Exploration polaire

1 Scénario: Données bancaires et segmentation de clientèle Exploration interactive Intégrer quelques graphiques, les commenter ; justifier les transformations qui ont été opérées dans le programme SAS sur les variables tant quantitatives que qualitatives avant d’aborder la suite des traitements. Pourquoi certaines variables ont été supprimées, quelles corrections ont été apportées aux données. Analyse en composantes principales Scénario: Données bancaires et segmentation de clientèle Résumé

La segmentation L’utilité de la segmentation Un outil de différenciation La segmentation permet de proposer des offres sélectives à des segments particuliers de clients. Ex : l’adhésion à un club, centre de paiement, fidélité assortis de privilèges. Un outil de ciblage Une offre spécifique dont la rentabilité ramenée à l’ensemble du fichier est trop faible peut devenir beaucoup plus rentable grâce à la segmentation. En effet la segmentation en permettant de proposer des offres particulières

Séquence 13 LE SIM : Système d’information mercatique… Définition Le SIM c’est l’ensemble des moyens et procédures organisés pour collecter, traiter, diffuser et mémoriser les informations, d’ordre comptable, commercial, technique, social et juridique, dans le but de définir une politique commerciale efficace. Les informations du SIM sont des informations sur le marché (Offre, Demande, Environnement). Les objectifs - recueillir les informations, les données (brutes) - organiser

L’ingénieur et la statistique Gilbert Saporta Chaire de Statistique Appliquée Conservatoire National des Arts et Métiers http://cedric.cnam.fr/~saporta ENG200, octobre 2011 1 ENG200, octobre 2011 2 Peut–on tout faire dire aux chiffres? • La statistique : une discipline rigoureuse qui traite de l’incertain et du variable! • Maitriser l’aléatoire dans un monde non déterministe ENG200, octobre 2011 3 Plan 1. Définitions 2. Comment recueillir les données 3. Inférence et

…Vers le monde du Business Intelligence Key words: DataWarehouse, DataMart, Datamining, Plate-forme BigData, Cloud Computing, SQL, NoSQL, NewSQL Résumé : L'informatique décisionnelle propose une vision d'ensemble des outils d'aide à la décision allant de la base de données relationnelle, en passant par le DW (Data Warehouse), au DM (Data Mining). Il nous permet d'observer leur positionnement dans la chaîne de production d'information et de connaissances. Cet article nous éclaire sur les choix

BIBLIOGRAPHIE • Études et recherches commerciales (ECONOMICA) Véronique des Garets • Études de marchés Méthodes et outils (de boeck) Martine Gauthy-Sinéchal Marc Vandercammen • Etudes marketing avec SPSS (PEARSON Education) Naresh Malhotra 1 RECOMMANDATIONS • Consulter régulièrement des sites d’instituts d’études TNS Sofres, BVA, Ipsos, GFK , … • Consulter des sites ou blogs d’associations ESOMAR (European Society for Opinion and Marketing Research), SEMO,

© A. EL OUARDIGHI Data warehouse Présentation de Clementine 61 DATA MINING AVEC CLEMENTINE © A. EL OUARDIGHI Data warehouse Datamining avec Clementine 62 PLAN Processus CRISP-DM Utilisation de base de Clementine Accès, Exploration et Manipulation des données Techniques de Modélisation © A. EL OUARDIGHI Data warehouse Datamining avec Clementine 63 Le processus CRISP-DM  CRISP-DM = Cross-Industry Standard Process for DataMining, est une méthode mise à l'épreuve

Elaboration des mod`eles de Scoring pour les particuliers Lamrani Alaoui Youssef propos´e par: Mme AKDIM Universit´ e Cadi Ayyad,Facult´ e des Sciences et Techniques de Marrakech,Ing´ enieurie en Actuariat et Finace 24 octobre 2014 Lamrani Alaoui Youssef propos´ e par: Mme AKDIM Elaboration des mod` eles de Scoring pour les particuliers Plan 1 Introduction 2 le cr´edit Scoring 3 4 l’exploration et le traitement des donn´ees ´ Elaboration des mod`eles pr´edictifs 5 Validation des mod`eles

Amal BEN GHANEM Cité U de Cuques, Rue de Cuques 13100 Aix-en-Provence Tél: 06 73 06 77 54 E-mail : amal_benghanem@yahoo.fr Gestionnaire de Patrimoine Disponibilité : immédiate Diplômes et Formations :          2014/2015:Master II Gestion de Patrimoine, Centre d’Etudes des Techniques Financières et d’Ingénierie(CETFI) 2014/2015 : thèse de doctorat en gestion des finances publiques. 2013/2014 : Master II Economie du Développement, Faculté d’Economie et de Gestion d’Aix-Marseille. 2010-2013:

1 2 Plan  Introduction  Arbre de décision  Algorithme ID3  Exemple  Conclusion 3 Introduction  Dans les domaines de l'aide à la décision (informatique décisionnelle et entrepôt de données), il est essentiel de produire des procédures de classification compréhensibles par l'utilisateur.  On distingue deux classification :  supervisé: Les arbres de décision, Les réseaux de neurones…  non-supervisé: regroupement, densité