Exploration de données

Analyse des données Master Statistique et econométrie Notes de cours V. Monbet Master 1 - 2013 Table des matières 1 Introduction 2 Rappels et compléments d’algèbre linéaire 2.1 Notations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.1 Notations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 Opérations sur les matrices . . . . . . . . . 2.2.3 Propriétés des matrices carrées . . . . . . . 2.3 Espace euclidiens . . . . . . . . . .

Conceptuels de l’Utilisateur (MCU)……………... 4.2.3.2 Le paradigme Tâches-Méthodes………………………………………….. 4.2.3.2.1 Les tâches……………………………………………………….. 4.2.3.2.2 Les méthodes……………………………………………………. 4.2.3.3 Architecture du DM-DSS…………………………………………... 4.2.3.3.1 La base de Données……………………………………………... 4.2.3.3.2 La base de modèles……………………………………………... 4.2.3.3.3 La base de connaissances……………………………………….. 4.2.3.3.4 Le gestionnaire de la coopération………………………………. 4.2.3.3.5 Discussion………………………………………………………. 4.3 Aide à la facilitation

RAPPORT DE STAGE AL OMRANE OUJDA Aujourd'hui, conquérir et fidéliser les clients sont des enjeux primordiaux pour les entreprises. Elles doivent être en mesure d'établir et d'entretenir une relation personnalisée avec chaque client mais aussi de proposer des produits et des services sur mesure pour des milliers, voire des millions de client. L'entreprise doit ainsi s'organiser autour d'une stratégie plus orientée client que produit pour se différencier face à la banalisation de l'offre. Autant

d’information commercial : Prendre en compte les données concernant les clients, de type sociodémographique et comportemental 1 – LE SYSTEME D’INFORMATION COMMERCIAL Les données brutes La mise en place d’un SI : 1ere étape : collecte d’information 2ème étape : stockages de l’information 3ème étape : analyse des données Le SI s’appuie sur plusieurs bases de données : La base de données client La base produit La base distributeur

presentation orale, diaporama Programmation Web - PHP Par dfieschi Dernière modification 22/11/2012 16:28 Les éléments de base de PHP et MySQL. L'objectif est de maîtriser l'écriture de scripts et l'interfaçage de pages Web avec des bases de données. Support de presentation orale, diaporama Présentation de la loi HPST (Titre 1) Par Marius FIESCHI Dernière modification 15/11/2012 14:42 Présentation du titre 1 de la loi HPST Support de presentation orale, diaporama Le dossier du patient

exigences de leurs clients, en examinant leur comportement sur son site de e-commerce. L’analyse du marché pour une entreprise donnée repose sur la quantité importante d’informations provenant de son site web marchand. Cette analyse peut se faire en exploitant les entrepôts de données (ED) ou data warehouse (DW) d’une part et les outils de data mining ou de fouille de données pour une classification (profilage) des clients d’autre part, car l’aide à la décision peut nécessiter de comprendre plus profondément

chances
de
répondre
posi2vement
;
 •  etc.

 Datamining
 •  DATA MINING ou Extrac2on
de
Connaissances
à
par2r
de
Données
(ECD)

 •  La
métaphore
du
Data
mining
signifie
qu il
y
a
des
trésors
ou
pépites
 cachés
sous
des
montagnes
de
données
que
l on
peut
découvrir
avec
des
 ou2ls
spécialisés.
 •  Souvent
employé
pour
désigner
l ensemble
des
ou2ls
permeIant
à
 l u2lisateur
d accéder
aux
données
de
l entreprise,
de
les
analyser
.
 •  Le
data
mining
tente
alors
de
réaliser
un
arbitrage
entre
validité


Objectif Système transactionnel      Rôle Performance Systèmes existants Avantages Inconvénients     Applications classiques d’entreprises Vision synthétique Besoins SIAD    But outils Architecture     Base de données du SIAD Analyse (avant/après) Apport du SIAD à la gestion Apport du SIAD à l’analyse Alami Laila 2 Informatique décisionnelle DSS Decision Support System BI pour Business Intelligence s’insère dans l’architecture plus large d’un système d'information

recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 1 PLAN 1. Econométrie : Origine(s), définition(s) et objectif(s) 2. La démarche économétrique 3. Analyse de régression – L’hypothèse de linéarité 4. Domaines d’application 5. Types de données 6. Bibliographie Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 2 Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 3 Quelques définitions 1. Définition 1. Etudes des relations quantitatives

un. Ex : Mercedes invite régulièrement ses clients de la classe E et S → pour vendre des voitures aux femme et aux enfants des clients. 2)Des outils spécifiques : Grâce au NTIC On utilise des DATA WARE HOUSE (entrepôt de données) DATA MINING (forage de données) Il existe 3 types de clients : S uspect P rospect C lient F)La mercatique interactive : 1)La cible devient un acteur permanent, actif et positif : Il réagit en permanence aux propositions de l'entreprise. Il va