TÉLÉCHARGER TANAGRA DATA MINING GRATUIT


8 sept. TANAGRA est un logiciel gratuit de DATA MINING destiné à quant à l'accès au logiciel (ex. nécessité de s'enregistrer pour télécharger. 22 nov. Fichier SETUP - Installation de TANAGRA TANAGRA est censé fonctionner sous Windows, il a été testé en tous les cas sous Windows Tanagra - Version Des améliorations ont été Un tutoriel viendra décrire la méthode. Page de téléchargement: setup. Publié par Tanagra le

Nom: TANAGRA DATA MINING GRATUIT
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Licence:Libre!
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Installation de l'add-in MS Excel Statistiques lmentaires univaries continues Statistiques lmentaires univaries discrtes Statistiques univaries continues multiples Test de Normalit

1 févr. TANAGRA is a free DATA MINING software for academic and research purposes. It proposes several data mining methods from exploratory. 21 oct. s'enregistrer pour télécharger ; versions volontairement bridées avec des et c' est aussi le cas pour d'autres logiciels gratuits de Data Mining. modifier - modifier le code - voir wikidata · Consultez la documentation du modèle. Tanagra est un logiciel gratuit d'exploration de données destiné à à la version 3 de Sipina, un logiciel de data mining gratuit également réalisé par Ricco Rakotomalala. . Créer un livre · Télécharger comme PDF · Version imprimable.

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Explore Further: Open-source software Graphical user interface Council for Educational Technology. Citations Publications citing this paper. Highly Influenced. Ontogenetic trajectory and allometry of Diplonychus rusticus Fabricius , an Oriental aquatic bug Hemiptera: Belostomatidae from the Western Ghats of India. Dnyaneshwar Doke , Rashmi A. Morey , Neelesh Dahanukar , Sameer M.

Tutoriels Tanagra pour le Data Mining et la Data Science: Tanagra - Version

Padhye , Shruti V. Geographic variation in White-throated Sparrow song may arise through cultural drift Scott M. Ramsay , Ken A. Otter Journal of Ornithology Pour cela nous rajoutons encore un slecteur Define status de l'onglet Feature Selection afin d'obtenir: Nous y ajoutons un oprateur du type Group characterization depuis l'onglet Statistics:.

Nous observons donc qu'en moyenne, le prix total avec rabais est moins lv 16' Il en est de mme pour les quantits. Le rsultat est peu surprenant. Dans le cas d'une variable continue cette valeur provient simplement d'un test Z de la moyenne:. Mais avec le facteur de correctiond la population dmontr en cours, ce qui fait que la dernire relation devient:.

Dans le cas d'un variable discrte, le test se fait sur la base des proportions vues aussi dans le cours thorique:. Si au lieu de travailler avec les proportions, nous voulons travailler avec le comptage, un simple transformation nous amne:. Rgression linaire simple ou multiple Tanagra V1. Test de Normalit des rsidus de la rgression linaire Tanagra V1. Nous ne rejettons donc pas l'hypothse nulle comme quoi les rsidus sont normalement distribus.

Nous y ajoutons un slecteur de type Define status comme pour les exemples prcdents:. En excutant cet oprateur nous voyons que nous retrouvons bien que les coefficient C et B comme pour les calculs faits dans MS Excel et avec Minitab mais la diffrence que nous avons certaines informations en plus qui sont fort sympathiques d'abord dans le premier onglet Report:.

Datamining/Logiciels

Coefficient de corrlation de Spearman Spearman rho Tanagra V1. Nous ajoutons ensuite l'oprateur Spearman's rho du groupe Nonparametric statistics: Ce qui outre le test t que nous n'avons pas dmontr dans le cours thorique, est parfaitement conforme aux calculs faits la main.

Nous partons donc de la liste des crdits suivante de lignes fichier RegressionLogistique. Dans les paramtres de celui-ci nous mettons le champ Status en Target qui doit absolument tre une variable discrte binaire textuelle: N'oubliez pas d'excuter ce composant! Ensuite nous rajoutons l'oprateur Binary logistic regression du groupe Spv:. Il vient alors aprs avoir fait un View aprs l'excution les informations sont plus pertinentes que celles renvoyes par Minitab:.

Avant d'aller plus loin nous voyons dans la matrice de confusion que sur les 91 bon dbiteurs correspondant ici au statut: Non qu'il y avait dans la liste d'origine, le modle en prdit 19 comme tant mauvais dbiteurs et 72 comme tant bons. La mme lecture est valable pour les 45 mauvais dbiteurs.

Si videmment le modle tait parfait, la matrice de confusion serait diagonale. Continuons avec les captures d'cran de l'onglet Report:. Ici il n'y a pas grand chose dire puisque nous n'avons pas encore tudi ces indicateurs dans le cours thorique mais celui du khi-2 est cependant un classique dont l'interprtation ne souffre d'aucun doute sur la conclusion du modle. Enfin, toujours dans le mme onglet Report et pour finir:.

Et nous avons dans le deuxime onglet la Covariance matrix:. Pour cela nous ajoutons d'abord le composant Scoring du groupe Scoring:. Une fois ceci fait, il ne sert rien dans l'tat prsent. Il faut lui ajouter un slecteur Define satut:. Je pense que cette erreur vient du fait qu' la base le dveloppeur n'a peut-tre pas pens que l'on pourrait avoir des trs nombreux doublons dans la population d'origine.

Enfin, nous rajoutons le composant Roc curve du groupe Scoring:. Test-T homoscdatique Tanagra V1. Nous allons travailler avec le tableau contenant les donnes du cours thorique:. Nous voyons que les sorties correspondent ce que nous avons calcul dans le cours thorique. Il manque cependant l'intervalle de confiance qui est important dans la pratique. C'est dommage Test-T htroscdastique Tanagra V1. L encore il manque l'intervalle de confiance mais ce qui est sympathique que les d.

Nous allons travailler avec le fichier suivant:. Nous allons appliquer ici ce qui a t prsent en cours avec le fichier Excel des fleurs d'Iris. Nous prenons les 60 premires lignes du fichier comme donnes d'entranement choix un peu arbitraire:.

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Ensuite, nous choisissons le type de distance et le nombre de k voisins pour l'apprentissage: Nous voyons que le classificateur est trs bon. Pour avoir le dtail, nous ajoutons l'oprateur View Data Set du groupe Data visualization:. Maintenant injectons pour y mettre un jeu de test, nous remettons un oprateur de slection Define Status:.

Ensuite, nous rajoutons l'oprateur Test du groupe Spv learning assessment nous aurions pu faire la mme chose pour la rgression logistique mais ayant l'quation explicite c'tait moins utile alors que l c'est trs utile! Et nous excutons pour obtenir:. Et nous rajoutons un composant View Dataset pour voir comment les donnes de test ou donnes nouvelles sont classes:.

Classificaiton K-Means nue dynamique Tanagra V1. D'abord ouvrez le fichier:. Ensuite, nous ouvrons Tanagra et cration un nouveau projet bas sur ce fichier MS Excel: Nous voulons faire un K-Means sur les revenus et la Surface donc nous prenons le slecteur Define status o nous mettons en Input les deux variables clusteriser:. Et nous retrouvons bien les rsultats obtenus avec MS Excel et Minitab.

Cependant nous souhaiterions un peu plus de dtails avec Minitab. Pour cela, nous rajoutons un composant View dataset que nous excutons et visualisons:. Nous avons alors sur la droite exactement le mme tableau que celui obtenu avec MS Excel ou Minitab pour montrer quels individus appartiennent quel Cluster. Maintenant regardons les caractristiques de groupes c'est partir de Maintenant que le logiciel est bien plus efficace que les autres.

Nous ajoutons un composant Define status avec en Target les clusters:. Au vu des rsultats, nous nous rendons compte qu'il aurait t peut-tre plus malin de laisser la colonne Propritaire dans le fichier d'origine afin d'avoir une caractrisation utilisant ce group pouvant peut-tre aider la conclusion Pour finir, ajoutons un oprateur Scatterplot:. Si jamais pour grossir les points il faut aller dans le menu Component:.

Nous allons donc travailler avec le fichier suivant et donc avec les mmes donnes que dans le cours thorique:. Nous importons cette liste comme l'habitude dans Tanagra la mthode tant toujours la mme. Nous mettons le slecteur Define status:. Nous partons de la liste suivante:. Nous l'importons dans Tanagra comme l'habitude et lui ajoutons le slecteur Define status:.

Nous cliquons sur l'onglet Dendrogram et apparat alors le mme diagramme que celui obtenu avec les calculs manuels l'exception des valeurs de l'axe vertical la diffrence venant juste d'une convention:. Si l'on reste appuy avec le bouton gauche de la souris sur chaque point, nous retrouvons les nom des lignes de la liste d'origine.

Classification nave baysienne Tanagra V1.

Data Mining Tanagra

Exceptionnellement nous allons faire l'analyse avec RapidMiner car la sortie de Tanagra n'est pas agrable du tout et l'interprtation pour l'usage pratique peu adapte. Donc nous ouvrons RapidMiner:. Nous retrouvons exactement les mmes chiffres que dans les autres cours donc il nous avons les mmes conclusions.

D'abord, nous partons du fichier Excel suivant pour Tanagra remarquez la structure particulire par rapport la prsentation utilise dans le cours thorique et Minitab:. Nous y ajoutons un slecteur de type Define status comme pour les exemples prcdents: Nous obtenons la mme chose que les calculs faits la main!

Et pour Brown-Forsythe nous effectuons pareil en ajoutant l'oprateur Brown-Forsythe's test:. Soit le mmes rsultats que ceux faits la main et dans Minitab mais avec moins de dtails: Donc nous allons prendre aussi les donnes d'Iris de Fisher:.

Donc nous retrouvons bien la trace de valeur 3. Ensuite pour la suite Tanagra donne:. Ensuite Tanagra donne les saturations et les score de ce qui est normalement sujet de l'Analyse Factorielle sans rotation. Nous reviendrons l-dessus avec l'exemple que nous avions tudi dans le cours thorique pour l'Analyse Factorielle:. Ensuite Tanagra donne la matrice des corrlations que nous avions calcule bien videmment obligatoirement dans le cours thorique avec les mmes valeurs:.

Ensuite Tanagra donne les corrlations partielles mais cela n'est normalement pas directement lie l'A. Il est possible d'accder directement aux donnes calcules, c'est--dire les projections dans le nouvel espace calcul laborieux que nous n'avons pas fait dans le cours thorique.

En effet, le composant ACP rajoute automatiquement une srie de variables l'ensemble de donnes. Il s'agit, pour chaque individu et pour chaque axe demand, des projections sur les axes, des contributions et des cos.

Pour visualiser le tableau de donnes associ, nous plaons dans le diagramme le composant View Dataset du groupe Data visualization. Elles nous permettent d'apprcier visuellement les proximits entre les observations. Dans notre cas, nous projetons les observations dans le premier plan factoriel. Nous voulons associer les identifiants aux points. Nous le paramtrons de manire avoir en abscisse le premier facteur, en ordonne le second facteur. Nous voyons que nous retrouvons la mme forme de graphique au niveau visuel que celle obtenue dans le cours thorique mais les donnes ne sont pas centres rduites du moins a priori.

Le graphique a cependant exactement les mmes valeurs que celui sorti par le logiciel Minitab. Nous importons donc comme l'habitude les donnes suivantes:. Nous ajoutons le composant de slection Define Status et mettons en Input les trois variables: Si nous voulons retrouver les valeurs calcules en cours la main et conformes au modle mathmatique sans rotation, nous devons utiliser le composant Principal Component Analysis:.

Ensuite, nous avons tout en bas les deux tableaux qui nous intressent:. Et le dernier tableau:. Donc nous reprenons l'tat prcdent o nous avions:. PLS1 Tanagra V1. Tenenhaus1 sur la rgression PLS univarie PLS1 , c'est--dire la rgression sur des variables explicatives corrles avec une unique variable expliquer.

Nous utiliserons donc les donnes suivantes:. On retrouve bien les mmes coefficients non normaliss que dans Minitab ou que ceux calculs la main. Pour commencer avec le premier cas reprenons l'exemple de l'exercice que nous avions fait sur l'Exercice Statistiques univaries continues multiples:.

Heureusement cela peut tre vite reproduit. Maintenant, reprenons l'Exercice Dataset KM eans. Droits d'auteur: Signaler comme contenu inapproprié. Titres liés. Data Product: Analysis, Visualization and Prediction. Passer à la page. Rechercher à l'intérieur du document.

Contenant des donnes spares par des tabulations Tanagra impose les tabulations! Validez par OK et vous aurez alors: Ensuite faites un clic droit sur l'oprateur View dataset 1: Vous aurez alors un visuel des donnes du fichier: Nous ouvrons dans MS Excel pour aller faire un clic droit sur les rubans et en slectionnant dans le menu contextuel qui apparat l'option Personnaliser la barre d'outils Accs rapide: Dans la bote de dialogue qui apparat, nous cliquons sur la partie gauche sur Complments et sur la partie droite sur Atteindre: Il faut ensuite valider trois fois par OK pour voir l'add-in Tanagra apparatre dans le ruban Complments: Pour voir comment cet add-in fonctionne, nous ouvrons le fichier: Nous validons par OK ce qui va faire ouvrir Tanagra avec le datamart charg: Ce qui nous donne: Nous faisons un clic droit sur cet slecteur pour aller dans les paramtres: Ensuite nous rajoutons un oprateur Univariate continuous stat de l'onglet Statistics: C'est suffisamment simple pour ne ncessiter aucune explication particulire.

Ensuite nous rajoutons un oprateur Univariate discrete stat de l'onglet Statistics: C'est suffisamment simple aussi pour ne ncessiter aucune explication particulire.

Pour y ajouter un autre slecteur Define status et nous ajoutons l'oprateur More Univariate cont stat de l'onglet Statistics: Et nous prenons dans l'oprateur Normality Test de l'onglet Statistics: Nous y ajoutons un oprateur du type Group characterization depuis l'onglet Statistics: Dans le cas d'une variable continue cette valeur provient simplement d'un test Z de la moyenne: Nous l'importons dans Tanagra en utilisant la mme procdure que les exercices prcdents: Ajoutons ensuite l'oprateur Multiple linear regression: Nous lanons la rgression en cliquant sur View: Pour obtenir: Mais nous allons rajout le slecteur Define Status: Ajoutons ensuite l'oprateur Forward Entry Regression du groupe Regression: En excutant cet oprateur nous voyons que nous retrouvons bien que les coefficient C et B comme pour les calculs faits dans MS Excel et avec Minitab mais la diffrence que nous avons certaines informations en plus qui sont fort sympathiques d'abord dans le premier onglet Report: Ajoutons ensuite l'oprateur Backward Elimination Reg du groupe Regression: Nous ouvrons ce fichier dans Tanagra comme l'habitude: Nous l'importons dans Tanagra comme l'habitude et y mettons un slecteur Define status: Ensuite nous rajoutons l'oprateur Binary logistic regression du groupe Spv: Il vient alors aprs avoir fait un View aprs l'excution les informations sont plus pertinentes que celles renvoyes par Minitab: Continuons avec les captures d'cran de l'onglet Report: Enfin, toujours dans le mme onglet Report et pour finir: Et nous avons dans le deuxime onglet la Covariance matrix: Pour cela nous ajoutons d'abord le composant Scoring du groupe Scoring: Afin d'avoir: Vous n'oubliez pas ensuite d'excuter ce composant: Il faut lui ajouter un slecteur Define satut: Avec Status comme champ dans l'onglet Target: Enfin, nous rajoutons l'oprateur Lift curve du groupe Scoring: Dans ses paramtres: Pour obtenir un rapport en deux onglets dont le premier contient: Enfin, nous rajoutons le composant Roc curve du groupe Scoring: Nous validons et faisons un View: Pour obtenir au final un rapport en deux onglets le premier contenant: Nous allons travailler avec le tableau contenant les donnes du cours thorique: Pour y mettre comme Target les donnes: Nous ajoutons le composant T-Test: Vincent ISOZ et en affichons le contenu pour avoir: Nous allons travailler avec le fichier suivant: Nous allons appliquer ici ce qui a t prsent en cours avec le fichier Excel des fleurs d'Iris dont le contenu est: Ensuite, nous l'ouvrons dans Tanagra selon la mthode habituelle: Nous prenons les 60 premires lignes du fichier comme donnes d'entranement choix un peu arbitraire: