Logiciel de statistiques

PAGEREF _Toc533334079 h 7 3.1 Historique PAGEREF _Toc533334080 h 7 3.2 Raison sociale, statut juridique et actionnariat PAGEREF _Toc533334081 h 7 3.3 Socits apparentes PAGEREF _Toc533334082 h 7 3.4 Activits PAGEREF _Toc533334083 h 8 3.5 Les logiciels chez Multimdia Solutions PAGEREF _Toc533334084 h 8 3.5.1 Windex PAGEREF _Toc533334085 h 8 3.5.2 Windex Server PAGEREF _Toc533334086 h 10 3.5.3 Jimage PAGEREF _Toc533334087 h 10 3.5.4 IndexGED PAGEREF _Toc533334088 h 11 3.6 March et chiffre daffaire

Enseignants TD2- Statistiques descriptives 1- METTRE LES UNITES !!!! MEME LES ECART-TYPES, LA VARIANCE, LES QUARTILES ONT UNE UNITE COMME LA MOYENNE ET LA MEDIANE Par exemple, les longueurs mesurées en mètres (m) ont une variance mesurée en mètres carrés (m²). 2- PAS PLUS DE PRECISION QUE LES DONNEES DE DEPART QUI SERVENT A FAIRE LE CALCUL=> Si un appareil donne une lecture avec 2 chiffres derrière la virgule, la moyenne ne peut pas avoir 5 décimales, un calcul n'améliore pas la précision

coûts supplémentaires. 1.1.4 Délais du projet Les réponses au cahier des charges devront être soumises au plus tard le 15/04/2020 et le choix du prestataire se fera au plus tard le 26/04/2020. La société souhaite que la mise en production du logiciel se fasse au maximum le 01/09/2020. 1.2 Contexte 1.2.1 Études déjà effectuées Un audit de l’état du parc a été réalisé afin de constater l’écart existant entre les informations détenues par le service informatique et l’état réel du parc. Une

qui fournit du contenu. Le fournisseur gère trois types d’actions sur la plateforme : • • • Source le dépôt de ses contenus (vidéo, MRSS, image) sur un compte ftp, la correction des erreurs s’il y en a, et la consultation de ses statistiques. Une source est un ensemble de contenus fourni par un provider. Un provider fournit généralement une seule source. Toutefois plusieurs sources peuvent être affectées à un fournisseur par exemple lorsque plusieurs entités du fournisseur livrent

règles, analyse statistique, listes noires ou blanches : quels sont les soubassements techniques permettant de se prémunir contre le fléau du spam ? > En quoi consiste le filtrage d'e-mails non sollicités ? Il s'agit d'un ensemble de techniques visant à automatiser la suppression du spam par analyse de certains de ses éléments caractéristiques. Ces techniques vont des règles de message utilisées par certains logiciels de filtrage

TD : Réalisation de graphiques statistiques à partir de logiciel On a mené une enquête sur deux échantillons de lycéens, concernant la distance séparant le domicile de leurs lycées. Les résultats sont en kilomètres dans le fichier tableur joint.Ce fichier sera complété, notamment les cases avec bordures.Les réponses nécessitant un commentaire ou un calcul seront rédigées sur ce document texte. On y insérera les différents diagrammes réalisées avec le tableur, geogebra, paint, …Le but est, en

Systèmes d'Information Géographique, pierre angulaire du Géomarketing 4 1. Définition 4 2. Fonctions d’un SIG 4 3. Difficultés dans la mise en place d’un SIG 5 B. Les sources de données 7 1. La cartographie 7 2. Les données statistiques et les fichiers 7 3. Le géocodage 8 II. Les diverses applications 9 A. Applications au marketing stratégique 9 B. Applications liées aux problématiques de distribution 10 C. Applications au marketing direct 10 III. Les perspectives

importante avec un contrat de licence avec l’enseigne, l’utilisation d'un concept, l’organisation d’animations commerciales, la présence de marques de distributeurs (ProTouch, McKinley,…) et un système informatique propre à l’enseigne avec un pro logiciel (Intersys) et un intranet (Hermès). 2. Organigramme . L’unité commerciale fait partie d’un groupe avec l’Intersport de Luçon qui est dirigé par M. Cesbron, ce qui permet d’effectuer des rétrocessions de marchandises ou acheter en gros avec

¯ ∗ statistique de test : Z = n(X − µ0 )/σ ∗ sous H0 : Z∼N (0; 1) approximativementa ∗ zone de rejet de H0 au seuil α : |Z| > z1−α/2 ◦ σ inconnub √ ¯ ∗ statistique de test : T = n(X − µ0 )/S ∗ sous H0 : T ∼ Tn−1 ∗ zone de rejet de H0 au seuil α : |T | > tn−1;1−α/2 • test unilatéralb : H0 : µ ≤ µ0 vs H1 : µ > µ0 ◦ σ connu √ ¯ ∗ statistique de test : Z = n(X − µ0 )/σ ∗ sous H0 : P(Z > z1−α ) ≤ α ∗ zone de rejet de H0 au seuil α : Z > z1−α ◦ σ inconnu √ ¯ ∗ statistique de

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, l’individualisation