Data mining et statistique décisionnelle

L'intelligence des données

Stéphane Tufféry

560 pages, parution le 22/05/2007 (2^eme édition)

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Résumé

Le data mining et la statistique sont de plus en plus répandus dans les entreprises et les organisations soucieuses d'extraire l'information pertinente cachée dans leurs bases de données, en vue d'expliquer et de prévoir.

Cette nouvelle édition, revue et augmentée de 160 pages, fait le point sur le data mining, ses méthodes, ses outils et ses applications, qui vont du scoring jusqu'au web mining et au text mining. Nombre de ses outils appartiennent à l'analyse des données et la statistique classique (classification automatique, analyse discriminante, régression logistique, modèles linéaires généralisés, ...) mais certains sont plus spécifiques au data mining, comme les arbres de décision, les réseaux de neurones, les SVM, le boosting, etc. Tous sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et conviviaux ; un chapitre est d'ailleurs destiné à aider le lecteur à se diriger dans cette offre logicielle fournie et dresse un comparatif très approfondi des deux leaders, SAS et SPSS. L'utilisation des logiciels et l'interprétation des résultats sont illustrées par de nombreux exemples conduits avec SAS, SPSS et R.

Les aspects méthodologiques vont de la conduite des projets jusqu'aux facteurs de réussite et aux pièges à éviter, en passant par l'évaluation et la comparaison des modèles, l'intégration dans le marketing de bases de données, le calcul du retour sur investissement, les interfaces informatiques, sans oublier les contraintes juridiques dès que l'on traite des données à caractère personnel.

L'auteur - Stéphane Tufféry

Stéphane Tuffery est responsable des études statistiques dans un grand groupe bancaire. Il intervient à l'Institut des Actuaires et il est Maître de Conférences associé à l'Université de Rennes 1, où il enseigne le data mining et les méthodes de Big Data. Il a publié dans la même collection Data Mining et statistique décisionnelle (5e édition), qui a été traduit en anglais.

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Sommaire

Panorama du data mining
Le déroulement d'une étude de data mining
L'exploration et la préparation des données
L'utilisation des données commerciales
Aperçu sur les techniques de data mining
L'analyse factorielle
Les réseaux de neurones
Les techniques de classification automatique
La recherche d'associations
Les techniques de classement et de prédiction
Une application du data mining : le scoring
Les facteurs de succès d'un projet de data mining
Les logiciels de statistique et data mining
Le text mining
Le web mining

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Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Technip
Auteur(s)	Stéphane Tufféry
Parution	22/05/2007
Édition	2^eme édition
Nb. de pages	560
Format	16 x 24
Couverture	Broché
Poids	1035g
Intérieur	Noir et Blanc
EAN13	9782710808886
ISBN13	978-2-7108-0888-6