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Rien de précis, je me demandais quelle 'complexité' avait été testée :-)
Très bien! En tout cas, si vous avez des idées de problèmes liés à l'analyse prédictive, n'hésitez pas en nous en faire part!
@adestaville: Merci pour cette réponse détaillée.
Pour les données géographiques, cela se traite aussi.
Vous avez également un module dédié?
Votre projet est réalisable avec l'outil STATISTICA Data Miner (extraction des données, modélisation et choix du modèle puis déploiement du modèle SQL, C#, java, SAS, PMML, SVB, C/C++ etc...).
Merci beaucoup. Qu'entendez-vous par "déploiement du modèle SQL"?
Que dire de plus que «cela me semble être une très bonne idée».
J'imagine que les entrepeneurs du web vont adorer...Autrement, avez-vous tenté d'appliquer des modèles météos ou complexes ?
Merci pour ces encouragements!
Pour l'instant, outre les types classiques (booléens, entiers, varchar,...), nous gérons également des types plus complexes: texte en langue naturelle (type TEXT de psql), type url. Nous avons un temps songé à une intégration avec PostGIS pour traiter des données géographiques sans avoir eu l'occasion de concrétiser. Par contre, nous n'avons pas eu l'occasion de traiter des données météos. Pensez-vous à une idée d'application particulière?
Merci, un retour négatif reste un retour!
Pour tenter d'être plus précis en deux mots, l'idée est que, pour monter une chaine d'analyse prédictive (càd prévoir de nouvelles valeurs à partir de données passées), il faut exporter ses données hors de la base de données (ETL type Talend) , utiliser un outil de machine learning (réseaux de neurones, arbre de décision, SVMs, R, SAS), et puis les réinjecter dans postgresql (encore ETL).
Je me demandais si des utilisateurs de bases de données avaient été confrontés à ce type de problématique.
J'espère que ces explications auront aidé à clarifier les choses.
PS. Un autre exemple de prédiction à partir de PostgreSQL figure là:
http://blog.predictivedb.com/post/14872 … res-en-sql
aïe!, il semblerait que je ne me sois pas adressé au bon endroit en ce qui concerne l'intérêt pour le datamining!
Tant pis! Néanmoins, si, d'aventure, un forumeur connaissait des utilisateurs de base de données potentiellement
intéressés par le datamining ou l'analyse prédictive, je reste très intéressé par des avis ou des conseils.
Bonjour,
Je participe actuellement au développement d'un outil qui permet de classer et prédire à partir de PostgreSQL, sans connaissance en datamining ou en statistiques.
Si certains d'entre vous sont intéressés, je suis très à l'écoute d'avis sur cette idée.
L'idée est que, à partir d'une table contenant des valeurs NULL, telle que celle-ci ("species" est NULL pour id=150):
demo=> select * from iris;
id | sepallength | sepalwidth | petallength | petalwidth | species
-----+-------------+------------+-------------+------------+---------
150 | 5.9 | 3.0 | 5.1 | 1.8 |
62 | 5.9 | 3.0 | 4.2 | 1.5 | Iris-versicolor
132 | 7.9 | 3.8 | 6.4 | 2.0 | Iris-virginica
[...]PredictiveDB permette de prédire les valeurs NULL:
demo=> select * from pdb.prediris where id = 150;
id | species | error_risk
-----+----------------+--------------------
150 | Iris-virginica | 5.2631578947368425
(1 ligne)Un grand merci pour tout conseil!
Alain-Pierre
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