Arbre De Segmentation

SEGMENTATION Pierre-Louis GONZALEZ 1 I. Les méthodes de segmentation. Introduction g Les méthodes de segmentation cherchent à résoudre les problèmes de discrimination et de régression en divisant de façon progressive g ç p g l’échantillon en sous-groupes (segments), pour construire un arbre de décision. Lors de chaque dichotomie, les deux parties sont les plus contrastées vis-à-vis de la variable à expliquer. Les premières approches ont été proposées par Sonquist et Morgan (1964) avec

d'adaptation trop élevés.La segmentation consiste à découper un marché en sous-ensembles homogènes liés aux attentes des clients et des prospects d'une entreprise, proposer à un ou plusieurs segments observés une politique commerciale totalement ou partiellement spécifique : une gamme adaptée, une commercialisation différente, une communication autre ou une tarification changeante. Que peut-on en déduire de la segmentation du marché des jouets? 1.La mécanique de la segmentation du marché des jouets

2 Plan ARBRE DE DECISION Florence Nicolau Master 2 MIAGE option SIRIS Université de Nice Sophia Antipolis Florence.Nicolau@unice.fr http://www.nicolau.nom.fr/ 1 2009 – 2010 Définition d’un arbre Algorithme de construction Mesures d’homogénéité des nœuds Règles de décision Elagage de l’arbre Avantages et inconvénients Bibliographie 4 Arbre de décision : problématique Définition d’un arbre Méthode permettant de prédire l’appartenance d’un individu à un groupe en fonction de

| Identifier la ou les populations cibles et leurs attentes | |Séquence |TP : L’arbre de segmentation | |Objectif |Construire un arbre de segmentation | |Pré-requis |Le marché, la zone de chalandise

La segmentation de la demande lundi 2 décembre 2013 12:09 I. Notions de bases 1. Définitions La segmentation de la demande consiste à découper la demande en un certain nombre de sous ensemble d'individus ou d'entreprises au comportement homogène à l'égard d'un produit ou d'une marque dans le but de mené des actions commerciales spécifique sur les segments ainsi déterminé. C'est un processus descendant qui peut être illustré par un arbre ou une arborescence de segmentation. Les publics

Projet IA – Arbre de décision Sommaire I- L’arbre de décision 3 a- Définition de l’arbre de décision 3 b- Exemple d’un arbre de décision 4 c- Problématique et domaine d’application 5 d- Modèles d’apprentissage 5 e- Principe de la méthode 6 f- Avantages et Inconvénients 6 II- Construction d’un arbre 7 a- Déroulement de la construction 7 b- Condition d’arrêt 7 c- Parcours d’un arbre 8 III- Les différentes types d’arbres 9 a- CART 9 b- ID3 10 c- C4.5

La segmentation consiste à : 1 - découper un marché en sous-ensembles homogènes liés aux attentes des clients et des prospects d'une entreprise. 2 - proposer à un ou plusieurs segments observés une politique commerciale totalement ou partiellement spécifique : une gamme adaptée, une commercialissation différente, une communication autre ou une tarification changeante. Postulat de la segmentation Le postulat de la segmentation est que les clients ne se ressemblent pas et que l'idéal serait de

La segmentation de Center Parcs: En premier lieu, en marketing la segmentation représente une constitution de groupe en fonction de critère détermines, distincts l’un de l’autre et pouvant être choisis comme cible d’action marketing. Center Parcs voit sa segmentation divisée en deux : « se rapprocher » et « se ressourcer ». La première « se rapprocher » implique de passer du temps ensemble avec sa famille ses amis. Le contexte cottage en pleine nature sans voiture, sans bruit en pleine forêt

Classer des clients d’une banc en bon ou mauvais payeurs  Classification © A. EL OUARDIGHI Data warehouse Introduction Datamining 20 Tâches du Datamining  Segmentation (Clustering)   Consiste à segmenter une population hétérogène en sous-populations homogènes Exemple: Découvrir un profil de clients, segmentation  Les règles d’association   Grouper les éléments qui vont naturellement ensembles Exemple: Analyser les tickets d’achat. © A. EL OUARDIGHI Data warehouse

DATA MININGPartie 1 de 1  -  62.0 / 100.0 Points Question 1 de 1010.0 Points En vos mots, veuillez énoncer la différence entre les modèles non-supervisés et supervisés.Le modèle supervisé possède une ou des variables cible définie ex: classification, régression linéaire ou logistique comparativement au modèle non supervisé qui ne possède pas de variable cible définie Question 2 de 1010.0 Points