passage d'un cycle.

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jeu de données

Un jeu de données est une collection de donnée, habituellement représentée sous forme de tableau. Chaque colonne représente une variable et chaque ligne attribue une valeur pour chacune des variables.

jeu de données d'application

Un jeu de données d'application est un jeu de données sur lequel on applique un modèle et qui contient une variable cible dont on veut connaître la valeur.

jeu de données d'apprentissage

Un jeu de données d'apprentissage est un jeu de données utilisé pour la génération d'un modèle. En analysant le jeu de données d'apprentissage, les composants SAP InfiniteInsight d'expliquer la variable cible, grâce aux variables explicatives.

® génèrent un modèle qui permet

jeu de données d'événements

Un jeu de données d'événement devrait comporter au moins :

 une date d'événement comme une date de naissance ou le début de l'essai dans le format AAAA/MM/JJ.

 un identifiant de référence dans deux colonnes (par exemple un identifiant de client) qui sera utilisé pour créer des nœuds et des liens et éventuellement pour joindre un jeu de données de décoration (jeu de données qui contient des informations complémentaires telles que des informations géo-démographiques).

KL (Kullback-Leibler)

La divergence Kullback-Leibler est utilisée pour mesurer la différence entre le profil de cluster et le profil de population des variables.

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Lift

Le Lift d'une règle est une mesure qui indique les chances de trouver le conséquent en utilisant l'antécédent comparé aux chances de trouver le conséquent au hasard. Une valeur supérieure à 1 indique que l'utilisation de l'antécédent augmente vos chances de trouver le conséquent.

MAPE globale sur l'horizon

Cet indicateur de performance pour le modèle de prévision est la moyenne des valeurs MAPE observées dans tout l'horizon d'apprentissage. Une valeur de zéro indique un modèle parfait tandis qu'une valeur supérieure à

1 indique un modèle de mauvaise qualité. Une MAPE globale sur l'horizon de 0.09 veut dire que le modèle prend en compte 91 % du signal, l'erreur de prévision est alors de 9 %.

matrice confusion

La matrice de confusion permet de visualiser les valeurs de la cible prédites par le modèle par rapport aux valeurs réelles et de fixer le score à partir duquel les observations seront considérées comme positives, c'est-à-dire pour lesquelles la valeur de la cible est celle recherchée.

métadonnées

les informations sur les données elles-mêmes

méta-opérateur

Des opérateurs qui sont utilisés sur d'autres opérateurs.

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modèle descriptif

Modèle, qui permet de décrire des jeux de données

modèle explicatif

Modèle, qui permet de prédire et d'expliquer des phénomènes

monotonicité

Le sens de variation de fonctions monotones ne change pas.

moteur

La partie d'une application qui est indépendant de l'interface et qui fait la manipulation de données et d'autres opérations de base indépendamment de la façon que ceci est présenté à l'utilisateur.

moyenne

La valeur moyenne arithmétique d'une collection de données numériques.

moyenne des valeurs absolues de l'erreur relative (MAPE)

Indicateur qui donne la qualité de l'adéquation entre le signal et le modèle sur la l'ensemble des prévisions. Sa valeur est un pourcentage indiquant le niveau d'erreur (0% indique un modèle parfait).

normaliser

Transformer des valeurs numériques et les ramener dans un intervalle prédéfini.

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observation non assignée

Lorsque Segmentation crée les expressions SQL des segments, certaines observations ne peuvent être décrites par les expressions SQL et sont donc laissées hors des segments. C'est ce qu'on appelle les observations non assignées.

pivot

Un pivot est (tableau croisé dynamique) une fonctionnalité de certains tableurs qui permet de générer une synthèse d'une table de données brutes. Cela permet de créer des mises en forme de tableaux en choisissant les différents champs voulus, en abscisses ou en ordonnées.

polynôme

Un polynôme peut être de degré 1, 2, 3 ou plus. En définissant l'ordre du polynôme, vous définissez le degré de complexité du modèle.

population

Une population est une liste d'identifiants d'entités. Une population peut être définie comme liste de valeurs.

Cette liste peut être extraite d'une colonne de table : on dit alors qu'elle est définie en extension, ou à travers une expression filtrante d'une autre population : on dit alors qu'elle est définie en intension.

population estampillée

Une population estampillée est une liste de paires <identifiant ; estampille temporelle> : le signifiance sémantique d'une telle construction peut être associée à des instantanés des entités à un moment donné : une entité donnée peut être représentée à différents estampilles temporelles dans une seule population estampillée.

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profit détecté

Le profit détecté est le type de profit proposé par défaut. Il permet de visualiser le pourcentage d'observations appartenant à la catégorie cible de la variable cible, c'est-à-dire la catégorie la moins fréquente, en fonction du taux d'observations sélectionné sur la totalité du jeu de données.

profit Lift

Le profit Lift permet de visualiser la différence entre un modèle parfait (Wizard) et un modèle aléatoire et entre le modèle généré et un modèle aléatoire. Le modèle aléatoire sert de référence et est toujours égal à 1.

profit normalisé

Le profit normalisé permet de visualiser l'apport du modèle généré par les composants SAP InfiniteInsight ® par rapport à un modèle de type aléatoire, c'est-à-dire un modèle qui vous permettrait de sélectionner uniquement au hasard des observations dans votre base de données. Ce profit est utilisé pour les graphiques de détail des variables, qui présentent l'importance de chacune des catégories d'une variable donnée par rapport à la variable cible.

profit personnalisé

Le profit personnalisé vous permet de définir vos propres valeurs de profit, c'est-à-dire d'associer à chaque valeur de la variable cible un coût et un bénéfice.

racine

Morphème terminologique qui peut être utilisé soit tel quel comme mot - mot-racine -, soit comme élément de base dans un mot dérivé.

rapport de modélisation

Il s'agit d'un ensemble de rapports vous permettant une analyse fine de votre modèle.

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règle d'association

Une règle d'association est une relation d'implication de la forme X => Y. Cette règle signifie : si l'attribut X est présent dans une session, l'attribut Y l'est également. Deux mesures permettent d'indiquer la qualité d'une règle : le support et la confiance.

représentation en graphe bipartite / représentation en graphe non bipartite

L'affichage en graphe bipartite montre deux populations distinctes de nœuds (ou jeux de nœuds) avec les liens entre les deux jeux de nœuds. Par exemple, le premier jeux de nœuds peut représenter des clients et le second, des produits. De cette vue globale, une représentation en graphe non bipartite peut être dérivée pour se concentrer sur les liens entre les nœuds d'un jeu de données.

robustesse

Le degré de robustesse correspond à la capacité prédictive d'un modèle appliqué à un jeu de données d'application.

ROC

La courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) est dérivée de la théorie de détection du signal. Elle permet d'étudier les variations de la spécificité et de la sensitivité d'un test pour différentes valeurs du seuil de discrimination.

rôle

Une variable peut avoir trois rôles différents, à savoir :

 variables cibles

 variables explicatives

 variables de poids.

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saisonal

Variations liées à des événements calendaires

score

La note d'évaluation numérique par rapport à une problématique donnée

segment

Un segment est un ensemble de valeurs défini par ses bornes (borne supérieure et borne inférieure). Les segments sont le résultat d'une manipulation qu'on appelle la segmentation.

sensibilité

La sensibilité, qui apparaît sur l'axe des ordonnées, est la proportion de signaux trouvés qui ont été correctement identifiés (également appelés vrais positifs).

série temporelle

Une série temporelle est une suite de données ponctuelles, mesurées en général successivement et dans des intervalles de temps (souvent uniformes).

serveur authentifié

Les utilisateurs peuvent seulement communiquer avec le serveur authentifié SAP InfiniteInsight ® mot de passe. Le serveur authentifié SAP InfiniteInsight ® enfichables d'authentification (PAM).

s'ils ont le

redirige l'authentification vers des modules

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session

Une session est identifiée par une clé unique et elle est composée d'une ou plusieurs transactions.

simulation

Application d'un modèle à un seul individu

source de données

La source de données comprend la source elle-même, comme une base de données relationnelle, une base de données simple ou un fichier texte, et l'information de connexion nécessaire pour accéder les données.

statistiques croisées

Une méthode de prédire l'exactitude d'un modèle de classification ou de régression. Le jeu de données est divisé en plusieurs parties qui sont utilisées l'une après l'autre pour tester un modèle qui correspond aux autres parties.

stockage

SAP InfiniteInsight ® utilise plusieurs types de stockage pour décrire des données :

 date,

 date et horaire,

 nombre,

 entier,

 chaine de caractères.

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stratégie de découpage

Une stratégie de découpage est une technique qui permet de décomposer un jeu de données d'apprentissage en trois sous-jeux distincts :

 un sous-jeu d'estimation,

 un sous-jeu de validation,

 un sous-jeu de test.

Ce découpage permet une validation croisée des modèles générés. Il existe neuf types de stratégies de découpage.

stratégie de découpage aléatoire

Cette stratégie distribue les données du jeu de données initial de manière aléatoire dans les trois sous-jeux d'estimation, de validation et de test.

stratégie de découpage périodique

Cette stratégie suit le cycle de distribution suivant :

Trois lignes du jeu de données initial sont distribuées dans le sous-jeu d'estimation.

Une ligne est distribuée dans le sous-jeu de validation.

Une ligne est distribuée dans le sous-jeu de test.

La distribution reprend à l'étape

stratégie de découpage personnalisée

La stratégie de découpage personnalisée vous permet de définir vos propres sous-jeux de données. Pour l'utiliser, vous devez préparer au préalable (avant de lancer les fonctionnalités SAP InfiniteInsight sous-jeux correspondant aux sous-jeux d'estimation, de validation et de test.

® ) trois

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stratégie de découpage séquentielle

Cette stratégie découpe le jeu de données initial en trois blocs, correspondant aux proportions de découpage habituelles :

 les lignes correspondant aux premiers 3/5 du jeu de données initial sont distribuées d'un bloc dans le jeu de données d'estimation,

 les lignes correspondant aux 1/5 suivant du jeu de données initial sont distribuées d'un bloc dans le jeu de données de validation,

 les lignes correspondant aux derniers 1/5 du jeu de données initial sont distribuées d'un bloc dans le jeu de données de test.

support

Le support d'une règle est la mesure qui indique le nombre de sessions qui vérifient la règle. Par exemple le numéro de session qui contient l'Itemset {A,B,C} et l'Item D.

table calendaire

Une table calendaire est utilisée pour faciliter le développement de solutions pour tous les modèles qui impliquent des dates. C'est une pratique courante d'avoir une table calendaire qui contient déjà une partie ou toute l'information nécessaire pour accomplir la plupart des tâches complexes comprenant des dates avec des requêtes simples dans la base de données.

table d'analyse

Une table d'analyse est un tableau avec des lignes et des colonnes. Chaque ligne représente une

"observation". Des rôle peuvent être assignés aux colonnes, tels que “Input”, “skip”, “target” or “weight”.

table de données

Une table de données est un ensemble de données présentées sous la forme d'un tableau à deux dimensions.

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taux de classement

rapport entre le nombre d’enregistrements classifiés correctement et le nombre total d’enregistrements

test de K-S

Le K-S est le critère de Kolmogorov-Smirnov appliqué comme mesure de la déviation par rapport aux taux de réponse uniformes pour les catégories d'une variable. K-S est un test d'ajustement non paramétrique qui repose sur la déviation maximale entre les fonctions de distribution cumulative et empirique.

transaction

Une transaction est définie par :

 une clé unique

 la clé de la session liée

 un attribut, appelé Item.

type de profit

Un type de profit permet de calculer le profit réalisable grâce à l'utilisation d'un modèle. De manière générale, un bénéfice est associé aux valeurs souhaitées (ou attendues) de la variable cible et un coût est associé à ses valeurs non souhaitées (ou non attendues).

type de variable

Il existe plusieurs types de variables :

 variables continues,

 variables ordinales,

 variables nominales,

 variables textuelles.

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valeur aberrante

Les individus qui présentent, sur une ou plusieurs variables, des caractéristiques très éloignées de la majorité.

On parle aussi de valeurs extrêmes.

valeur manquante

Des valeurs peuvent manquer parce qu'elles n'ont pas été relevées, renseignées ou parce qu'elles ont été perdues.

variable

Une variable correspond à un attribut qui décrit les observations stockées dans votre base de données.

Dans les composants SAP InfiniteInsight ® stockage, ou bien un rôle.

, une variable est définie soit par un type, soit par un format de

variable cible

Une variable cible est une variable que vous cherchez à expliquer ou dont vous souhaitez prédire les valeurs dans un jeu de données d'application. Elle correspond à votre problématique métier.

variable continue

Les variables continues sont des variables dont les valeurs sont numériques continues et ordonnées. Des opérations arithmétiques peuvent être effectuées sur ces valeurs, telles que la somme ou la moyenne.

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variable de poids

Une variable de poids permet d'attribuer un poids relatif à chacune des observations qu'elle décrit, et d'orienter le processus d'apprentissage en conséquence. Déclarer une variable comme variable de poids revient à faire un nombre de copies pour chacune des observations du jeu de données qui soit proportionnel à la valeur qu'elles possèdent pour cette variable.

variable exclue

la véritable cible

variable explicative

Une variable explicative est une variable qui décrit vos données et qui sert à expliquer une variable cible.

variable extra prédictible

Variable dont on connaît la valeur pour la période qu'on veut prédire.

variable nominale

Les variables nominales sont des variables dont les valeurs sont discrètes, c'est-à-dire appartenant à des catégories, et non ordonnées. Les variables nominales peuvent être :

 numériques, c'est-à-dire avoir pour valeurs des nombres (number).

 textuelles, c'est-à-dire avoir pour valeurs des chaînes de caractères (string).



Important



Les variables binaires sont considérées comme des variables nominales.

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variable ordinale

Les variables ordinales sont des variables dont les valeurs sont discrètes, c'est-à-dire appartenant à des catégories, et ordonnées. Les variables ordinales peuvent être :

 numériques, c'est-à-dire avoir pour valeurs des nombres (number).. Elles sont alors ordonnées selon l'ordre numérique naturel (0, 1, 2, etc.).

 textuelles, c'est-à-dire avoir pour valeurs des chaîne de caractères (string). Elles sont alors ordonnées de manière alphabétique. Important



Les variables binaires sont considérées comme des variables nominales.

vrai négatif

signaux correctement identifiés comme faisant partie de la classe des non-signaux

vrai positif

signaux correctement identifiés

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