Analyse Des Données Spad

clientèles, d’offre concurrente, études de publics (usagers, adhérents), études distributeurs, études de sponsoring, études de satisfaction, études d’impact, etc. Méthodes : études quantitatives (utilisation du logiciel statistique SPAD pour le traitement des données) ; études qualitatives (interviews, focus groups, etc.). Conditions de travail : par groupes de 2 à 5 étudiants en moyenne (ou plus à l’occasion d’études quantitatives lourdes), sous l’autorité scientifique d’un enseignant de marketing

toutes les données de l’entreprise Regrouper les informations disséminées Analyser et prendre des décisions rapidement  Maîtrise de l’information et de la connaissance permet de: Mieux satisfaire les besoins Réaliser des économies d’échelles Développer les compétences, la capacité et l’autonomie de réflexion et d’action de l’entreprise © A. EL OUARDIGHI Data warehouse Introduction Datamining 5 Motivations  Explosion des données        Masse importante de données Données multi-dimensionnelles

Le contrôle du glissement – La mise au point ..............................................................144 Le développement du SPAD ........................................................................................145 Les premiers pas du SPAD sur le marché international...............................................146 Les développements parallèles au SPAD ....................................................................147 LA COMMANDE DE FREINAGE ................................

Analyse de données Module 4 : L’ACP en pratique M4 L’analyse en composantes principales en pratique Après avoir vu sa formalisation mathématique dans le module précédent, on s’intéresse ici à l’utilisation pratique de l’ACP. 1 Objectifs L’objectif de l’analyse en composantes principales (ou ACP) est purement descriptif : il s’agit « d’explorer » un ensemble d’observations rassemblées sous la forme d’un tableau de données indiquant pour chaque unité statistique les valeurs observées

Analyse en composantes principales Une m´thode factorielle pour traiter les e donn´es didactiques e Ali Kouani, S. El Jamali et M.Talbi R´sum´ e e L’Analyse en Composantes Principales (ACP) est une m´thode d’analyse de donn´es. e e Elle cherche ` synth´tiser l’information contenue dans un tableau croisant des individus a e et des variables quantitatives. Produire un r´sum´ d’information au sens de l’ACP c’est e e ´tablir une similarit´ entre les individus, chercher des groupes d’individus homog`nes

Laboratoire ERIC 6 Le processus ECD (Extraction de connaissances à partir de données) KDD – Knowledge discovery in Databases • Graphes d'Induction • Réseaux de neurones • Analyse discriminante • Régression logistique • Echantillonnage • Préparation des données • Visualisation des données • Tests statistiques • Re-échantillonnage table modèles Connaissances Bases de données Fouille des données (Data mining) Mise en forme des Connaissances Déploiement Exploitation Définition

Management) Les inventaires Le tableau ci-dessous récapitule une liste non exhaustive des principales transactions de ce module. Vendeurs XK01 - créer un vendeur XK02 - modifier un vendeur XK03 - afficher un vendeur ME65 - palmarès fournisseur MCE3 - analyse par fournisseur Gestion des articles MM01 - créer fiche article MM02 - modifier fiche article MM03 - afficher fiche article MM11 - planifier la création d’un article MM12 - planifier une modification d’un article MM06 - témoin de suppression article

Sous la direction de Djamel A. Zighed et Gilles Venturini n°1 : Entreposage fouille de données E1 : Mesures de qualité pour la fouille de données E2 : Extraction et gestion des connaissances EGC 2004 C1 : Classification et fouille de données E3 : Extraction et gestion des connaissances EGC 2005 B1 : 1re Journée Francophone sur les Entrepôts de Données et l’Analyse en ligne EDA 2005 E4 : Fouille de données complexes E5 : Extraction des connaissances : Etat et perspectives E6 : Extraction et gestion

ANALYSE EN COMPOSANTE FACTORIELLE Pourcentage de variance expliquée associé aux axes factoriels Le pourcentage des variances expliquées par les quatre premiers axes factoriels sont respectivement : 33,22 ; 21,21 ; 13,19 et 12,35. VALEURS PROPRES APERCU DE LA PRECISION DES CALCULS : TRACE AVANT DIAGONALISATION .. 12.0000 SOMME DES VALEURS PROPRES .... 12.0000 HISTOGRAMME DES 12 PREMIERES VALEURS PROPRES +--------+------------+-------------+--------

Les activités clés des métiers bancaires : une analyse par la chaîne de valeur Éric LAMARQUE Université de Tours Correspondance : Institut de Gestion de Touraine – UPRES-IAE de Tours Quartier des deux Lions 50, avenue J. Portalis – BP 0607 37206 Tours Cedex 03 Tél : 02.47.36.10.42 Fax : 02.47.36.10.11 E-mail : lamarque@droit.univ-tours.fr Résumé : Depuis vingt ans le portefeuille de métiers des banques est en constante évolution sous l’influence de la globalisation des économies, de la déréglementation