Exploration de données

ARUNAS GABALIS / FOTOLIA À LIRE AUSSI  Webtrends présente sa nouvelle solution de targeting  Experian propose une base de données enrichie  TheBluePill et E-mail Brokers signent un partenariat  Efficity.com améliore la qualité de ses formulaires web  Étoile Media mesure ses performances Le niveau 1 du data mining (soit l'extraction d'informations d'une base de données) est la segmentation de vos clients répertoriés dans vos fichiers. Pour commencer, répartissez-les selon le chiffre d'affaires

majeurs pour l'entreprise. Ce cours aborde les principes fondamentaux de la gestion de la relation client (CRM pour Customer Relationship Management). Le CRM est avant tout une philosophie d'entreprise et une stratégie d'affaires orientée client. Il se donne pour objectif de développer et d'entretenir une relation mutuellement profitable entre l'entreprise et sa clientèle. La mise en ¿uvre de la stratégie relationnelle repose sur une bonne connaissance des clients, le soutien et les services offerts à

META-INF/manifest.xml pwportb% cat content.xml ...... 308 309 Les attributs d’une annotation La structure d’un document XML : un exemple Latour Wolper Rappel Ne pas oublier l’examen de BD! – La premi`re ligne d´clare qu’il s’agit d’un document XML et donne le e e codage des caract`res utilis´. e e – Le reste sont des ´l´ments compris entre une annotation (tag) ee d’ouverture (e.g.) et de fermeture (e.g. ) et structur´s e sous forme d’arbre (un ´l´ment peut en inclure d’autres). ee Latour Wolper –

nécessite de "transformer" les données, de passer de la transaction commerciale (tickets de caisse, minutes de téléphone) à des indicateurs pertinents (panier moyen dans la distribution, part des communications téléphoniques au national, à l'international de chaque client, client mono-détenteur/multi-détenteur de produits financiers, etc.). Et pour cela, il faut des méthodes, des techniques, des outils et des compétences en STATISTIQUE. Le Data Mining (ou « fouille des données », en français) est le processus

décisionnel? II-C - Architecture des systèmes décisionnels II-C-1 - Les sources de données II-C-2 - L'entrepôt de données II-C-3 - Le serveur OLAP ou serveur d'analyse II-C-4 - Le générateur d'états II-C-5 - Quelques termes usuels du décisionnel III - Aspect pratique III-A - Pré-requis III-B - Créer une Source de données ODBC III-C - Démarrer OLAP Manager III-D - Créer votre base de données d'analyse III-E - Créer une source de données OLAP III-F - Ouvrir l'assistant création de Cube III-G - Ajouter une mesure

Orange : Orange est un logiciel libre d'exploration de données (data mining). Il propose des fonctionnalités de modélisation à travers une interface visuelle, une grande variété de modalités de visualisation et des affichages variés dynamiques1. Développé en python, il existe des versions Windows, Mac et Linux. ORANGE est développé par le Laboratoire d’Intelligence Artificielle de l’Université de Ljubljana, en Slovénie (http://www.ailab.si/orange/). Il peut être utilisé de deux manières :

amont : les données à intégrer | | p. 5 | | | | II. Organisation fonctionnelle du DWH : traitement des données 1. Intégration et filtrage des données 2. Codage des données 3. Synchronisation 4. Certification | | p. 8 | | | | III. En aval : les outils d’analyse 1. Reporting 2. Hypercubes OLAP 3. Datamining | | p. 12 | | | | IV. Cas ORACLE | | p. 15 | CONCLUSION | | p.16 | SITOGRAPHIE | | p. 17 | Introduction « Un entrepôt de données ne s'achète

Transformation des données de production en informations stratégiques Exemple de requêtes décisionnelles : Catégorie socioprofessionnelle des meilleurs clients de chaque région Evolution de la part de marché d’un produit particulier Nombre d'employé de l'entreprise par classe d'âge, par sexe, par grade Quel est le profil des employés les plus performants? Objectifs (2) Gestion et visualisation des données doit être rapide et intuitive -> visualisation multi-dimensionnelle des données: Date Ecrou

des modèles SFC 2010 2 1. Qu’est-ce que le data mining? Le Data Mining est un nouveau champ situé au croisement de la statistique et des technologies de l’information (bases de données, intelligence artificielle, apprentissage etc.) dont le but est de découvrir des structures dans de vastes ensembles de données. Deux types: modèles et « patterns » (ou comportements) (D.Hand) SFC 2010 3 1.1 Définitions: U.M.Fayyad, G.Piatetski-Shapiro : “ Data Mining is the nontrivial process of

Menu Démarrer. L’interface SPPS Clémentine : Travailler sur SPSS clémentine est un processus qui engage 3 étapes : * Premièrement, lecture des données dans Spss clémentine * Deuxièmement, manipulation des données * Enfin, Envoyer les données à une destination Cette suite d’opération est appelé «  Data Stream » (Flux des données) 1) Le stream Canvas : Il s’agit de la plus grande partie de l’interface Clementine, c’est là où sont construit les flux (stream) Les flux sont construits