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Data mining et statistique décisionnelle
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Data mining et statistique décisionnelle

Data mining et statistique décisionnelle

L'intelligence des données - 3e édition revue et augmentée

Stéphane Tufféry

706 pages, parution le 21/01/2010 (3eme édition)

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 de leurs bases de données, qu'elles peuvent utiliser pour expliquer et prévoir les phénomènes qui les concernent (risques, consommation, fidélisation...).

Cette troisième édition, actualisée et augmentée de 170 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 ces outils appartiennent à l'analyse des données et à la statistique classique (classification automatique, analyse discriminante, régression logistique, modèles linéaires généralisés, régression régularisée...), mais certains sont plus spécifiques au data mining, comme les arbres de décision, les réseaux de neurones, les SVM, l'agrégation de modèles et la détection des règles d'associations.

Ces outils sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et conviviaux. Un chapitre de l'ouvrage aide d'ailleurs le lecteur à se diriger dans cette offre logicielle et détaille les fonctionnalités des trois principaux : SAS, IBM SPSS et aussi R, qui bénéficie d'un développement conséquent dans cette troisième édition. Ces logiciels sont aussi utilisés pour illustrer par des exemples de nombreuses explications théoriques : une nouvelle partie de 50 pages est consacrée à une étude de cas complète de credit scoring, qui va de l'exploration des données jusqu'à l'élaboration de la grille de score.

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, leur intégration dans les processus opérationnels, sans oublier les contraintes juridiques dès que l'on traite des données à caractère personnel.

"Ce livre très riche et agréable à lire, malgré sa technicité, est destiné aux statisticiens et praticiens du data mining, aux utilisateurs et gestionnaires de bases de données mais aussi à tous les décideurs et aux étudiants en sciences économiques."
Bulletin APMEP

"Cet ouvrage présente un panorama général et complet de ce qu'est le data mining, des domaines où il est utilisé, des techniques utilisées, des applications typiques."
Bulletin de méthodologie sociologique

"Un manuel très clair et très complet."
Revue de statistique appliquée

"Un ouvrage de référence pour les gestionnaires de bases de données dans tous les secteurs d'activité."
Short Book Review

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.

Autres livres de Stéphane Tufféry

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
  • Les logiciels de statistique et data mining
  • 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
  • Le text mining
  • Le web mining
  • A. Rappel de statistiques
  • B. Data mining, informatique et libertés
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Caractéristiques techniques

  PAPIER
Éditeur(s) Technip
Auteur(s) Stéphane Tufféry
Parution 21/01/2010
Édition  3eme édition
Nb. de pages 706
Format 17 x 24
Couverture Broché
Poids 1240g
Intérieur Noir et Blanc
EAN13 9782710809463
ISBN13 978-2-7108-0946-3

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