Data

Travail de Fin d'Etude Intitulé Chef de Projet : Réception de la version 2 du site « travaux-futes.fr » Durée et période proposée 6 mois, dès que possible, au plus tard le 1er avril 2013 Entreprise PLOCEI (immatriculation en cours décembre 2012) développe et exploite le site www.travaux-futes.fr. La société met en place via ce site des ventes de destockage sur mesure pour le compte de distributeurs professionnels du bâtiment. Lieu du stage : Saint Etienne, incubateur USE'In, site Carnot

set mem 80m exit help ____ search ____ log if in describe (des) ds codebook inspect summarize (sum) lsum list varlist sort gsort order aorder use a data set–e.g.: use anes92 save a data set: save anes92–or save anes92,replace (if the data set already exists) save anes92,old (for STATA 5 format) Or Control+S clear existing data in memory allocate 80 megs of memory to STATA (default depends on machine) NOTE THAT STATA has a maximum limit of 2047 variables no matter how much memory you have

méthodes, des techniques, des outils et des compétences en STATISTIQUE. Le Data Mining (ou « fouille des données », en français) est le processus qui permet de passer de l'information brute (le minerai contenu dans les profondeurs des bases de données marketing) à la connaissance client qui permet d'actionner avec pertinence la relation avec le client (c'est le carburant ou l'énergie qui met en action). Si les techniques de Data Mining empruntent à la statistique (analyse factorielle, classification

LÉGENDE ( - ) Nombre de Data Centers 1 Nombre de projets de Data Centers * Ne sont répertoriés que les DC appartenant en propre à des hébergeurs pour la colocation. 1 (5) COURBEVOIE (1) LA GARENNE-COLOMBES (4) NANTERRE (1) NEUILLY (1) RUEIL MALMAISON + (8) PARIS +1 (1) ROISSY LA COURNEUVE (6) SAINT-DENIS (2) CLICHY 1 (1) VÉLIZY-VILLACOUBLAY (1) MAGNY-LES-HAMEAUX (1) LES ULIS CONCEPTEUR ET OPÉRATEUR DE DATA CENTERS “ Une autre vision du Data Center ” www.iliad-datacenter

Systèmes d’information décisionnels (Data Warehouse / Data Mining) E. GRISLIN-LE STRUGEON (PPDQXHOOH*ULVOLQ#XQLYYDOHQFLHQQHVIU Université de Valenciennes, ISTV D. DONSEZ Université Joseph Fourier, IMA 'LGLHU'RQVH]#LPDJIU  Plan N N N N N N N N 1. Introduction » Problématique- Le Système d’Information - La Suite Décisionnelle 2. L’Entrepôt de Données » Extraction des données - Constitution de l’entrepôt - Modélisation 3. Les Bases Multidimensionnelles »

NATINALE SUPERIEURE DE STATISTIQUE ET D’ECONOMIE APPLIQUEE Travail réalisé DATA MINING par : - BENDJILALI Ismahane - ABDERRAHMANE Mohamed Le plan de travail: 1-Qu’est ce que le Data Mining ? 2-Qu’est ce qu’une BD? 3-Data Mining et l’aide à la décision 4-Les méthodes de data mining 5-Classement et prédiction 6-A quoi sert le data mining ? 7-Les Algorithmes de classification Qu’est ce que le Data Mining ? Le Data Mining (la fouille de données ): est un nouveau champ situé au croisement de

Université de Marne-La-Vallée Mémoire Master Recherche Information scientifique et technique (IST) Consolidation d’un modèle conceptuel de données de Master Data Management Ludovic MENET 2005-2006 Page 1 sur 82 Résumé Actuellement, la majorité des Systèmes d’Information est caractérisée par une hétérogénéité en terme de données et de solutions de paramétrage. Cette diversité se situe dans les systèmes de stockage (bases de données, fichiers, annuaires…), les formats de données

basé sur des algorithmes statistiques et mathématiques, et sur des hypothèses métier. Fonctionnalités transverses Il existe 2 grandes familles d’outils :   Le meta-dictionnaire Les outils d’administration Le meta-dictionnaire (ou méta data), a pour rôle de décrire l’ensemble des données gérées dans le système, depuis les sources de données jusqu’aux restitutions. Il permet aussi de gérer les données communes à toutes les couches. Les outils d’administration servent à réaliser principalement

Conservatoire National des Arts et Métiers de Lille Data warehouse et data mining Version 1.1 Le 15 Juin 1998 SOMMAIRE GENERAL PRESENTATION (page INTRODUCTION) LA PROBLEMATIQUE DE L'ENTREPRISE (page LA PROBLEMATIQUE DE L'ENTREPRISE) LE DATA WAREHOUSE (page LE DATA WAREHOUSE) OLAP ET ANALYSE MULTIDIMENSIONNELLE (page LE CONCEPT OLAP) LE DATA MINING (page INTRODUCTION AU DATA MINING) DIVERS : ETHIQUE, WEB, … (page DATA MINING ET ETHIQUE) C:\CNAM\Data.doc Valeur C : Ingénierie des

Introduction II-les perspectives de data Mining Définition II- Pratique du data Mining A- Le processus de data Mining B - Techniques de data Mining 1-Les arbres de décision 2-Les réseaux neuronaux C- Les logiciels de data Mining III- example d’application data Mining IV- Web mining V-Les avantages et les défauts de Data Mining -CONCLUSION INTRODUCTION AU DATA MINING L’accroissement de la concurrence, l’individualisation