Exploration polaire

Didacticiel - Etudes de cas R.R. Objectif Confronter plusieurs algorithmes d’apprentissage sur des échantillons d’apprentissage et de test identiques. Utilisation comparée de TANAGRA, ORANGE et WEKA. Très souvent, pour résoudre un problème d’apprentissage supervisé, nous sommes emmenés à choisir entre plusieurs algorithmes d’apprentissage. Parmi les critères d’évaluation figurent la précision des méthodes sur un échantillon test. Pour une expérimentation rigoureuse, il est fortement conseillé

Exercice 1 1) De plus en plus de client préfèrent effectuer leur achat sur internet d’une part parce qu’il ont un gain de temps considérable, d’autre part parce qu’il leur est plus facile de trouver le produit qui leur corresponde le mieux. En prenant l’exemple de l’entreprise Inmac Wstore, l’internet est un fabuleux outil de prospection et de fidélisation cat grâce aux informations que les commerciaux ont récolté sur le terrain, dès la connexion les gammes de produit qu’il l’intéresse sont mis

potentiellement utiles à partir de données. La découverte de nouvelles corrélations, tendances et modèles par le tamisage d’un large volume de données. Torturer l’information disponible jusqu’ à ce qu’elle avoue. 10 Le Data Mining Exploration et analyse de données volumineuses afin d’extraire de la connaissance pour prédire et agir Connaissances : Liens, règles, objets similaires, groupes, associations,… 11 Facteurs d’émergence du DM Production massive

 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

UNIVERSITE HASSAN 1ER Ecole Nationale de Commerce et de Gestion -SettatMASTER UNIVERSITAIRE SPECIALISE CRM Management de la Relation Client OBJECTIFS DE LA FORMATION L’Analyse de la Relation Client (CRM : Customer Relationship Management, ou GRC : gestion de la Relation Client) est une fonction spécifique dans l’entreprise et le domaine du Conseil, caractérisée par de nombreux débouchés. Conçue autour d’un entrepôt de données, qu’il faut savoir concevoir, « nettoyer » et faire vivre, cette

* 1.1 Les composantes du CRM p.3 * 1.1.1 Les défis de la relation client pour l'organisation p.3 * 1.1.2 Les enjeux du CRM pour le client p.4 * 1.2 Mise en oeuvre d'un projet de CRM p.4 * 1.2.1 Etapes Clés p.4 * 1.2.2 Facteurs clés de succès de la démarche CRM p.6 * 2.1 D'une politique de masse à une politique client individuel p.10 * 2.1.1 Evolution du marché p.10 * 2.1.2 Développement du marketing One-to-one p.11 * 2.2 Enjeux majeurs : personnalisation

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

DATA MINING, OUTIL DE 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

d’un P.G .I : * Exploitation d’une base de données unique * Fonctionnalités intégrant tous les champs de la gestion * Grande capacité de paramétrage * Outil d’aide a la décision * Architecture informatique ouverte * Exploration d’une base de données : On distingue trois étapes historiques dans l’évolution du système d’information de gestion : * Des applications indépendantes : * Un système d’information existe pour chaque fonction. * Chaque

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