Exploration polaire

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informations utiles et par la suite acquérir des connaissances de grandes bases de données ». Berson et al. (2000), Lejeune (2001), Ahmed (2004) et Berry et Linoff (2004) fournissent également une définition similaire au sujet du data mining (exploration de données) comme étant le processus d'extraction ou de détection de motifs cachés ou de l'information des bases de données importantes. Avec les données complètes du client, la technologie du data mining peut fournir des renseignements commerciaux

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Datamining Foyad définit le datmining ou l’ECD (Extraction des Connaissances à partir de Données) comme un processus non-trivial d’identification de structures inconnues, valides et potentiellement exploitables dans les bases de données. C’est donc une analyse de données qui permet de classer des faits et de les prévoir dans une certaine mesure. Le datamining sert à valoriser les fichiers d’une entreprise et de modifier le schéma organisationnel. Dans le e-commerce, le datamining permet à l’entreprise

C’est donc un processus de groupe qui se veut directif, orienté vers une décision que les participants sont amenés à prendre à travers des étapes bien déterminées. La technique NGT est particulièrement utile pour « identification des problèmes, exploration des solutions, et établissement des priorités ». Le processus NGT a pour objectifs : s’assurer que les différents processus sont utilisés durant chaque phase créative ; compensation de la participation des membres du groupe ; et incorporation du

IBM Software Business Analytics IBM® SPSS® Modeler Professional Prendre de meilleures décisions grâce à l’intelligence prédictive Points clés • Consultez, préparez et modélisez facilement des données structurées avec cet utilitaire de data mining visuel intuitif Étendez les avantages de l’analyse métier grâce à l’intégration du logiciel Cognos® Business Intelligence et d’InfoSphere™ Warehouse Analysez les données stockées dans les système existants grâce à la prise en charge d’IBM Classic

Alexandre PELON Projet Datamining Analyse de données sur les Actions du SBF 120 Enseignant : M. Diday DESS Informatique Décisionnelle Université de Paris IX Dauphine Année 2003-2004 Projet Datamining Analyse de données sur les Actions du SBF 120 Sommaire INTRODUCTION.................................................................................................................................................................... 3 1 PRESENTATION DU DATAMINING ET DU LOGICIEL

ANNUAIRE UNIVERSITÉ DE SHERBROOKE 2013 - 2014 Faculté des sciences Extrait de l'Annuaire général 2013 - 2014 Doctorat en informatique RENSEIGNEMENTS 819 821-8000, poste 62703 (téléphone) 819 821-8200 (télécopieur) phd.informatique@USherbrooke.ca (adresse électronique) RESPONSABILITÉ : Département d'informatique, Faculté des sciences LIEUX DE FORMATION ET TRIMESTRES D'ADMISSION Sherbrooke : admission aux trimestres d’automne, d’hiver et d’été GRADE : Philosophiæ Doctor, Ph

Démarche: 1. Etude de l'existant (définir la problématique) 1. Collecte d’information (inventaire documentaire, entrevue individuelle). 2. identifier 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

Propriétaire 527 186 52.70 18.60 73.91 26.09 713 71.30 Logement gratuit 64 44 6.40 4.40 59.26 40.74 108 10.80 Total 700 300 1000 70.00 30.00 100.00 © Stéphane Tufféry - Usage réservé à l’Université Rennes 1 63 Exploration avec une ACM 14/10/2011 © Stéphane Tufféry - Usage réservé à l’Université Rennes 1 64 La sélection des variables 14/10/2011 © Stéphane Tufféry - Usage réservé à l’Université Rennes 1 65 Importance de la sélection des variables