FR 3050294 A1 20171020 FR 1752982 A 20170406 1 Systèmes et procédés pour créer des techniques d'exploration de données La présente invention concerne de façon générale l'exploration de données et, plus particulièrement, l'analyse de données au moins partiellement d'après des paramètres spécifiés par l'utilisateur. L'exploration de données est un outil important pour évaluer des données, et est ordinairement réalisée avant une nouvelle analyse plus poussée des données, telle qu'une modélisation et/ou un traitement. L'exploration de données peut offrir un aperçu de la dynamique de comportement des données, ce qui peut servir à guider la nouvelle analyse. Par exemple, l'exploration de données peut comprendre une analyse statistique et/ou une analyse visuelle associée aux données. Une exploration classique de données peut s'effectuer à l'aide de divers outils ou plates-formes tels que des systèmes de gestion de bases de données, des progiciels d'analyse statistique, des outils de visualisation, etc. Cependant, de tels outils risquent de ne pas donner une perception complète ou exhaustive des données. De la sorte, il peut être nécessaire de combiner des résultats d'analyses fournis par de multiples plates-formes afin de parvenir à cette perception exhaustive des données. Des aspects et avantages de la présente invention seront exposés partiellement dans la description ci-après, ou pourront apparaître d'après la description, ou pourront apparaître par la pratique de l'exemple présenté. Un premier exemple d'aspect de la présente invention concerne un procédé à mise en oeuvre informatique pour effectuer 3050294 2 une analyse de données. Le procédé comporte la réception, par le ou les dispositif(s) informatique(s), d'une ou de plusieurs données saisies par l'utilisateur, spécifiant un ou plusieurs paramètre(s) de données. Le procédé comporte en outre l'obtention, par un ou 5 plusieurs dispositifs informatiques, d'un ou de plusieurs ensemble(s) de données émanant d'une source de données, au moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) de données. Le procédé comporte en outre le regroupement, par le/les dispositif(s) informatique(s), de données issues du/des ensemble(s) de données 10 en un ou plusieurs groupe(s) de données, au moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) de données. Chaque groupe de données contient une pluralité de sous-ensembles de données. Le procédé comporte en outre la détermination, par le/les dispositif(s) informatique(s), d'une distribution de données pour chaque sous- 15 ensemble de données parmi la pluralité de sous-ensembles de données. Le procédé comporte en outre la création, par le/les dispositif(s) informatique(s), d'une pluralité de représentations de données, au moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) de données et de la distribution de données pour chaque sous-ensemble 20 de données. La pluralité de représentations de données comprend des représentations visuelles de données. Le procédé comporte en outre la comparaison, par le/les dispositif(s) informatique(s), des distributions de données pour chaque sous-ensemble de données parmi la pluralité de sous-ensembles de données. Le procédé 25 comporte en outre la détermination, par le/les dispositif(s) informatique(s), d'une ou de plusieurs applications suggérées pour au moins un sous-ensemble de données, au moins partiellement sur la base de la comparaison. Un autre exemple d'aspect de la présente invention concerne un système informatique comportant un ou plusieurs processeur(s) 3050294 3 et un ou plusieurs dispositif(s) de mémoire(s). Le/les dispositif(s) de mémoire(s) stockent des instructions exploitables par informatique qui, lorsqu'elles sont exécutées par le/les processeur(s), amènent le/les processeur(s) à effectuer des 5 opérations. Les opérations comprennent la réception d'une ou de plusieurs donnée(s) saisie(s) par l'utilisateur, spécifiant un ou plusieurs paramètre(s) de données. Les opérations comprennent en outre l'obtention d'un ou de plusieurs ensemble(s) de données émanant d'une source de données, au moins partiellement sur la base 10 du/des paramètre(s) de données. Les opérations comprennent en outre le regroupement de données issues du/des ensemble(s) de données en un ou plusieurs groupe(s) de données, au moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) de données. Chaque groupe de données contient une pluralité de sous-ensembles de 15 données. Les opérations comprennent en outre la détermination d'une distribution de données pour chaque sous-ensemble de données parmi la pluralité de sous-ensembles de données. Les opérations comprennent en outre la création d'une pluralité de représentations de données, au moins partiellement sur la base 20 du/des paramètre(s) de données et de la distribution de données pour chaque sous-ensemble de données. La pluralité de représentations de données comprend des représentations visuelles de données. Les opérations comprennent en outre la comparaison des distributions de données pour chaque sous-ensemble de données 25 parmi la pluralité de sous-ensembles de données. Les opérations comprennent en outre la détermination d'une ou de plusieurs applications suggérées pour au moins un sous-ensemble de données, au moins partiellement sur la base de la comparaison. Encore un autre exemple d'aspect de la présente invention 30 concerne un ou plusieurs support(s) matériel(s) non transitoire(s) 3050294 4 exploitable(s) par informatique, stockant des instructions exploitables par informatique qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ou plusieurs processeur(s), amènent le/les processeur(s) à effectuer des opérations. Les opérations comprennent la réception d'une ou de 5 plusieurs données saisies par l'utilisateur, spécifiant un ou plusieurs paramètre(s) de données. Les opérations comprennent en outre l'obtention d'un ou de plusieurs ensemble(s) de données émanant d'une source de données, au moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) de données. Les opérations comprennent en outre le 10 regroupement de données issues du/des ensemble(s) de données en un ou plusieurs groupe(s) de données, au moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) de données. Chaque groupe de données contient une pluralité de sous-ensembles de données. Les opérations comprennent en outre la détermination d'une distribution de données 15 pour chaque sous-ensemble de données parmi la pluralité de sous- ensembles de données. Les opérations comprennent en outre la création d'une pluralité de représentations de données, au moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) de données et de la distribution de données pour chaque sous-ensemble de données. La 20 pluralité de représentations de données comprend des représentations visuelles de données. Les opérations comprennent en outre la comparaison des distributions de données pour chaque sous-ensemble de données parmi la pluralité de sous-ensembles de données. Les opérations comprennent en outre la détermination 25 d'une ou de plusieurs applications suggérées pour au moins un sous- ensemble de données, au moins partiellement sur la base de la comparaison. Des variantes et des modifications peuvent être apportées à ces exemples d'aspects de la présente invention. 3050294 5 Ces caractéristiques, aspects et avantages, et autres, de divers aspects apparaîtront plus clairement en référence à la description ci-après et aux revendications annexées. Les dessins annexés, qui font partie intégrante du présent fascicule, illustrent 5 des aspects de la présente invention et, conjointement avec la description, servent à expliquer les principes correspondants. L'invention sera mieux comprise à l'étude détaillée de quelques modes de réalisation pris à titre d'exemples non limitatifs et illustrés par les dessins annexés sur lesquels : 10 -la Figure 1 représente un exemple de système pour effectuer une analyse de données selon des exemples de formes de réalisation de la présente invention ; -les figures 2 à 7 fournissent des exemples de représentations de données selon des exemples de formes de 15 réalisation de la présente invention ; et -la Figure 8 représente un organigramme d'un exemple de procédé pour effectuer une analyse de données selon des exemples de formes de réalisation de la présente invention. On va maintenant aborder en détail des formes de réalisation 20 de la présente invention, dont un ou plusieurs exemple(s) est/sont illustré(s) sur les dessins. Chaque exemple est fourni à titre d'explication nullement limitative de l'invention. En fait, il apparaîtra aux spécialistes de la technique que diverses modifications et variantes peuvent être apportées dans la présente 25 invention sans s'écarter de la portée ni de l'esprit de l'invention. Par exemple, des caractéristiques illustrées ou décrites dans le cadre d'une forme de réalisation peuvent se combiner avec une autre forme de réalisation pour donner encore une autre forme de réalisation. Ainsi, il est entendu que la présente invention couvre de 3050294 6 telles modifications et variantes comme étant conformes à la portée des revendications annexées et de leurs équivalents. Des exemples d'aspects de la présente invention concernent la réalisation d'une exploration de données et/ou d'une analyse de 5 données sur un ou plusieurs ensemble(s) de données. Par exemple, un ou plusieurs paramètre(s) de données spécifié(s) par un utilisateur peut/peuvent servir à obtenir et à regrouper un ou plusieurs ensemble(s) de données en une pluralité de sous-ensembles de données. Par exemple, les paramètres de données 10 spécifiés par un utilisateur peuvent spécifier les données à obtenir et/ou un ou plusieurs paramètre(s) suivant lequel/lesquels seront regroupées les données. Une distribution de données peut être déterminée pour chaque sous-ensemble de données et/ou pour le/les ensemble(s) de données tout entier(s), et une ou plusieurs 15 représentation(s) visuelle(s) de données associée(s) aux distributions de données peut/peuvent être créée(s). Une analyse par comparaison peut être effectuée entre les distributions de données, et une ou plusieurs application(s) suggérées, à associer à des sous-ensembles de données, peuvent être déterminées au moins 20 partiellement d'après l'analyse. Dans certaines mises en oeuvre, les données obtenues peuvent être associées à un ou plusieurs moteur(s) d'aéronef. Par exemple, les données obtenues peuvent être associées à une ou plusieurs configuration(s) de moteur. Diverses autres données 25 appropriées peuvent être utilisées sans d'écarter de la portée de la présente invention. Les paramètres de données spécifiés par l'utilisateur peuvent être saisis par un utilisateur, par exemple, à l'aide d'une ou de plusieurs interaction(s) avec une interface utilisateur. Comme indiqué, les paramètres de données peuvent 30 spécifier les données à obtenir. Par exemple, les paramètres de 3050294 7 données peuvent spécifier un emplacement de données (p.ex. un fichier, une base de données, etc.), une plage de données et/ou un autre identifiant de données approprié. Les paramètres de données peuvent en outre comprendre un ou plusieurs groupe(s) suivant 5 lequel/lesquels les données sont à structurer. Les groupes peuvent contenir une ou plusieurs catégorie(s) associée(s) aux données. Dans certaines mises en oeuvre, les données peuvent être regroupées suivant des paramètres associés aux données. Par exemple, dans des mises en oeuvre dans lesquelles les données sont associées à un ou 10 plusieurs moteur(s) d'aéronef, les données peuvent être regroupées par flotte, marque de moteur, modèle, organe, configuration, etc. Selon un autre exemple, si les données sont associées à des groupes de personnes, les données peuvent être regroupées par âge, genre, profession, niveau d'études, etc. Chaque groupe peut contenir un ou 15 plusieurs sous-ensemble(s) au sein du groupe. Par exemple, dans des mises en oeuvre dans lesquelles les données sont associées à des personnes et sont groupées suivant l'âge des personnes, le/les sousensemble(s) peut/peuvent comprendre divers groupes d'âge (p.ex. les enfants, les adolescents, les adultes, les seniors, etc.). De la 20 sorte, les données peuvent être regroupées en un ou plusieurs groupe(s) de données, chaque groupe contenant un ou plusieurs sous-ensemble(s). Les paramètres de données peuvent en outre spécifier une ou plusieurs opérations à exécuter sur les données. La/les opération(s) 25 peut/peuvent comprendre des calculs divers à effectuer sur les données ou autrement associés aux données. Par exemple, les opérations peuvent comprendre la détermination d'un certain nombre de valeurs de données nulles associées à chaque sous-ensemble, de valeurs de données aberrantes associées à chaque 30 sous-ensemble, la détermination d'une distribution de données pour 3050294 8 chaque sous-ensemble et/ou diverses autres opérations appropriées. De la sorte, les opérations peuvent être effectuées conformément aux paramètres de données. Les paramètres de données peuvent en outre spécifier une ou plusieurs représentation(s) de données à 5 créer. Les représentations de données peuvent être créées au moins partiellement sur la base de la/des opération(s) et peuvent être associées à un ou plusieurs sous-ensemble(s) de données, et/ou pour la totalité des données. Les représentations de données peuvent comprendre des représentations visuelles de données, des 10 représentations de données sous la forme de tableaux et/ou diverses autres représentations appropriées de données. Dans certaines mises en oeuvre, les représentations visuelles de données peuvent comprendre des diagrammes indiquant des valeurs de données nulles, des valeurs de données aberrantes, un nombre de ressources, 15 etc. Les représentations visuelles de données peuvent en outre comprendre des matrices de mappes de chaleur, des matrices de diffusion, des diagrammes de quartiles, des diagrammes de distribution et/ou diverses autres représentations visuelles de données appropriées. 20 Les représentations de données sous la forme de tableaux peuvent comprendre des données représentées sous la forme de tableaux, notamment dans une ou plusieurs structure(s) de tableaux. Les représentations de données sous la forme de tableaux peuvent être créées au moins partiellement sur la base des données et/ou des 25 opérations associées aux données. Les représentations de données sous la forme de tableaux peuvent être associées à un ou plusieurs sous-ensemble(s) de données et/ou pour la totalité des données. Les représentations de données sous la forme de tableaux peuvent spécifier des données associées à des valeurs de données nulles, des 30 valeurs de données aberrantes, etc., et peuvent en outre spécifier 3050294 9 des statistiques descriptives telles que, par exemple, une moyenne, un écart type, une médiane, un écart interquartile, un maximum, un minimum, une plage, etc. Une fois que les opérations sur les données et/ou les 5 représentations de données ont été déterminées ou générées, une analyse des données peut être réalisée. Par exemple, une analyse par comparaison peut être effectuée entre les distributions de données pour chaque sous-ensemble et/ou pour la distribution globale de données. Dans certaines mises en oeuvre, l'analyse par comparaison 10 peut comprendre la détermination d'une note de comparaison indiquant une mesure de distance entre deux ou plus de deux distributions de données. Par exemple, la note de distribution peut être déterminée à l'aide d'une technique de divergence de KullbackLeibler. Dans certaines mises en oeuvre, chaque distribution de 15 données peut être comparée avec toute autre distribution de données. Dans d'autres mises en oeuvre possibles, l'analyse par comparaison peut être réalisée sur diverses autres combinaisons de distributions appropriées. Une ou plusieurs applications(s) à associer aux données 20 peut/peuvent ensuite être déterminée(s) au moins partiellement sur la base des notes de comparaison. Par exemple, la/les application(s) suggérée(s) peut/peuvent être associée(s) à d'autres traitements des données. Dans certaines mises en oeuvre, les applications suggérées peuvent être associées à un ou plusieurs modèle(s) statistique(s) à 25 créer d'après les données. Par exemple, les applications suggérées peuvent comprendre un type de modèle statistique à associer à un ou plusieurs sous-ensemble(s), et/ou une ou plusieurs combinaison(s) de sous-ensembles à inclure dans le type/chacun des types de modèles. En particulier, il peut être déterminé que des sous- 30 ensembles de données à distributions similaires, indiqués par la/les 3050294 10 notes de comparaison, doivent être modélisés ensemble. Selon un autre exemple, il peut être déterminé que des sous-ensembles de données à distributions dissemblables, indiqués par la/les note(s) de comparaison, ne doivent pas être modélisés ensemble De la sorte, 5 les applications suggérées peuvent comprendre un ou plusieurs modèle(s) proposé(s) et/ou les données à associer aux modèles proposés. Dans certaines mises en oeuvre, les applications suggérées peuvent être déterminées en comparant avec un seuil de 10 comparaison les notes de comparaison associées aux sous-ensembles de données. En particulier, si la note de comparaison entre deux sous-ensembles de données indique un certain degré de différence entre les sous-ensembles qui dépasse le seuil de comparaison, il peut être déterminé que les deux sous-ensembles ne doivent pas être 15 modélisés ensemble. De même, si la note de comparaison indique un degré de différence inférieur au seuil de comparaison, il peut être déterminé que les sous-ensembles se prêtent à une inclusion dans le même modèle. De la sorte, plus deux sous-ensembles sont similaires l'un à l'autre, plus il est vraisemblable que les deux sous-ensembles 20 se prêtent à une inclusion dans le même modèle. Dans certaines mises en oeuvre, les représentations de données et/ou la/les application(s) suggérée(s) peuvent être fournies afin d'être affichées à l'intention de l'utilisateur sur une ou plusieurs interface(s) utilisateur(s). Par exemple, les représentations de 25 données et/ou les applications suggérées peuvent être stockées à un ou plusieurs emplacements dans un dispositif informatique associé à l'utilisateur, de telle sorte que l'utilisateur puisse obtenir des informations pertinentes associées aux données, à un emplacement commode, centralisé. Fournir ainsi ces informations à l'utilisateur 30 peut aider l'utilisateur à acquérir des indications utiles sur les 3050294 11 données que, sinon, l'utilisateur risque de ne pas pouvoir obtenir aisément. Dans certaines mises en oeuvre, la/les application(s) suggérée(s) et/ou au moins une partie des représentations de données peuvent être présentées à l'utilisateur dans un "rapport 5 d'exploration de données" qui contient un résumé de constatations majeures associées aux données. Par exemple, le rapport peut contenir une ou plusieurs représentation(s) visuelle(s) de données, des représentations de données sous la forme de tableaux et/ou une ou plusieurs application(s) suggérée(s). Dans certaines mises en 10 oeuvre, les représentations de données contenues dans le rapport peuvent être liées aux applications suggérées contenues dans le rapport. Par exemple, si une application spécifie deux ou plus de deux sous-ensembles de données qui doivent être modélisées ensemble, les représentations de données peuvent illustrer ou être 15 autrement associées aux distributions de données et/ou aux notes de comparaison associées aux deux ou plus de deux sous-ensembles de données. Considérant maintenant les figures, des exemples d'aspects de la présente invention seront examinés plus en détail. Par 20 exemple, la Figure 1 représente un exemple de système informatique 100 conçu pour appliquer des techniques d'exploration de données à un ou plusieurs ensembles de données selon des exemples de formes de réalisation de la présente invention. Le système 100 comporte un gestionnaire 102 de données et un analyseur 104 de données. Le 25 gestionnaire 102 de données peut être conçu pour recevoir des données 106 et des paramètres 108 de données. Dans certaines mises en oeuvre, les paramètres 108 de données peuvent comprendre un ou plusieurs paramètres spécifiés par l'utilisateur, associés à des données auxquelles seront 30 appliquées des techniques d'exploration de données. Par exemple, 3050294 12 les paramètres 108 de données peuvent spécifier les données 106. En particulier, les paramètres 108 peuvent comprendre un ou plusieurs identifiants des données 106 tels que, par exemple, un ou plusieurs identifiant(s) associé(s) à un emplacement de fichier de 5 données, une base de données, une plage de données, etc. De cette manière, l'utilisateur peut spécifier les données à obtenir. Comme indiqué ci-dessus, les paramètres 108 de données peuvent en outre spécifier une ou plusieurs opérations à effectuer sur les données 108 ou autrement associées aux données 108, une ou 10 plusieurs représentations de données (p.ex. des représentations visuelles de données, des représentations de données sous la forme de tableaux, etc.) à générer, des propriétés associées aux représentations de données (p.ex. un nombre d'emplacements, des propriétés de formatage), un ou plusieurs groupe(s) de données ou 15 des paramètres suivant lesquels les données doivent être groupées, un ou plusieurs sous-ensembles de données à associer aux groupes de données, et/ou d'autres paramètres. Le gestionnaire 102 de données peut être conçu pour exécuter une ou plusieurs tâches au moins partiellement sur la base 20 des données 106 et des paramètres 108 de données. Par exemple, le gestionnaire 102 de données peut être conçu pour effectuer une ou plusieurs opérations sur les données 106 comme spécifié par les paramètres 108 de données. Les opérations peuvent comprendre des calculs divers associés aux données 106. En particulier, les 25 opérations peuvent être exécutées sur un ou plusieurs variable(s), sous-ensemble(s) et/ou groupe(s) de données. Par exemple, les opérations peuvent comprendre la détermination d'un certain nombre de valeurs de données nulles, un certain nombre de valeurs de données aberrantes, des distributions de données, un certain 30 nombre de ressources, de valeurs moyennes, de valeurs médianes, 3050294 13 d'écarts types, d'écarts interquartiles, de maxima, de minima, de plages, etc. pour un ou plusieurs variable(s), sous-ensemble(s) et/ou groupe(s) de données. Dans certaines mises en oeuvre, les opérations peuvent comprendre la suppression des valeurs de données nulles 5 et/ou des valeurs de données aberrantes avant la réalisation des calculs. Par exemple, une fois que les valeurs de données nulles et les valeurs de données aberrantes ont été identifiées, elles peuvent être supprimées de l'ensemble de données avant le calcul des distributions de données. Les représentations de données sous la 10 forme de tableaux peuvent comprendre une ou plusieurs structures de tableaux peuplées avec les données appropriées. Les représentations visuelles de données peuvent comprendre un ou plusieurs diagramme(s), notamment un ou plusieurs diagrammes(s) spécifiant un certain nombre de valeurs de données nulles, de 15 valeurs de données aberrantes, des matrices de diffusion, matrices de mappes de chaleur, des diagrammes de quartiles, des diagrammes de distribution, etc. Par exemple, les figures 2 à 7 fournissent des exemples de représentations visuelles de données générées selon des exemples de 20 formes de réalisation de la présente invention. La Figure 2 présente un exemple de diagramme à barres 200 spécifiant un pourcentage de valeurs de données nulles ou vides pour un certain nombre de variables catégorielles associées, par exemple, aux données 106 de la Figure 1. La Figure 3 présente un exemple de diagramme à barres 25 202 spécifiant un pourcentage de valeurs de données aberrantes pour un certain nombre de variables catégorielles associées, par exemple, aux données 106. Les spécialistes de la technique noteront que les valeurs de données aberrantes peuvent être définies de diverses manières adéquates sans s'écarter de la portée de la 30 présente invention. La Figure 4 présente un diagramme de 204 de 3050294 14 matrice de mappe de chaleur spécifiant une densité de distribution entre un certain nombre de variables catégorielles associées, par exemple, aux données 106. Le diagramme 204 peut servir à identifier des catégories corrélées, dont la distribution n'est pas 5 normale, etc. Dans certaines mises en oeuvre, le diagramme 204 peut comprendre n'importe quel sous-ensemble de catégories. La Figure 5 présente un exemple de diagramme 206 de matrice de diffusion selon des exemples de formes de réalisation de la présente invention. Le diagramme 206 peut être produit pour 10 chaque sous-ensemble de données 106 ou pour toute combinaison adéquate de sous-ensembles. La Figure 6 présente un exemple de diagramme de quartiles 208 selon des exemples de formes de réalisation de la présente invention. Dans certaines mises en oeuvre, des diagrammes de quartiles peuvent être générés pour chaque 15 catégorie, par sous-ensemble de données 106. Comme le comprendront les spécialistes de la technique, le diagramme 208 présente des valeurs médianes, des 25ème et 25ème percentiles, les valeurs de données les plus extrêmes non considérées comme aberrantes, et/ou des valeurs aberrantes (reportées 20 individuellement). La Figure 7 représente un exemple de diagramme 210 de distributions de données selon ders exemples de formes de réalisation de la présente invention. En particulier, le diagramme 210 représente des distributions de données associées à un certain 25 nombre de sous-ensembles associés aux données 106. Le diagramme 210 présente en outre la distribution générale 212 des données 106. Le diagramme 210 peut fournir une comparaison visuelle de la mesure de similitude entre les distributions des sous-ensembles. Diverses autres représentations appropriées de données qui 30 correspondent aux diagrammes 200 à 210 peuvent être générées. Par 3050294 15 exemple, une ou plusieurs représentations de données sous la forme de tableaux présentant les données sous la forme d'une structure de tableau peuvent être générées. On notera en outre que, dans certaines mises en oeuvre, des diagrammes 206 à 210 peuvent être 5 générés pour inclure des valeurs de données aberrantes et/ou nulles, ou pour ne pas inclure ces valeurs de données. Revenant à la Figure 1, l'analyseur 104 de données peut être conçu pour recevoir les représentations de données générées, les résultats des opérations sur les données et/ou les données 106. Dans 10 certaines mises en oeuvre, l'analyseur 104 de données peut être conçu pour comparer les distributions de données de chaque sous-ensemble de données. Par exemple, comme indiqué plus haut, la comparaison des distributions de données peut comprendre une détermination d'une note de comparaison pour deux ou plus de deux 15 sous-ensembles de données. La note de comparaison peut être une mesure de différence entre distributions de données des deux ou plus de deux sous-ensembles. Les notes de comparaison et/ou les données de distribution peuvent servir à déterminer une ou plusieurs applications à associer 20 aux données 106. Par exemple, la/les application(s) peut/peuvent comprendre la création d'un ou de plusieurs modèle(s) statistique(s) au moins partiellement sur la base des données 106. De la sorte, l'analyseur 104 de données peut être conçu pour déterminer un ou plusieurs type(s) de modèles à générer et un ou plusieurs sous- 25 ensemble(s) de données à utiliser pour générer le/les modèle(s). Par exemple, dans certaines mises en oeuvre, si les données n'ont pas une distribution normale, le gestionnaire 102 de données peut déterminer qu'un modèle paramétrique statistique ne doit pas être employé. 3050294 16 Comme indiqué plus haut, le gestionnaire 102 de données et/ou l'analyseur 104 de données peut/peuvent être conçu(s) pour organiser et/ou stocker les représentations de données et/ou les données indiquant la/les applications à un seul endroit ou à 5 plusieurs endroits dans le système 100, de telle sorte qu'un utilisateur puise être à même de contrôler visuellement les données 106 et/ou les calculs réalisés sur les données 106. Dans certaines mises en oeuvre, l'analyseur 104 de données peut être conçu pour générer et présenter pour affichage un "rapport d'exploration de 10 données" qui contient un résumé de constatations majeures associées aux données 106 et/ou une ou plusieurs applications suggérées. Dans certaines mises en oeuvre, les applications suggérées peuvent être déterminées à l'aide d'une ou de plusieurs technique(s) 15 d'intelligence artificielle, notamment ou plusieurs technique(s) d'apprentissage automatique. Par exemple, dans de telles mises en oeuvre, l'analyseur 104 de données peut comprendre un modèle d'apprentissage automatique conçu pour recevoir des données en entrée et délivrer une ou plusieurs application(s) suggérée(s) en 20 sortie. Par exemple, le modèle d'apprentissage automatique peut être n'importe quel modèle adéquat tel qu'un réseau neuronal, un réseau neuronal convolutif, un modèle bayésien naïf, un modèle de plus proches voisins, une machine à vecteurs de support et/ou divers autres modèles adéquats. Le modèle d'apprentissage automatique 25 peut être conçu pour prédire une ou plusieurs applications auxquelles peuvent bien convenir les données d'entrée. Dans certaines mises en oeuvre, le modèle d'apprentissage automatique peut être conçu pour recevoir deux ou plus de deux distributions de données respectivement associées à deux ou plus de deux sous- 30 ensembles de données, et pour déterminer s'il faut modéliser 3050294 17 ensemble les sous-ensembles. Le modèle d'apprentissage automatique peut apprendre à l'aide de techniques d'apprentissage supervisé (p.ex. à l'aide d'un ensemble de données d'apprentissage) et/ou non supervisé. De la sorte, l'analyseur 104 de données peut 5 être conçu pour réaliser des déterminations ou prédictions intelligentes associées aux données. La Figure 8 présente un organigramme d'un exemple de procédé 300 pour appliquer des techniques d'exploration de données à un ou plusieurs ensembles de données selon des exemples de 10 formes de réalisation de la présente invention. Le procédé (300) peut être mis en oeuvre par un ou plusieurs dispositif(s) informatique(s) tel(s) qu'un ou plusieurs des dispositifs informatiques représentés sur la Figure 1. De plus, à des fins d'illustration et de discussion, la Figure 8, présente des étapes 15 exécutées dans un ordre particulier. Les spécialistes ordinaires de la technique utilisant l'invention présentée ici comprendront que les étapes de n'importe lequel des procédés exposés ici peuvent être adaptées, réorganisées, étendues, omises ou modifiées de diverses façons sans s'écarter de la portée de la présente invention. 20 En 302, le procédé 300 peut comporter la réception d'un ou de plusieurs signaux émis par l'utilisateur, indiquant un ou plusieurs paramètres de données. Les signaux émis par l'utilisateur peuvent être associés à une interaction de l'utilisateur avec un dispositif informatique tel que le système 100 de la Figure 1. En particulier, 25 les interactions de l'utilisateur peuvent être associées à une interface utilisateur prévue pour un affichage par le dispositif informatique. Comme indiqué plus haut, les paramètres de données peuvent comprendre des identifiants de données, des opérations à exécuter sur les données, des représentations de données à générer, 30 des propriétés et/ou caractéristiques des opérations exécutées sur 3050294 18 les données et des représentations de données, et/ou divers autres paramètres pertinents. En 304, le procédé 300 peut comporter l'obtention de données issues d'une source de données, au moins partiellement sur 5 la base des paramètres spécifiés par l'utilisateur. Par exemple, un ou plusieurs ensemble(s) de données peut/peuvent être identifié(s) au moins partiellement sur la base des identifiants (p.ex. l'emplacement, la plage de données, etc.) spécifiés dans les paramètres de données, et obtenus à partir de la source de données 10 associée aux identifiants. En 306, le procédé 300 peut comporter le regroupement des données au moins partiellement sur la base des paramètres de données. Dans certaines mises en oeuvre, les données peuvent être regroupées suivant certains critères spécifiés dans les paramètres de 15 données. Les données peuvent en outre être regroupées en une pluralité de sous-ensembles associés aux critères de regroupement. A titre d'exemple, un utilisateur peut spécifier que des données associées à un taux de cholestérol d'une série de personnes soient regroupées d'après l'âge des personnes. Les données peuvent en 20 outre être regroupées en une pluralité de sous-ensembles associés à une ou plusieurs tranches d'âge. En 308, le procédé 300 peut comporter la détermination de distributions de données pour un ou plusieurs sous-ensembles de données. Par exemple, les distributions peuvent être déterminées 25 conformément aux paramètres de données spécifiés par l'utilisateur. Dans certaines mises en oeuvre, une distribution de données peut être déterminée pour la totalité des données obtenues, ainsi que pour le/les sous-ensemble(s) de données. En 310, le procédé 300 peut comporter la création d'une 30 pluralité de représentations de données associées aux données 3050294 19 obtenues. Par exemple, les représentations de données peuvent être associées aux opérations exécutées sur les données, comme spécifié dans les paramètres de données. En particulier, les représentations de données peuvent illustrer les résultats des opérations exécutées. 5 Les représentations de données peuvent être des représentations visuelles de données, des représentations de données sous la forme de tableaux ou d'autres représentations appropriées de données. En 312, le procédé 300 peut comporter la comparaison des distributions de données entre chaque sous-ensemble de données. 10 Comme indiqué, la comparaison des distributions de données peut comprendre la détermination d'une note de comparaison entre deux ou plus de deux sous-ensembles, donnant une mesure de similitude entre les distributions des deux ou plus de deux sous-ensembles. Dans certaines mises en oeuvre, des notes de comparaison peuvent 15 être déterminées pour chaque sous-ensemble entre un sous-ensemble sur deux et/ou la distribution globale des données. De la sorte, chaque sous-ensemble peut recevoir une note de comparaison correspondant à une mesure de similitude entre ce sous-ensemble et un sous-ensemble sur deux. 20 En 314, le procédé 300 peut comporter la détermination d'une ou de plusieurs applications suggérées pour les données et/ou pour un ou plusieurs sous-ensembles de données au moins partiellement sur la base de la comparaison. Par exemple, les applications suggérées peuvent être déterminées en analysant les 25 données et/ou les notes de comparaison correspondantes afin de déterminer la/les application(s) suggérée(s). Dans certaines mises en oeuvre, l'analyse peut fournir une indication du sous-ensemble de données ayant la distribution la plus différente par rapport à la distribution globale et/ou par rapport aux autres sous-ensembles. 30 Dans certaines mises en oeuvre, les applications suggérées peuvent 3050294 20 être associées à une ou plusieurs technique(s) de modélisation statistique associée(s) aux données. Par exemple, les applications suggérées peuvent fournir un ou plusieurs type(s) de modèle(s) suggéré(s) à générer d'après l'analyse de données. Selon un autre 5 exemple, les applications suggérées peuvent comprendre un ou plusieurs sous-ensemble(s) de données suggérés se prêtant à une modélisation. En 316, le procédé 300 peut comporter le stockage des représentations de données et/ou de la/des application(s) 10 suggérée(s) à un ou plusieurs emplacements dans un dispositif informatique. Par exemple, le/les emplacement(s) peut/peuvent être structuré(s) d'une manière organisée de telle sorte qu'un utilisateur puisse accéder commodément, à un emplacement centralisé, aux représentations de données et/ou aux applications suggérées. De 15 cette manière, l'utilisateur peut être à même d'acquérir des indications utiles sur la nature des données par le biais d'une analyse des informations stockées. Dans certaines mises en oeuvre, le/les emplacement(s) peut/peuvent être organisé(s) par sous-ensemble, par type de fichier, par les informations stockées et/ou 20 par n'importe quelle technique d'organisation appropriée. Dans certaines mises en oeuvre, un rapport d'exploration de données peut être généré et stocké, présentant un résumé d'une ou de plusieurs indications utiles sur les données et/ou une ou plusieurs application(s) suggérée(s). De la sorte, les applications suggérées 25 peuvent être présentées à l'utilisateur sous la forme d'actions recommandées à exécuter, associées à une nouvelle analyse des données obtenues. Bien que des détails spécifiques de diverses formes de réalisation puissent être représentés sur certains dessins et non sur 30 d'autres, ce n'est que par commodité. Selon les principes de la 3050294 21 présente invention, tout détail d'un dessin peut être cité et/ou revendiqué en combinaison avec tout détail de n'importe quel autre dessin. REVENDICATIONS1. Procédé (300) à mise en oeuvre informatique pour effectuer une analyse de données, le procédé comportant : la réception (302), par un ou plusieurs dispositif(s) informatique(s), de données (106) indiquant un ou plusieurs paramètre(s) (108) de données ; l'obtention (304), par un ou plusieurs dispositifs informatiques, d'un ou de plusieurs ensemble(s) de données émanant d'une source de données, au moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) (108) de données ; le regroupement (306), par le/les dispositif(s) informatique(s), de données (106) issues du/des ensemble(s) de données en un ou plusieurs groupe(s) de données, au moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) (108) de données, chaque groupe de données contenant une pluralité de sous- ensembles de données ; la détermination (308), par le/les dispositif(s) informatique(s), d'une distribution de données (106) pour chaque sous-ensemble de données parmi la pluralité de sous-ensembles de données ; la création (310), par le/les dispositif(s) informatique(s), d'une pluralité de représentations de données, au moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) (108) de données et de la distribution de données pour chaque sous-ensemble de données, la pluralité de représentations de données comprenant des représentations visuelles de données ; la comparaison (312), par le/les dispositif(s) informatique(s), des distributions de données pour chaque sous- 3050294 23 ensemble de données (106) parmi la pluralité de sous-ensembles de données ; et la détermination (314), par le/les dispositif(s) informatique(s), d'une ou de plusieurs application(s) suggérée(s) 5 pour au moins un sous-ensemble de données, au moins partiellement sur la base de la comparaison (312). 2. Procédé (300) à mise en oeuvre informatique selon la revendication 1, dans lequel la comparaison (312), par le/les dispositif(s) informatique(s), des distributions de données (106) 10 pour chaque sous-ensemble de données parmi la pluralité de sous- ensembles de données, comprend la détermination d'une ou de plusieurs note(s) de comparaison pour chaque sous-ensemble de données, chaque note de comparaison donnant une mesure de différence entre la distribution de données (106) d'un sous-ensemble 15 de données et la distribution de données (106) pour au moins un autre sous-ensemble de données. 3. Procédé (300) à mise en oeuvre informatique selon la revendication 2, comportant en outre la comparaison, par le/les dispositif(s) informatique(s), de chaque note de comparaison 20 déterminée avec un seuil de comparaison. 4. Procédé (300) à mise en oeuvre informatique selon la revendication 3, dans lequel la détermination (314), par le/les dispositif(s) informatique(s), d'une ou de plusieurs application(s) pour au moins un sous-ensemble de données comprend la 25 détermination d'une ou de plusieurs application(s) suggérée(s) exécuter sur au moins un sous-ensemble de données, au moins partiellement sur la base de la comparaison de chaque note de comparaison déterminée avec le seuil de comparaison. 5. Procédé (300) à mise en oeuvre informatique selon l'une quelconque des revendications précédentes, comportant en outre la 3050294 24 présentation pour affichage, par le/les dispositif(s) informatique(s), de la pluralité de représentations de données sur une interface utilisateur. 6. Procédé (300) à mise en oeuvre informatique selon l'une 5 quelconque des revendications précédentes, dans lequel la pluralité de représentations de données comprend au moins une représentation visuelle de données et au moins une représentation de données sous la forme de tableaux. 7. Procédé (300) à mise en oeuvre informatique selon la 10 revendication 6, dans lequel au moins une représentation visuelle de données comprend au moins un diagramme de matrice de chaleur (204), un diagramme de matrice de diffusion (206) ou un diagramme de quartiles (208). 8. Procédé (300) à mise en oeuvre informatique selon l'une 15 quelconque des revendications précédentes, dans lequel au moins une représentation de données comprend au moins une représentation de données associée à une di stribution, une représentation de données associée à d'autres valeurs de données ou une représentation de données associée à des valeurs de données 20 nulles. 9. Procédé (300) à mise en oeuvre informatique selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les paramètres (108) de données comprennent une ou plusieurs opération(s) à exécuter sur le/les ensemble(s) de données. 25 10. Procédé (300) à mise en oeuvre informatique selon la revendication 9, comportant en outre l'exécution, par le/les dispositif(s) informatique(s), de la/des opération(s) sur le/les ensemble(s) de données conformément au(x) paramètre(s) (108) de données. 3050294 25 11. Procédé (300) à mise en oeuvre informatique selon la revendication 9 ou 10, dans lequel la/les représentation(s) de données est/sont déterminée(s) au moins partiellement lors de la/des opération(s). 5 12. Procédé (300) à mise en oeuvre informatique selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le/les ensemble(s) de données est/sont associé(s) à un ou plusieurs moteur(s) d'aéronef. 13. Procédé (300) à mise en oeuvre informatique selon 10 l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la/les application(s) suggérée(s) pour le/les sous-ensemble(s) de données est/sont associée(s) à un traitement de données associé à au moins un sous-ensemble de données. 14. Procédé (300) à mise en oeuvre informatique selon 15 la revendicationl3, dans lequel la/les application(s) suggérées spécifie(nt) un ou plusieurs modèle(s), et un ou plusieurs sousensemble(s) de données à associer au(x) modèle(s). 15. Procédé (300) à mise en oeuvre informatique selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la 20 détermination, par le/les dispositif(s) informatique(s), d'une ou de plusieurs application(s) suggérée(s) comprend la fourniture de deux ou plus de deux distributions de données (106) en entrée à un modèle d'apprentissage automatique et la réception d'une ou de plusieurs application(s) suggérée(s) délivrée(s) par le modèle 25 d'apprentissage automatique. 16. Système informatique (100), comportant : un ou plusieurs processeur(s) ; et un ou plusieurs dispositif(s) de mémoire(s), le/les dispositif(s) de mémoire(s) stockant des instructions exploitables 30 par informatique qui, lorsqu'elles sont exécutées par le/les 3050294 26 processeur(s), amènent le/les processeur(s) à effectuer des opérations, les opérations comprenant : la réception (302) d'un ou de plusieurs paramètres (108) de données ; 5 l'obtention (304) d'un ou de plusieurs ensemble(s) de données émanant d'une source de données, au moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) (108) de données ; le regroupement (306) de données (106) issues du/des ensemble(s) de données en un ou plusieurs groupe(s) de données, au 10 moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) (108) de données, chaque groupe de données contenant une pluralité de sous-ensembles de données ; la détermination (308) d'une distribution de données (106) pour chaque sous-ensemble de données parmi la pluralité de sous- 15 ensembles de données ; la création (310) d'une pluralité de représentations de données, au moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) (108) de données et de la distribution de données (106) pour chaque sous-ensemble de données, la pluralité de représentations de 20 données comprenant des représentations visuelles de données ; la comparaison (312) des distributions de données (106) pour chaque sous-ensemble de données parmi la pluralité de sous-ensembles de données ; la détermination (314) d'une ou de plusieurs application(s) 25 suggérée(s) pour au moins un sous-ensemble de données, au moins partiellement sur la base de la comparaison (312). 17. Système informatique (100) selon la revendication 16, dans lequel la comparaison (312) des distributions de données (106) pour chaque sous-ensemble de données parmi la pluralité de 30 sous-ensembles de données comprend la détermination d'une ou de 3050294 27 plusieurs note(s) de comparaison pour chaque sous-ensemble de données, chaque note de comparaison donnant une mesure de différence entre la distribution de données (106) d'un sous-ensemble de données et la distribution de données (106) pour au moins un 5 autre sous-ensemble de données. 18. Système informatique (100) selon la revendication 17, les opérations comprenant en outre la comparaison de chaque note de comparaison déterminée avec un seuil de comparaison. 19. Système informatique (100) selon la revendication 10 18, dans lequel la détermination (314) d'une ou de plusieurs application(s) suggérée(s) pour au moins un sous-ensemble de données comprend la détermination d'une ou de plusieurs application(s) suggérée(s) à exécuter sur au moins un sous-ensemble de données, au moins partiellement sur la base de la comparaison de 15 chaque note de comparaison déterminée avec le seuil de comparaison. 20. Support(s) matériel(s) non transitoire(s) exploitable(s) par informatique, stockant des instructions exploitables par informatique qui, lorsqu'elles sont exécutées par un 20 ou plusieurs processeur(s), amènent le/les processeur(s) à effectuer des opérations, les opérations comprenant : la réception (302) d'un ou de plusieurs paramètres (108) de données ; l'obtention (304) d'un ou de plusieurs ensemble(s) de 25 données émanant d'une source de données, au moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) (108) de données ; le regroupement (306) de données issues du/des ensemble(s) de données en un ou plusieurs groupe(s) de données, au moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) (108) de données, 3050294 28 chaque groupe de données contenant une pluralité de sous-ensembles de données ; la détermination (308) d'une distribution de données (106) pour chaque sous-ensemble de données parmi la pluralité de sous- 5 ensembles de données ; la création (310) d'une pluralité de représentations de données, au moins partiellement sur la base du/des paramètre(s) de données et de la distribution de données (106) pour chaque sous-ensemble de données, la pluralité de représentations de données 10 comprenant des représentations visuelles de données ; la comparaison (312) des distributions de données (106) pour chaque sous-ensemble de données parmi la pluralité de sous-ensembles de données ; et la détermination (314) d'une ou de plusieurs application(s) 15 suggérée(s) pour au moins un sous-ensemble de données, au moins partiellement sur la base de la comparaison (312).