Exploration de données

les parties prenantes. 3. identifier les sources de donnes et leur fréquence. * structuré: *  DB * semi-structuré: * xls, fichier plat * non-structuré: * e-mail 2. Analyse 1. Sélectionner les données pertinentes. 2. Classifier les données. 3. Identification de l'outil cible. 3. Planification 1. planifier l’acquisition et mise en place 2. Planifier le déploiement et la formation 4. Exécution 1. Création des jobs sur l'ETL 2. Paramétrage

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

Datamining Sujet Vowel Manuel BRIOT le 5/01/2012 Présentation du contexte Nous disposons d’un fichier de 990 enregistrement de mot prononcé par des individus. 11 mots différents ont été prononcés et des mesures ont été faites par rapport à la fréquences des sons émis. L’objectif de cette étude de data-mining est de mettre en place le modèle le plus performant possible pour prédire en fonction de mesure le mot prononcé par une personne. Quelques statistiques… Nous allons analyser le fichier

essentiellement les méthodes de classification de données (on connait l’entrée et l’on veut déterminer la sortie) et de régression (on connait la sortie et l’on veut retrouver l’entrée). On parle d’apprentissage non supervisé lorsque l’on cherche à extraire des informations nouvelles et originales d’un ensemble de données dont aucun attribut n’est plus important qu’un autre. Cette technique consiste à regrouper les procédures qui tentent de décrire l’organisation des données. Le résultat des algorithmes de data

objectifs 3. Comprendre le client IV- Principaux outils du CRM : V- Les Facteurs clés de succès de la démarche CRM : 1- Projet collectif : 2- Choisir son client : 3- le-CRM : Internet à l'écoute des clients : 4- Qualité des données 5- Les pièges à éviter VI- Développement du marketing One-to-one : VII- L’utilisation du CRM au niveau de la banque : Au niveau des agences (le front office) : CRM opérationnel 1) CRM opérationnel : 2) Missions principales

inf´rieure ` 0, 05, e e e a alors il faut arrˆter d’ajouter des variables au mod`le. e e Dans notre cas, pour le classement des points de vente on a Λ0 = 1 et Λ1 = 0, 457788 , la premi`re variable ´tant X3 qui est le ratio ( Creancesproductives ), ce qui donne un premier e e Ef f ectif F-ratio ´gal a : e ` 1 ( 129−3 )( Λ1 − 1) = 74, 6172, 2 et une probabilit´ associ´e < 0, 05 (avec les degr´s de libert´ 2 et 126), comme indiqu´ e e e e e sur la Figure 5.7 obtenue comme les suivantes ` l’aide de la proc´dure

? 7-Les Algorithmes de classification Qu’est ce que le Data Mining ? Le Data Mining (la fouille de données ): 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. Qu’est ce qu’une BD? Une Base de données (BD) informatisée est un ensemble d’informations du monde réel, enregistrées sur des supports accessibles

relations achat, fidélisation, écoute, amélioration de la satisfaction doivent donc s'inscrire dans une logique de continuité et de pérennité. Elles donnent nécessairement lieu à de gigantesques bases de données que seul un système d'information peut gérer rationnellement. Ce sont les bases de données et leurs applications qui donnent à la GRC tout sont sens. Elles fournissent le support nécessaire à toute extraction d'information à des fins décisionnelles. Les outils d'analyse des informations ce sont

économiques à partir de l'observation statistique des grandeurs pertinentes pour décrire ces phénomènes. Son objectif est d'exprimer des relations entre les variables économiques sous une forme permettant la détermination de ces dernières à partir des données observées. On supposera par exemple que la relation entre la dépense de logement D d'un ménage et son revenu R peut s'exprimer par une relation affine (D = D0 + aR) où D0 est la dépense minimale indépendante du revenu et a la fraction du revenu consacrée

D’ailleurs les jeux de loterie ou casino font partie de notre monde depuis bien longtemps. Il est dit que 90% des gains sont remportés par 10% des joueurs. Pourquoi cela ? Parce que ceux-ci jouent de manière ‘intelligente’ (technique de jeu, étude des données). Les entreprises du jeu restent largement bénéficiaires car les 90% des joueurs restant jouent aléatoirement, par superstition, émotion… Pour réussir,il faut quand même bien sélectionner sont jeu. Par exemple l’euro millions est bien trop aléatoire