Data

 Syntaxe générale des commandes, code ou boites de dialogue  5. Do­file, chemin d’accès, commentaires  6. Log file (log, cmdlog)  7. Import de données avec ou sans StatTransfer  a) Commande insheet  b) (Commandes infile)  8. Edition de données : data editor (edit), data browser (browse),  commandes list, describe, conditions in, if, opérateurs logiques  9. Type de variables, commande compress, gestion de la mémoire, sauvegarde  données  10.  Sélection, création, recodage de variables  a) Commandes drop, keep 

Transformées (résumé, agrégation) 2- Qu'est ce qu'un data Warehouse? Ensemble de données destinées aux "décideurs" souvent une copie des données de production avec une valeur ajoutée (agrégation, historique) intégrées historisées de regrouper les données de nettoyer, d'intégrer les données, ... de faire des requêtes, rapports, analyses de faire du data mining faire l'administration du warehouse Ensemble d'outils permettant Fonctions d'un Data Warehouse Récupérer des données existants dans différentes

Validation………………………………………………………………37 7.1 Recommended best practice for method validation………………………….37 7.2 Describing and writing analytical methods…………………………………..39 8 Data Evaluation, Transformation and Reporting………………………….....42 8.1 Exploratory data analysis……………………………………………………43 8.2 Linear calibration models……………………………………………………48 8.3 Recording and reporting of data……………………………………………..55 9 Technology Transfer…………………………………………………………….57 9.1 Performance expectations and acceptance criteria…………………………...57 9.2 Transfer

hosting, extranets, and outward-facing AD environments.  Legal—In this delegation model, a legal requirement forces a part of the organization to function in a more secure or specific way. This might require restricted access to AD services or data. Examples of this model include financial and government agencies.  AD can be structured with domains, trees, and forests. The domains are standalone entities that can be associated with other domains. When domains share the same DNS extension

Administration Forces ventes Services au client Base de données Business Intelligence Distribution Channel Management Sales Force Automation Centre d’appels Knowledge Management Marketing Opérationnel Commerce électronique Configurateur SAV Data Warehouse Data Mining Télévente Centre d’appels Services en ligne CONNAITRE : Comprendre le client en recensant le maximum d’informations sur ce dernier et les stocker dans des bases de données. CHOISIR : Grâce aux analyses et aux données récoltées

purpose of this work is to present the profession of journalism in general and data journalism in particular, describing the characteristics of the use, usefulness, and its difference from traditional journalism, and development and the emergence of journalism taught in France. MOTS-CLÉS. Journalisme ; Journalisme de données ; media; open data ; visualisation ; informatique ; KEYWORDS. Journalism; data journalism; open data, vizualisation; informatics; Plan : Introduction 1

DEMYSTIFYING DERIVATIVES ACCOUNTING Adding Value Through Corporate Disclosure, Market Data and FAS 133 Compliance A Special Report Sponsored By JULY 2002 A Special Report from July 2002 MAKE RISK AN ADVANTAGE DEMYSTIFYING DERIVATIVES ACCOUNTING Adding Value Through Corporate Disclosure, Market Data, and FAS 133 Compliance Since their rise to popularity in the early 1970s, people have viewed derivatives with both awe and fear. Derivatives users range from traders, who seek to

IBM Software Business Analytics IBM® SPSS® Modeler Professional Prendre de meilleures décisions grâce à l’intelligence prédictive Points clés • Consultez, préparez et modélisez facilement des données structurées avec cet utilitaire de data mining visuel intuitif Étendez les avantages de l’analyse métier grâce à l’intégration du logiciel Cognos® Business Intelligence et d’InfoSphere™ Warehouse Analysez les données stockées dans les système existants grâce à la prise en charge d’IBM Classic

provide a technological tool that support higher education institution in the acquisition of knowledge that is essential to the decision- making process. Index Terms—Business Intelligence and Decision Support Systems, Customer Relationship Management, Data Warehousing and Mining, Student Relationship Management. I. INTRODUCTION I higher education institution usually exist a high rate of failure1. This can be seen as integrating a high rate of failure and abandon and a small of graduates [1]

(JAXP) is for processing XML data using applications written in the Java programming language. JAXP leverages the parser standards Simple API for XML Parsing (SAX) and Document Object Model (DOM) so that you can choose to parse your data as a stream of events or to build an object representation of it. JAXP also supports the Extensible Stylesheet Language Transformations (XSLT) standard, giving you control over the presentation of the data and enabling you to convert the data to other XML documents or