Exploration de données

En effet sans infirmation personnel, le prospect et la fidélisation seront moins efficace. Exercice 2 1) Le datamining, appelé aussi forage de donnée, est un traitement et une analyse de la base de donnée permettant d’établir et d’entretenir les relations entre les clients et l’entreprise. Selon le document « comment faire parler votre base de données » le datamining consiste à : - Segmenter les clients selon le chiffre d’affaire qu’ils réalisent pour faire apparaitre nettement les comportements

 René Lefébure - Gilles Venturi Solutions d’entreprise Édition 2005 ● Connaissance du client et marketing relationnel ● Data warehouse et data mining ● Gestion de campagnes marketing ● Automatisation des ventes et du service client 1● Panorama des outils 2● Guide de conduite de projets 2● Retours d’expérience et critères de réussite CHEZ LE MÊME ÉDITEUR Dans la même collection (Solutions dentreprise) R. LEFÉBURE

nombreux débouchés. Conçue autour d’un entrepôt de données, qu’il faut savoir concevoir, « nettoyer » et faire vivre, cette fonction a gagné sa spécificité par rapport au marketing par l’originalité des outils et des méthodes statistiques mises en uvre telles le datamining, la fidélisation, les études d’affinité, la modélisation, les démarches basées sur la valeur client. Il s’agit d’une fonction nouvelle à part entière qui se spécialise à son tour et donne naissance à de nouveaux métiers. On parle par

technologiques existent aujourd'hui pour constituer, gérer et analyser des quantités massives de données relatives aux clients. Ceci dans le but de mieux valoriser son capital client. D'un point de vue technique, le CRM implique de capturer, au niveau de l'entreprise, l'ensemble des données clients, collectées en interne ou auprès d'organismes extérieurs, et de les intégrer dans un Data Warehouse (entrepôt de données) orienté client. Source : CRM : du phénomène de mode à la réalité économique. CRM, les

Société ML PROTECT Émetteur : Assistante de Gestion | Destinataire : Gérant, M. JANNET | Objet : exploitation des données | Le [ 21 novembre 2012 ] | Note d’information Vous avez souhaité avoir des informations sur les règles juridiques qui encadrent l’exploitation des données dans une démarche de prospection commerciale. Ce choix se justifie par ces nouvelles méthodes de prospection qui ont permis le développement de nouvelles formes de publicité directe et peu coûteuse dont les

PREDICTION DU COMPORTEMENT DU CONSOMMATEUR Auteur Christine FRODEAU – Professeur d'économie et gestion commerciale Lycée Jules FERRY – 78 Conflans Sainte Honorine Résumé Le data mining signifie littéralement "forage de données". Comme dans tout forage, sont but est d'extraire des données disponibles au sein de toute entreprise des informations exploitables d'un point de vue commercial. Sommaire Présentation du data mining Les raisons du succès actuel du data mining Solutions de data mining offertes sur

IPDSR II. Que peut faire SPSS ? 1. La saisie des données et la gestion des bases de données Saisie des données : on organise une enquête,on crée un masque de saisie et on entre les données ; Gestion de bases de données : on peut importer/exporter des bases de données sur SPSS,on peut manipuler des fichiers : concaténer, scinder, apparier Dr Mohamadou Sall, IPDSR II. Que peut faire SPSS ? 2. Le traitement des données Traitement des données manquantes (missing values) Recodage de variables (exemple

Informatique & Systèmes décisionnels LEXIQUE Analyse multidimensionnelle : concept qui définit les analyses effectuées par croisement de plus de trois dimensions (ou ensemble de données du même type ou encore axes). Applications analytiques : applications décisionnelles prêtes à l´emploi (livrées avec un modèle de données, des requêtes préparamétrés, etc. pour l´analyse d´un domaine spécifique : CRM, budget, etc. Axe d´analyse : ou dimension. Les ventes d´un produit peuvent par exemple être analysées

connaissances – approches causales, qualitatives – fouille de données, fouille de texte Support de Cours IA-2001 Jean-Daniel Zucker LIP6 © Cours I Page 12 1.4. IA aujourd ’hui le constat, 1 L Ambitions initiales abandonnées – on ne pense plus faire une IA à court terme J Les retombées de l’IA sont partout – – – – objets, agents, méthodologies, représentation des connaissances approches causales, qualitatives fouille de données, fouille de texte statistiques non linéaires (réseaux neuronaux)

paramétrable. Le PGI est également une application de gestion permettant d’automatiser les transactions administratives des différentes fonctions de l’entreprise. Tous les modules accèdent à des ressources communes, en particulier la même base de données. Ceci permet d’éviter les problèmes d’interfaçage, de synchronisation et de doubles saisies. Il existe différentes fonctions au PGI : • Gestion des RH : le personnel, les salaires, les paies, les plans de carrière, les formations, etc. • Gestion