Traitement de donnéesEn informatique, le terme traitement de données ou traitement électronique des données renvoie à une série de processus qui permettent d'extraire de l'information ou de produire du savoir à partir de données brutes. Ces processus, une fois programmés, sont le plus souvent automatisés à l'aide d'ordinateurs. Si les résultats finaux produits par ces processus sont destinés à des humains, leur présentation est souvent essentielle pour en apprécier la valeur. Cette appréciation est cependant variable selon les personnes.
Exploration de donnéesL’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.
Data PreprocessingData preprocessing can refer to manipulation or dropping of data before it is used in order to ensure or enhance performance, and is an important step in the data mining process. The phrase "garbage in, garbage out" is particularly applicable to data mining and machine learning projects. Data collection methods are often loosely controlled, resulting in out-of-range values, impossible data combinations, and missing values, amongst other issues. Analyzing data that has not been carefully screened for such problems can produce misleading results.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Entrepôt de donnéesvignette|redresse=1.5|Vue d'ensemble d'une architecture entrepôt de données. Le terme entrepôt de données ou EDD (ou base de données décisionnelle ; en anglais, data warehouse ou DWH) désigne une base de données utilisée pour collecter, ordonner, journaliser et stocker des informations provenant de base de données opérationnelles et fournir ainsi un socle à l'aide à la décision en entreprise. Un entrepôt de données est une base de données regroupant une partie ou l'ensemble des données fonctionnelles d'une entreprise.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Expérience de penséeUne expérience de pensée, expérience par la pensée, expérience mentale ou expérience en imagination, est une méthode qui permet de résoudre un problème en utilisant la seule puissance de l'imagination humaine. Une expérience par la pensée peut être utilisée parce que les conditions de l'expérimentation ne sont pas réalisables ou pas souhaitables. L'expression d'expérience de pensée est la traduction de l'anglais thought experiment. Cela se dit, en allemand, Gedankenexperiment.
Failure analysisFailure analysis is the process of collecting and analyzing data to determine the cause of a failure, often with the goal of determining corrective actions or liability. According to Bloch and Geitner, ”machinery failures reveal a reaction chain of cause and effect... usually a deficiency commonly referred to as the symptom...”. Failure analysis can save money, lives, and resources if done correctly and acted upon.
Analyse de cause racineL'analyse de cause racine (ACR ; ) est une démarche de résolution de problème partant du constat qu'il est plus judicieux de traiter les causes d'un problème que d'en traiter les symptômes immédiats. En effet, l'analyse des causes d'un problème permet d'en déterminer une solution définitive, et donc, empêcher qu'il ne se reproduise de nouveau. L’ACR est un processus itératif d'amélioration continue. Résolution de problème QQOQCCP Diagramme d'Ishikawa Arbre des causes Arbre de défaillances Cinq pourquoi Diag
Einstein's thought experimentsA hallmark of Albert Einstein's career was his use of visualized thought experiments (Gedankenexperiment) as a fundamental tool for understanding physical issues and for elucidating his concepts to others. Einstein's thought experiments took diverse forms. In his youth, he mentally chased beams of light. For special relativity, he employed moving trains and flashes of lightning to explain his most penetrating insights. For general relativity, he considered a person falling off a roof, accelerating elevators, blind beetles crawling on curved surfaces and the like.
