Ce document est un examen de rattrapage du module SDED pour les étudiants de M2 IL au Département d’Informatique de l’USTHB, session 2010/2011. Il est destiné à évaluer les compétences des étudiants en conception de magasins de données et en manipulation de bases de données.
Il couvre les notions suivantes:
- Conception d'un magasin de données pour l'aspect financier d'un hôpital.
- Suivi des patients par rapport aux pathologies diagnostiquées et aux prestations données par l’hôpital.
- Calcul du rang des étudiants en fonction de leur moyenne pondérée.
- Utilisation de la base de données pour des tâches de data mining telles que la classification et la prédiction.
- Application de l’algorithme A priori pour rechercher les règles associatives entre les pathologies.
Examen SDED M2 IL -BI - business intelligence
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Exercice N°1 (10 pts)
Considérons le MCD ci-dessous représentant un système d’information d’un hôpital :
- On veut concevoir un premier magasin de données concernant l’aspect financier :
- Proposez les mesures intéressantes pour analyser les résultats financiers obtenus par l’hôpital.
- Quelles sont les dimensions d’analyse de chaque mesure (donner le nom et les attributs de chaque dimension) ?
- Donner les hiérarchies possibles au sein de chaque dimension.
- Représentez le modèle conceptuel du magasin (en étoile).
- Représentez le modèle logique du magasin (en étoile).
- Au niveau physique, considérons que la table de fait est créée sous forme de vue matérialisée. Donnez le script de création de cette vue.
- Un autre magasin est dédié au suivi des patients par rapport aux pathologies (maladies) diagnostiquées, ainsi que les prestations données par l’hôpital (hospitalisation dans un service, médicaments administrés, analyses réalisées…etc). Reprendre les questions : a, b, c, d.
Exercice N°2 (4 pts)
Soit le schéma relationnel suivant :
- Module (CodeMod, Libellé_module, coeficient)
- Etudiant (Mat, Nom)
- Etud_Mod(Mat, CodeMod, Note)
On veut connaître le rang de chaque étudiant en fonction de sa moyenne (en tenant compte des coefficients). Ci-dessous, un exemple du résultat obtenu.
| Mat | Nom | Moyenne | Rang |
|---|---|---|---|
| 56432 | Samy | 14 | 1 |
| 56788 | Nacer | 12 | 3 |
| 56780 | Malik | 13 | 2 |
| 56889 | Reda | 12 | 3 |
| 56832 | Youcef | 10 | 4 |
Donner le script SQL permettant d’obtenir ce résultat.
Exercice N°3 (6 pts)
- Donnez un exemple d'utilisation de la base de données de l'exercice N°1 pour chacune des tâches de data mining suivantes :
- La classification
- La prédiction
- Soit les données suivantes représentant les pathologies diagnostiquées chez un ensemble de patients :
NSS CodePathologie 1 2, 4, 5 2 1, 2, 5 3 2, 3, 4, 5 4 4, 5 5 1, 4, 5 6 1, 2, 3 Appliquez l’algorithme A priori, pour rechercher les règles associatives entre les pathologies, en fixant le support minimum à 30 %.
FAQ
Qu'est-ce qu'un magasin de données ?
Un magasin de données est une base de données conçue pour le reporting et l'analyse. Il stocke des données historiques provenant de diverses sources et permet aux utilisateurs de consulter et d'analyser ces données pour prendre des décisions éclairées.
Quelle est la différence entre un modèle conceptuel et un modèle logique ?
Un modèle conceptuel est une représentation abstraite des données et des relations entre elles, sans se soucier des détails techniques. Un modèle logique, en revanche, décrit comment les données seront structurées dans une base de données, en utilisant des concepts comme les tables, les colonnes et les relations.
Comment fonctionne l'algorithme A priori ?
L'algorithme A priori est utilisé pour découvrir des règles associatives dans des ensembles de données. Il fonctionne en générant des ensembles de candidats fréquents et en les testant contre les données pour trouver des associations significatives.