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Exploration de données
Veille autour de l'exploration de données
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Partenariat entre Twitter et IBM autour de l’analyse de données

Partenariat entre Twitter et IBM autour de l’analyse de données | Exploration de données | Scoop.it
Twitter et IBM ont annoncé hier un partenariat stratégique qui verra Big Blue exploiter la masse de données générées par le site de microblogging dans ses applications analytiques. Le but est d’offrir aux entreprises des outils décisionnels en leur fournissant des indications sur les tendances de consommation et la perception des marques et des produits. Pour ce faire, les données Twitter seront intégrées aux plateformes cloud Watson et Bluemix.
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Mu Sigma Launches muUniverse™

Mu Sigma, a leading private decision sciences and big data analytics company, has announced the launch of muUniverse™, a new product that serves as a Google Maps for decisions that helps leaders choose the right path. By bringing technologies, people and methodologies together under one roof, muUniverse is designed to give decision makers at Fortune 500 companies a complete view of their business decisions, allowing them to navigate an increasingly complex set of interconnected problems they face in areas such as sales, marketing, finance, supply chain, risk, and others.
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Publier à l’ère des Big Data

Publier à l’ère des Big Data | Exploration de données | Scoop.it
Kobo a publié un passionnant livre blanc (.pdf) sur les Big Data appliquées au monde de l'édition.

Kobo y explique que l'analyse des données va devenir la base de la compétition, de la productivité et de l'innovation, même dans le monde de l'édition. Pourquoi ? Parce que les données vont permettre de connaître l'engagement des clients avec le livre. Elles vont permettre de savoir quels livres électroniques n'ont pas été ouverts, lesquels ont été lus jusqu'au dernier mot, à quelle vitesse... On pourrait croire que ces informations ne concernent pas les éditeurs, puisque pour eux, l'important est que le livre soit vendu. Et bien Kobo fait brillamment la démonstration du contraire.

Connaître l'engagement des lecteurs avec les auteurs (et pas seulement les ventes), va permettre aux éditeurs de savoir sur quels auteurs, sur quelles franchises investir. Pour Kobo, l'engagement se mesure en rapprochant les ventes de l'achèvement des lectures, c'est-à-dire le taux de lecteurs qui terminent le livre électronique qu'ils ont acheté.
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How Google Uses Data to Build a Better Worker

How Google Uses Data to Build a Better Worker | Exploration de données | Scoop.it
While the rest of the world is waking up to analytics and the power of Big Data, Google has spent years methodically building one of the most refined performance-management engines in the corporate world. Similar to any of the company’s other departments, every People Operations project starts with a question to answer. Google’s People Analytics team has posed questions that range from tactical issues (“What if we could decrease ramp-up time for new employees by a month?”) to the existential (“What if all engineers were able to reach their potential for innovation?”) to the seemingly outlandish (“What if working at Google increased your life span by a year?”). The questions lie at the heart of solving fundamental business problems related to managing the employee life cycle, maximizing employee’s potential contribution, or improving Googlers’ wellness.
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Big data : la SNCF veut une modélisation de ses flux de passagers

Big data : la SNCF veut une modélisation de ses flux de passagers | Exploration de données | Scoop.it
Le site Datascience.net propose aux Data Scientist français de relever différents challenges proposés par des entreprises. Derniers en date : la SNCF, qui aimerait bien qu’on lui trouve pour pas trop cher un modèle de prévision de la fréquentation en gare.
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Datanomics: les stratégies Data de l’Internet des Objets

Datanomics: les stratégies Data de l’Internet des Objets | Exploration de données | Scoop.it

Les données ont façonné les services du numérique que nous utilisons au quotidien. Demain, elles vont modifier notre relation aux produits par l’Internet des objets. Quelle est la valeur de ces données ? Qui peut se l’approprier ? Quelles sont les stratégies Data mises en oeuvre par les start-up, les industriels et les acteurs des services de l’Internet des objets ?

Louis-David Benyayer et Simon Chignard explorent, sous le titre de Datanomics, les transformations engendrées par l’économie des données.

 

 

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La Grande Chasse aux Données: La Restauration

La Grande Chasse aux Données: La Restauration | Exploration de données | Scoop.it

Bientôt ce monde va rencontrer l’automatisation extrême ainsi que tous les algorithmes déjà existants de machine learning et de recommandation. Alors que d’une manière générale la donnée n’a de valeur que dans l’utilisation qu’on en fait, j’ai bien l’impression qu’ici les algorithmes et les stratégies existent déjà dans d’autres secteurs. On risque donc de voir émerger deux axes d’innovation très forts :

La collecte de données de restaurationLa circulation des données

 

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Ça y est, AXA conditionne un avantage santé à un objet connecté

Ça y est, AXA conditionne un avantage santé à un objet connecté | Exploration de données | Scoop.it
Aurez-vous encore votre liberté lorsqu'il faudra choisir entre payer cher sa mutuelle santé, ou accepter de voir son comportement scruté par des machines au service de l'assurance ? Pour le moment sous forme d'un jeu donnant droit jusqu'à 100 euros de médecine douce, AXA montre l'avenir de l'assurance santé liée aux objets connectés et à la médecine personnalisée...

 

 

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Meet the algorithm that can learn "everything about anything"

Meet the algorithm that can learn "everything about anything" | Exploration de données | Scoop.it

Learn EVerything about ANything was created by a group of researchers out of the Allen Institute for Artificial Intelligence and the University of Washington. One of them, Carlos Guestrin, is also co-founder and CEO of a data science startup called GraphLab. What’s really interesting about LEVAN is that it’s neither human-supervised nor unsupervised (like many deep learning systems), but what its creators call “webly supervised.” (...) LEVAN uses the web to learn everything it needs to know. It scours Google Books Ngrams to learn common phrases associated with a particular concept, then searches for those phrases in web image repositories such as Google Images, Bing and Flickr. More impressive still is that because LEVAN uses text and image references to teach itself concepts, it’s also able to learn when words or phrases mean the same thing.
So far, LEVAN has modeled 150 different concepts and more than 50,000 sub-concepts, and has annotated more than 10 million images with information about what’s in them and what’s happening in them.

 

 

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Lucile Debethune's curator insight, May 26, 11:17 AM

la modelisation automatique de concept est une des pistes pour l'amélioration des intélligneces artificielles. L'initiative LEVAN est très intéressante à ce sujet.

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5 technologies that will help big data cross the chasm

5 technologies that will help big data cross the chasm | Exploration de données | Scoop.it

Big data has been a buzzword for years, but it’s a lot more than just buzz. There are now so many tools and technologies for creating, collecting and analyzing data that almost anything is possible if you know where to look.

 

 

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A l'embauche, les algorithmes surpassent l'instinct - Harvard Business Review

Une analyse de 17 études d’évaluations de candidats à l’embauche montre qu’une simple équation surpasse les décisions humains d’au moins 25%. Les sélectionneurs sont facilement distraits par des signaux peu pertinents ou utilisent les informations qu’ils ont sur les candidats d’une manière incohérente rapportent les auteurs de l’étude sur la Harvard Business Review. Cela n’empêche pas les professionnels de continuer à croire dans la force de leur intuition pour sélectionner le meilleur candidat. A tort !

 

 

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Les beacons, ces petits capteurs qui vont révolutionner le commerce

Les beacons, ces petits capteurs qui vont révolutionner le commerce | Exploration de données | Scoop.it

Alors que l’usage des smartphones ne cesse d’augmenter, certains commerçants pensent avoir trouvé le moyen d’en profiter: utiliser les capacités Bluetooth de ces appareils pour identifier puis localiser les personnes présentes dans leurs boutiques. Pour cela, il suffit simplement d’installer des beacons, de petits capteurs sans fil à basse consommation d’énergie et facilement dissimulables. Leur coût est faible, à partir de 5 dollars seulement chez Qualcomm.
(...) Pour les commerçants, les beacons ouvrent de nombreuses possibilités. En plus des bons de réduction, ils peuvent être utilisés pour récompenser les clients les plus fidèles, en leur offrant des cartes cadeaux. Ils permettent également de capter des données sur les comportements et parcours des acheteurs.
La société new-yorkaise Nomi propose ainsi aux boutiques de mesurer le nombre de personnes présentes, de connaître les rayons les plus fréquentées ou encore d’obtenir plus d’informations sur la démographie de leur clientèle.

 

 

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Big data : Skyrock établit le graphe social de sa plateforme

Big data : Skyrock établit le graphe social de sa plateforme | Exploration de données | Scoop.it

Comment visualiser le réseau, ses 11 millions de profils sur les 3 derniers mois, les 200 millions de liens profonds entre eux et ses centaines de millions d'interactions. Avec Infinite Insights de Kxen, la radio a établi le graphe social de sa plateforme pour apprendre à mieux connaître ses utilisateurs. Les informations remontées à partir des mots et des pseudos ont permis de qualifier les communautés qui s'étaient créées. Plus de 150 communautés majeures ont été identifiées, et plus de 20 000 communautés distinctes au sein du réseau Skyrock. Une cartographie qui a aussi permis de récupérer des indicateurs forts, en particulier sur les marques. « Il y a 400 000 contacts qui aiment Adidas, mais sur des communautés très différentes. Quand nous allons voir un annonceur, nous savons l'aborder avec des éléments différentiants », a indiqué le directeur marketing.

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Big Data: New Oil or Snake Oil? | WIRED

Big Data: New Oil or Snake Oil? | WIRED | Exploration de données | Scoop.it
There are two differing perspectives on Big Data and its value. One is that it is a valuable commodity that flows through an organization powering the engines of new insight and action, the other is that Big Data is no more than a collection of sometimes outrageous claims. Each argument has merit and interestingly, both are right, but the distinction between value and snake oil is becoming quickly obvious, despite the hype.
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'Data smashing' could unshackle automated discovery

'Data smashing' could unshackle automated discovery | Exploration de données | Scoop.it
A little-known secret in data mining is that simply feeding raw data into a data analysis algorithm is unlikely to produce meaningful results, say the authors of a new Cornell study.

From recognizing speech to identifying unusual stars, new discoveries often begin with comparison of data streams to find connections and spot outliers. But most data comparison algorithms today have one major weakness – somewhere, they rely on a human expert to specify what aspects of the data are relevant for comparison, and what aspects aren’t. But experts aren’t keeping pace with the growing amounts and complexities of big data.

Cornell computing researchers have come up with a new principle they call “data smashing” for estimating the similarities between streams of arbitrary data without human intervention, and without access to the data sources.
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The World of Big Data Is Now Open to Small Companies - Entrepreneur

The World of Big Data Is Now Open to Small Companies - Entrepreneur | Exploration de données | Scoop.it
Business-intelligence solutions are now friendlier and more accessible for organizations of modest scale.

Via jean lievens, AnalyticsInnovations
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Petites et grandes données - Social Science Space

Petites et grandes données - Social Science Space | Exploration de données | Scoop.it

Rob Kitchin (@RobKitchin) sur Social Science Space revient sur la distinction entre petites et grandes données, via un extrait de son livre, Data Revolution.  
Il pointe notamment le fait, qu’à quelques exceptions près les Big Data sont privées, alors que les Small Data (produites par les chercheurs), sont souvent publiques. Les petites données sont plus adaptées pour répondre très finement à des questions spécifiques, apportant nuance et contexte.
Reste que les petites données sont de plus en plus poussées à l’informatisation pour être archivées, réexploitées et combinées, avec d’autres petites données ou des grandes. Le risque, estime Kitchin n’est pas tant la disparition des petites données que le financement de la recherche et l’attention disproportionnée aux données volumineuses les fasse passer au second plan.

 

 

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Why Google's Waze Is Helping Local Governments Track Users

Why Google's Waze Is Helping Local Governments Track Users | Exploration de données | Scoop.it

 

Cities are lining up for behind-the-scenes access to apps like Waze, Moovit and Strava, to track how people are moving.

(...) In return for its user updates, Waze gets real-time information from Rio on highways, from road sensors and even from cameras, while Florida will give the app data on construction projects or city events.

 

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Votre box Internet peut révolutionner la prévision météo et sauver des vies (et personne ne le sait)

 

Il suffirait que Free et Orange intègre un minuscule capteur de pression atmosphérique pour créer le réseau d'observation météo le plus dense au monde.

 

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Rewards and Risks of Big Data

L’édition 2014 du Global Information Technology Report s’intéresse aux avantages et aux risques des données massives.
La première partie du document présente les points de vue de divers auteurs sur des questions comme les défis et les tendances dans ce secteur, le niveau de maturité de cette technologie, le rôle des institutions politiques et législatives ainsi que les intérêts socio-économiques en jeu.

Les deuxième et troisième parties exposent respectivement les données économiques des 148 pays étudiés et leur profil détaillé en matière de technologies de l’information et de la communication.

 

 

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SCiO, le moteur du monde physique - Wired.com

SCiO, le moteur du monde physique - Wired.com | Exploration de données | Scoop.it

La startup israélienne, Consumer Physics, lance SCio, le premier capteur moléculaire miniature (spectroscope) permettant d’analyser de façon instantanée la composition chimique de ce qui nous entoure (voir aussi le projet sur Kickstarter). Au-delà du capteur qui devrait être commercialisé à la fin de l’année, l’ambition de Dror Sharon, son inventeur, est de créer la plus grande base de données d’empreintes moléculaire du monde physique, afin que les mesures du capteur puissent reconnaître les objets qu’il analyse. A l’avenir, l’enjeu est de construire des emballages qui savent quand le produit est périmé ou contrefait, des places de parking capables de savoir quand vos pneus ont besoin d’être gonflés… explique Issie Lapowsky pour Wired.

 

 

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Can Big Data Stop Wars Before They Happen?

For years, even as it was pursued as doggedly as personnel and funding allowed, early intervention remained elusive, a kind of Holy Grail for peace-builders. This might finally be changing. The rise of data on social dynamics and what people think and feel — obtained through social media, SMS questionnaires, increasingly comprehensive satellite information, news-scraping apps, and more — has given the peace-building field hope of harnessing a new vision of the world. But to cash in on that hope, we first need to figure out how to understand all the numbers and charts and figures now available to us. Only then can we expect to predict and prevent events like the recent massacres in South Sudan or the ongoing violence in the Central African Republic.

 

 

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L’entrepôt de données publiques-privées, prochain graal ou nouvelle usine à gaz ?

L’entrepôt de données publiques-privées, prochain graal ou nouvelle usine à gaz ? | Exploration de données | Scoop.it

Deux récentes expérimentations, les projets DatAct et Datalyse essayent d’imaginer une smart city nourrie de services basés sur des données publiques et privées réunies dans des entrepôts mutualisés. Ces expérimentations de « datasharing » (« partage de données ») doivent résoudre des problèmes, en particulier juridiques.

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Faire son magasinage en ligne avec Watson!

Faire son magasinage en ligne avec Watson! | Exploration de données | Scoop.it

Le groupe Watson d’IBM (groupe de monétisation de l’effort Watson)  pousse son association, via un investissement, avec Fluid qui travaille sur la création d’un assistant pour améliorer l’expérience de magasinage en ligne des utilisateurs (Fluid XPS – Expert Personal Shopper).

Fluid utilisent la puissance d’analyse de requêtes de Watson pour déterminer les meilleures suggestions de requête comme pour « What outdoor gear is best-suited for a five-day, June hiking adventure in Phoenix » (« Quel équipement de plein air est mieux adapté pour une randonnée de cinq jours en juin à Pheonix? »). Dans ce contexte, ils utilisent la compréhension de Watson pour identifier des besoins particuliers en lien avec la température, le terrain et les conditions des pistes pour conseiller les produits les mieux adaptés à ces conditions.

Cet investissement fait suite à un premier avec Welltok dans le domaine de la santé et la gestion d’un style de vie actif.

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Des captchas battus par un algorithme Google avec 99,8% de réussite

Des captchas battus par un algorithme Google avec 99,8% de réussite | Exploration de données | Scoop.it

Google a conçu son propre système automatisé, qui bat Captcha avec 99,8% de réussite. L'algorithme qu'ont développé des chercheurs chez Google est utilisé par l'équipe de Street View pour améliorer les cartes Google Maps, en aidant à reconnaître des caractères ou des images floues – comme les numéros des immeubles pris en photo par les voitures de Street View.

Mais cet algorithme se trouve du coup à même de résoudre aussi les images de captcha destinées à empêcher les spammeurs d'utiliser des services comme Gmail. Les ingénieurs de Google ont expliqué dans une récente publication que leur algorithme obtient 99,8% de réussite lorsqu'il essaie de résoudre les images les plus difficiles créées par le propre service de captcha de Google, reCAPTCHA. Un algorithme qui, on l'imagine, serait très apprécié des spammeurs...

 

 

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