Exploration polaire

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

Introduction à l’intelligence artificielle Jean-Daniel Zucker@lip6.fr http://www-poleia.lip6.fr/~zucker Laboratoire LIP6 Thème APA - Equipe ACASA Support de Cours IA-2001 Jean-Daniel Zucker LIP6 © Cours I Page 1 Introduction à l’intelligence artificielle Jean-Daniel Zucker@lip6.fr http://www-poleia.lip6.fr/~zucker Laboratoire LIP6 Thème APA - Equipe ACASA Support de Cours IA-2001 Jean-Daniel Zucker LIP6 © Cours I Page 1 Introduction à l’intelligence artificielle Jean-Daniel

quand on veut « miner » ses données : • • • • • description classification regroupement par similitudes estimation prédiction. Page 8 Olivier Decourt Formateur et consultant DataMining Ces 5 fonctions se groupent en deux familles : exploration et confirmation. On peut illustrer cette « filiation » sur le schéma ci-dessous4. Sur ce schéma, les fonctionnalités directement accessibles depuis Sas Enterprise Miner accompagne les fonctionnalités apparues avec la (version 3) sont soulignées

Améliorer la gestion de la relation client 1. Choisir un PGI a. Qu'est-ce qu'un PGI ? Un ERP (Enterprise Ressource Planning) ou PGI (Programme de Gestion Intégré) est un progiciel développé par un éditeur suffisamment général pour convenir à plusieurs clients, comprenant une base standard et une partie 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

Les bons plans pour fidéliser ses clients 1. Quels sont les enjeux de la fidélisation ? L’enjeu de la fidélisation est de créer une relation durable avec sa clientèle. Elle contribue à entretenir un lien fort, qui consolide la position concurrentielle de celui et préserve à terme sa part de marché et sa rentabilité 2. Quels sont les objectifs quantitatifs et qualitatifs recherchés ? Les objectifs quantitatifs sont de : - Réduire les coûts d’acquisition des clients : garder un client revient

ETAPE 1 |La prise de contact et l’accueil des clients | Cette phase permet de mettre en confiance le client afin de favoriser le confort tout au long de la vente. Elle va permettre de continuer l’entretien dans les conditions idéales. | | |ETAPE 2 |La recherche des besoins | | | | |Elle permet

Stéphane Tufféry DATA MINING & STATISTIQUE DÉCISIONNELLE 25/12/2006 © Stéphane Tufféry - Data Mining - http://data.mining.free.fr 1 • Qu’est-ce que le data mining ? • A quoi sert le data mining ? • Les 2 grandes familles de techniques • Le déroulement d’un projet de data mining • Coûts et gains du data mining • Facteurs de succès - Erreurs à éviter • L’analyse et la préparation des données • Techniques descriptives de data mining • Techniques prédictives de data mining • Logiciels

Stéphane Tufféry DATA MINING & STATISTIQUE DÉCISIONNELLE 27/01/2009 © Stéphane Tufféry - Data Mining - http://data.mining.free.fr 1 Présentation de l’auteur • En • • • charge de la statistique et du data mining dans un grand groupe bancaire Enseigne le data mining en Master 2 à l’Université ParisDauphine, à l’Université Rennes 1 et à l’ISUP (Université Paris 6) Docteur en Mathématiques Auteur de : • Data Mining et Scoring (épuisé), Éditions Dunod, 2002 • Data Mining et Statistique

80-615-91 - Classification automatique : modèles, algorithmes et applications http://zonecours.hec.ca/af1CodexImp.txp?instId=H2011-1-2545330&lang=fr 0 Il existe des informations réservées. 80-615-91 -Classification automatique : modèles, algorithmes et applications MAINTENANCE: Hiver 2011 : J01 Hansen,Pierre ZoneCours sera Présentation non disponible les samedis de 1h à 6h du matin. Objectifs Merci de votre collaboration. L'exploitation des données (data mining) a pour but d'extraire

requêtes inconnues par avance, il est très délicat d’optimiser a priori la structure de la base de données. • Spécifications initiales faibles : dans la continuité du premier point, l’entrepôt de données est avant tout un lieu d’exploration. Ces explorations aboutissent à des conclusions qui elles-mêmes justifient l’industrialisation de certains traitements. En d’autres termes, les spécifications sont très faibles au départ et évoluent sans cesse. • Sous-estimation de la non-qualité des données : de