Exploration polaire

Initiation au décisionnel (Business Intelligence, DataWarehouse, OLAP) par Mohamed Taslimanka Sylla (Page personnelle) Date de publication : 20/10/2007 Dernière mise à jour : 20/10/2007 Ce tutoriel a pour objectif de vous expliquer les objectifs du décisionnel ainsi que le jargon qui va avec. Dans une deuxième partie, je passe à un tutoriel qui traite l'analyse OLAP qui est partie intégrante du décisionnel. Initiation au décisionnel (Business Intelligence, DataWarehouse, OLAP) par Mohamed

1.  Généralités 2. L’entreposage des données (Data warehousing) 3. L’analyse multidimensionnelle (OLAP) 1. Généralités 2. L’entreposage des données (Data warehousing) 2.1. Modélisation des EDs 2.2. Construction d’un ED 2.3. Alimentation d’un ED 2.4. Administration d’un ED 3. L’analyse multidimensionnelle (OLAP) 3.1. Approche OLTP contre Approche OLAP 3.2. Représentation des données 3.3. Les différentes approches (ROLAP, MOLAP, HOLAP) 3.4. Les magasins et les cubes de données 3.5. Les différentes

sont réunies par la NASA dans un endroit secret pour simuler devant des caméras l’exploration de la planète mars. Ce long métrage démontre qu’avec nos technologies avancées la NASA aurait pus simuler en studio les premiers pats sur la lune et sont exploration. De plus le film nous fait comprendre qu’il est facile pour le gouvernement de manipuler l’opinion des gens avec des phrases bien placé et des preuves plus ou moins irréfutable dites par des professionnelles. Dans le module lunaire en route vers

Plan : Introduction II-les perspectives de data Mining Définition II- Pratique du data Mining A- Le processus de data Mining B - Techniques de data Mining 1-Les arbres de décision 2-Les réseaux neuronaux C- Les logiciels de data Mining III- example d’application data Mining IV- Web mining V-Les avantages et les défauts de Data Mining -CONCLUSION INTRODUCTION AU DATA MINING L’accroissement de la concurrence

suppose de modifier le focus de notre regard. • C’est repérer les moments même brefs au cours desquels le patient a pu faire en sorte « d’aller bien » ou « d’aller mieux ». Catégories d’entretien • L’entretien diagnostic (recueil de données). – Exploration de données psychiques, physiques et sociales du patient permettant d’élaborer un plan de soins. • L’entretien de soutien. – C’est la fonction de recueil de données. C’est la fonction de protection, de portage des affects qui favorise le relâchement

les missions du marketing relationnel · Marketing relationnel de proactivité : dans sa dimension proactive, le contact de l'entreprise avec la cible a pour objet de suggérer les améliorations du produit utilisé et de recueillir les idées de produits nouveaux. L'entreprise doit aider le client à repérer, à structurer ou à reconnaître ses besoins. · Marketing relationnel d'adaptativité : dans le cadre d'un marketing relationnel adaptatif, l'entreprise prend l'initiative d'aller ou de téléphoner pour

Entrepôt de Données Jean-François Desnos Jean-Francois.Desnos@grenet.fr ED JFD 1 Définition (Bill Inmon 1990) Un entrepôt de données (data warehouse) est une collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et historisées pour la prise de décisions ED JFD 2 Les données sont thématiques Données sont organisées par thème (sujets majeurs, métiers), vs systèmes de production : processus fonctionnels. analyses transversales / structures fonctionnelles et organisationnelles

6400 km | 13 Septembre | Lune | Alunissage : Echec | Luna 2 | Luna 2 s'écrase dans la mer des pluies, non loin du cratère Autolycus. On découvre qu'il existe une couche de gaz ionisé de basse énergie autour de la Lune. | 7 Octobre | Lune | Exploration de la Lune en la survolant rapidement | Luna 3 | Premières photographies de la face cachée de la Lune. | 1960 | 11 Mars | Soleil | Envoi d’une sonde en restant en orbite | Pioneer 5 | Sonde en orbite solaire | 1er Avril | Terre | Mise en Service

L’utilisateur peut, grâce à un menu, changer de dimension d’analyse. Ainsi il peut regarder les chiffres d’affaires par magasin et par mois puis remplacer la dimension temps par la dimension produit pour analyser les ventes par marques. • Drill down Exploration des informations à un niveau plus détaillé. Cela est possible pour un tableau et un graphique. Le drill down se fait selon une hiérarchie définie par l’administrateur. Lorsque l’utilisateur regarde les chiffres d’affaires par région, par produit

POLYTECH’NANTES Entrepôt de Données avec SAS ANGER Bénédicte AMEZIANE Ines 04/05/2011 1. Modélisation en étoile : − Les différentes dimensions :  FAITS_NOTES  DIM_UE  DIM_TEMPS  DIM_ETUDIANTS La table de faits est la table FAITS_NOTES, les mesures sont :  Moyenne  Niveau  Abscence  SID  idTemps  Unité - - Les clés primaires sont celles précédées par l’icône de chaque table. et situées à la première ligne [2] ANGER Bénédicte_AMEZIANE Ines TP Entrepôt de données