Modèle de données

Remerciement Mes remerciements à mon encadreur Mr Belgacem Habib qui m’a aidé durant mon travail et mis à ma disposition le nécessaire pour compléter mon stage. Et je remercie aussi le gérant de la société ICONE, Mr Boukari Mabrouk qui m’a donné la chance de collaborer ce projet de fin d’études au sein de sa société ainsi que tous les personnels de la société ICONE. Un grand remerciement à mon encadreur Mme Achour Hadhemi pour les conseils et les remarques pertinentes qu’elle a toujours

le nom de système d’information. 2 1 29/10/2014  Que veut dire un SI?  Qu’est-ce donc qu’une base de données ?  Que peut-on attendre d’un système de gestion de bases de données ?  Que peut-on faire avec une base de données ?  Une mise en œuvre pratique  NB. Evaluation : les TPs sont à rendre à la fin de toutes les séances : anticipez ! Des données ? Est ce important pour vous ?  Des relevés de banques, de cartes de crédit  Des carnets d’adresses  La consommation

les échanges intra-industrie de produits homogènes ? Pour y répondre, Bernhofen commence par adapter le modèle purement théorique de Bander (1991), qui est un modèle d'oligopole expliquant le commerce intra-industrie de produits homogènes. En utilisant une base de données sur les échanges réalisés au sein du secteur pétrochimique entre l'Allemagne et les Etats-Unis, il teste empiriquement ce modèle afin de valider les effets théoriques mis en évidence. Son expérience, qui se révèle être plutôt concluante

plus complexes avec des problématiques beaucoup plus ambitieuses que par le passé, caractérise-t-il aujourd'hui le terrain d'action de l'informatique de gestion. Ces nouvelles contraintes obligent l’informaticien à acquérir la maîtrise de nouveaux modèles conceptuels et logiques, à mettre en œuvre des outils de haute productivité en matière de développement. Elles replacent le gestionnaire dans sa responsabilité organisationnelle en matière de conception et de spécification d’applications informatiques

1. Modèle relationnel 2. Passage du modèle entitéassociation au modèle relationnel 3. Étude de cas 1  Le MCD reste un modèle abstrait. Les concepts (leurs définitions et leurs comportements) ne sont pas représentés d’une manière qui pourrait conduire à un traitement informatique facile et rapide.  La nécessité d’une étape intermédiaire - modèle logique des données (MLD) - proposant une représentation de données en vue de leur traitement par ordinateur.  Le passage du MCD à une description

Universitaire 2007-2008 UFR Sciences Sociales - Département MASS MASTER Statistique pour l’entreprise Modèle logistique et scoring Pierre-André Cornillon et Laurent Rouvière Université Rennes 2 Place du Recteur H. le Moal CS 24307 - 35043 Rennes Tel : 02 99 14 18 21 Mel : Pierre-Andre.Cornillon@supagro-inra.fr laurent.rouviere@uhb.fr Table des matières 1 Introduction 1.1 Rappels sur le modèle linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Analyse discriminante de linéaire (au sens de Fisher

Aléatoire. Décomposition • La qualité des prévisions : Mesures des erreurs de prévision (MAD, MSE, MFE, MAPE). • Modèles pour séries stationnaires : – Moyenne mobile simple (SMA). – Moyenne mobile simple pondérée. – Lissage exponentiel simple. 4 Plan • Modèles pour séries avec tendances : – Régression linéaire. – Lissage exponentiel double (Holt). – Moyenne mobile double. • Modèles pour séries avec saisonnalité : – – – – Longueur du cycle. Multiplicateurs saisonniers. Décomposition de la série

Conception d’une base de données Cours “Bases de données” 3° année (MISI) 1. Un modèle conceptuel : le modèle entité- association 2. Le modèle relationnel 2.1. Définition 2.2. Règles de traduction 2.3. Dépendances entre données et formes normales 2.4. Le LDD SQL2 Antoine Cornuéjols www.lri.fr/~antoine antoine.cornuejols@agroparistech.fr Le modèle relationnel Langage de Définition de Données SQL2 Le modèle relationnel Langage de Définition de Données SQL2 SQL (Structured Query

moyenne)...................................... 17 MAPE: Mean Absolute Percentage Error (pourcentage d'erreur absolue moyen) ... 18 5. La qualité des prévisions........................................................................... 15 6. Modèles pour séries stationnaires............................................................. 19 Introduction............................................................................................................... 19 Moyenne mobile simple (SMA)

carré des erreurs)....................................... 16 MFE: Mean Forecast Error (erreur de prévision moyenne)...................................... 17 MAPE: Mean Absolute Percentage Error (pourcentage d'erreur absolue moyen) ... 18 6. Modèles pour séries stationnaires............................................................. 19 Introduction............................................................................................................... 19 Moyenne mobile simple (SMA)