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Summary Big Data – Fiche de révision (L3 – SKEMA Business School)

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Vendu
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Pages
3
Publié le
14-04-2025
Écrit en
2024/2025

La Big Data désigne l’ensemble des données massives générées en continu par les activités humaines et numériques. Elle se caractérise par les 5V : Volume (quantité importante de données), Vélocité (vitesse de génération et de traitement), Variété (diversité des formats : texte, image, vidéo...), Véracité (qualité et fiabilité des données) et Valeur (capacité à créer de l'information utile). Dans un contexte business, la Big Data permet aux entreprises de mieux comprendre leurs clients, d’optimiser leurs processus et de prendre des décisions stratégiques fondées sur des données concrètes. Les sources de données incluent les réseaux sociaux, les capteurs IoT, les transactions en ligne, ou encore la navigation web. Les technologies clés incluent Hadoop, Spark, NoSQL, ainsi que les outils de visualisation comme Tableau ou Power BI. La Big Data est aussi étroitement liée à l’intelligence artificielle et à l’analyse prédictive. Les enjeux principaux sont éthiques (protection des données personnelles), technologiques (capacité de stockage et de traitement) et organisationnels (compétences en data science, transformation digitale).

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SKEMA Nice (SKEMA)








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Publié le
14 avril 2025
Nombre de pages
3
Écrit en
2024/2025
Type
Resume

Sujets

Aperçu du contenu

Big data : CM3
Cluster (groupe) analysis groups data : information found in
data (stocks, people, region, products, etc )

Hierarchical clustering : set of
nested clusters organized as a
Clustering methods hierarchical tree
Partitional clustering : division of
dta objects into non-overlapping
subsets such
Why partitional ? Why Hierarchical ?
natural complement to the PCA More suitable for
algorithlm categorical data
Easier to understand and interpret
Powerful methd for business
applications
No knowledge of a
Scalable : suitable and cheap response variable is
Fast required
Unlabelled data
K-means Simple
Flexible Exploits distance
clustering
Interpretable measures
Partitional




Observations withing clusters are closer to
Clustering : exploratory, each other
descriptive, data analysis Observations across clusters are further
away


Big data : CM3 1
7,66 €
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