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Caumont, Daniel

Introduction au data mining

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Audience : Adulte - Haut niveau
Le Pitch
Sommaire1 Logique managériale de l’exploration des données 2 Transformer les données brutes en variables– les classes de variables 3 Méthodes pour découvrir les« informations cachées», les structurer et les comprendre Les analyses factorielles métriques et non métriques Les méthodes associant simultanément plusieurs types de variables 4 Méthodes de partitionnement préparatoireà l’analyse prédictive Les techniques de classification (typologie) Les techniques de segmentation 5 Méthodes d’aideà la prise de décision età l’évaluation des modèles proposés Les méthodes prédictives : les différentes techniques de régression adaptéesà la nature des données Le principe du« scoring» et l’évaluation des modèles de prévision construits.,Présentation Le data mining est un ensemble d’outils  permettant une analyse de haut niveau de données disparates accumulées par l’entreprise pour l’aiderà  déterminer sa stratégie et guider les décisions qui en découlent. Les auteurs resituent ce  domaine dans un champ beaucoup plus large auquel toutes les entreprises sont confrontées aujourd’hui : l’intégration et la gestion de masses d’informations hétérogènes dans le processus de décision et, donc, la maitrise du data miningà laquelle ces outils contribuent. C’est cette logique qui structure le contenu de l’ouvrage où, après avoir défini dans un premier  chapitreà valeur introductive ce qu’est le data mining (exploration heuristique des données), les  chapitres suivants présenteront l’essentiel des méthodes et outils répondant aux différents objectifs analytiques visant, soit la logique et la compréhension des liens observés entre variables  (dimension descriptive), soit la prise de décision (dimension prédictive d’un comportement). Afficher moinsAfficher plus

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Introduction au data mining

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Le Pitch

Sommaire1 Logique managériale de l’exploration des données 2 Transformer les données brutes en variables– les classes de variables 3 Méthodes pour découvrir les« informations cachées», les structurer et les comprendre Les analyses factorielles métriques et non métriques Les méthodes associant simultanément plusieurs types de variables 4 Méthodes de partitionnement préparatoireà l’analyse prédictive Les techniques de classification (typologie) Les techniques de segmentation 5 Méthodes d’aideà la prise de décision età l’évaluation des modèles proposés Les méthodes prédictives : les différentes techniques de régression adaptéesà la nature des données Le principe du« scoring» et l’évaluation des modèles de prévision construits.,Présentation Le data mining est un ensemble d’outils  permettant une analyse de haut niveau de données disparates accumulées par l’entreprise pour l’aiderà  déterminer sa stratégie et guider les décisions qui en découlent. Les auteurs resituent ce  domaine dans un champ beaucoup plus large auquel toutes les entreprises sont confrontées aujourd’hui : l’intégration et la gestion de masses d’informations hétérogènes dans le processus de décision et, donc, la maitrise du data miningà laquelle ces outils contribuent. C’est cette logique qui structure le contenu de l’ouvrage où, après avoir défini dans un premier  chapitreà valeur introductive ce qu’est le data mining (exploration heuristique des données), les  chapitres suivants présenteront l’essentiel des méthodes et outils répondant aux différents objectifs analytiques visant, soit la logique et la compréhension des liens observés entre variables  (dimension descriptive), soit la prise de décision (dimension prédictive d’un comportement). Afficher moinsAfficher plus

Détails du livre

Titre complet
Introduction au data mining
Auteur
Caumont, Daniel
Editeur
DUNOD
Format
Poche
Publication
22 octobre 2025
Auteur
Ivanaj, Silvester
Audience
Adulte - Haut niveau
Pages
128
Taille
18 x 13 x 0.7 cm
Poids
131
ISBN-13
9782100880348

Auteur

Caumont, Daniel
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Livré entre : 15 juin - 20 juin
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