Exploration de données

fr/Marketing-Direct/Article/COMMENT-GENERER-DU-LEAD--LES-PISTES-A-EXPLORER-LES-RESEAUX-A-EXPLOITER-36916-1.htm http://www.kovetz-online.com/generation-de-leads.html LEAD FOREST Collecte d’informations et des contacts commerciaux qualifiés sur Internet et génération de base de données pour une clientèle d’annonceurs.  Déploiement d’outils et de solutions d’analyse comportementale (moteur de «datamining»), de gestion de la relation clients sur Internet (eCRM) et d’animation des programmes de fidélisation («Loyalty Marketing»)

grande joie car c'est à travers l'économétrie que je suis venu au traitement statistique des données. Lorsque j'ai vu un nuage de point avec une forme plus ou moins armée, et que j'ai compris qu'on pouvait en déduire une liaison fonctionnelle représentée par une courbe passant au milieu de ces points, je me suis dit qu'il y avait là quelque chose de magique. Je trouvais formidable l'idée que des données recèlent une vérité que l'on est capable de reconstituer ou bien, inversement, que l'on s'imagine

base     Données {z1, ..., zN} Machine Fθ Critère C (apprentissage et évaluation) But  Extraire de l'information à partir des données   Information pertinente   pour la tâche étudiée pour d'autres données du même type Utilisation  Inférence sur de nouvelles données Type d'apprentissage :  Supervisé  Non supervisé  Semi supervisé  Renforcement   4 Apprentissage Statistique - P. Gallinari Exemples - problèmes d'apprentissage Parole / Ecriture  Données : (signal, (transcription))

J.-F. Desnos Entrepôt de données - Introduction Entrepôt de données 1 (data warehouse) Introduction 1 Présentation Le concept d’entrepôt de données a été formalisé pour la première fois en 1990 par Bill Inmon. Il s’agissait de constituer une base de données orientée sujet, intégrée et contenant des informations historisées, non volatiles et exclusivement destinées aux processus d’aide à la décision. En effet, la simple logique de production (produire pour répondre à une demande) ne suffit

). 2. Expliquer la notion de Datawarehouse. « Entrepôt de données » en français. Il s’agit d’un espace de stockage de données souvent très volumineuses et non immédiatement utiles (historique des comptes clients, historique des ventes, réclamations clients, contentieux…) et sur lesquelles sont menées des opérations de datamining (forage de données). Les opérations de datamining consistent à mener des enquêtes statistiques sur ces données pour déterminer des variables d’action en marketing. Le plus

Objectifs de ce Module  Vous donner une vision précise des stratégies et techniques du Marketing Direct Vous donner les règles d’or à utiliser (choix des objectifs, qualité des données, ciblage, impact du message…) Vous initier via des cas pratiques à la rédaction de lettre, email…, à l’analyse de la performance des campagnes   PROGRAMME  A quoi sert le Marketing Direct ?     Les objectifs poursuivis par le Marketing Direct Sa place dans la stratégie CRM. Stratégie de

partir de Données) comme un processus non-trivial d’identification de structures inconnues, valides et potentiellement exploitables dans les bases de données. C’est donc une analyse de données qui permet de classer des faits et de les prévoir dans une certaine mesure. Le datamining sert à valoriser les fichiers d’une entreprise et de modifier le schéma organisationnel. Dans le e-commerce, le datamining permet à l’entreprise d’anticiper les réactions du client. Grace à l’exploration de données, les commerçants

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 Federation Server et de zDB2® Créez et validez rapidement des

Alexandre PELON Projet Datamining Analyse de données sur les Actions du SBF 120 Enseignant : M. Diday DESS Informatique Décisionnelle Université de Paris IX Dauphine Année 2003-2004 Projet Datamining Analyse de données sur les Actions du SBF 120 Sommaire INTRODUCTION.................................................................................................................................................................... 3 1 PRESENTATION DU DATAMINING ET DU LOGICIEL

Activités de recherche I Activités de recherche II Activités de recherche III Activités de recherche IV Thèse CR 6 6 9 9 9 14 25 Banque d’activités pédagogiques à option communes à tous les cheminements CR BIN 701 Forage de données 3 BIN 702 Algorithmes pour la bio-informatique 3 BIN 703 Recherche d’information 3 BIN 704 Sujet choisi en bio-informatique 3 IFT 701 Reconnaissance de formes 3 IFT 702 Planification en intelligence artificielle 3 IFT