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L'ECD propose un cadre général dans lequel sont regroupées les méthodes qui permettent de faire face aux problèmes d'organisation des données et leur exploitation : l'entreposage (data warehousing) qui permet d'organiser les très grands volumes de données, de les structurer et la fouille de données (data mining) qui permet d'extraire des connaissances à partir de données.

Exploration de donnees (Informatique) --- Entrepots de donnees (Informatique) --- Bases de donnees --- Conception --- Data mining --- Congresses --- Database design --- Data warehousing --- Exploration de donnees (Informatique) - Congres --- Entrepots de donnees (Informatique) - Congres. --- Bases de donnees - Conception - Congres

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Information systems --- Business policy --- Data warehousing --- Entrepôts de données (Informatique) --- Entrepôts de données (Informatique)

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Le data tnining et la statistique sont de plus en plus répandus clans les entreprises et les organisations soucieuses d'extraire l'information pertinente de leurs bases (le données, qu'elles peuvent utiliser, ppour, expliquer et prévoir les phénomènes qui les concernent (risques, consommation, fidélisation...). Celte troisième édition, actualisée et augmentée de 170 pages, fait le point sur le data mining, ses méthodes, ses outils et ses applications, qui vont (lu scoring jusqu'au tacb mining et au lev 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, compte les arbres (le décision, les réseaux (le neurones, les SVM, l'agrégation (le modèles et la d élection (les règles d'associations. Ces outils sont disponibles (laits des logiciels (le plus en plus puissants et conviviaux. Lit chapitre de l'ouvrage aide d'ailleurs le lecteur à se diriger dans cette offre logic;elle et détaille les fonctionnalités des trois principaux : SAS, IBM SPSS et aussi R, qui bénéficie d'un développement conséquent dans celte troisième édition. Ces logiciels sont aussi utilisés pour illustrer par (les exemples de nombreuses explications théoriques : titre nouvelle partie de 50 pages est consacrée à une étude de cas complète (le credit scoring, qui va de l'exploration (les données jusqu'à l'élaboration de la grille le score.

Exploration de données (Informatique) --- Bases de données --- Data mining --- Statistical decision

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Explique les principes méthodologiques, les techniques statistiques et les algorithmes de calcul à mettre en oeuvre pour l'étude de très grandes bases de données. La technique prédictive du scoring et les techniques descriptives (qui vont de l'analyse du panier de la ménagère à la segmentation de la clientèle) sont décrites. Une présentation du Text mining et du Web mining complète le sujet.

Exploration de données (Informatique) --- Bases de données --- Bases de données relationnelles

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Computer algorithms --- Data structures (Computer science) --- Algorithmes --- Structures de données (Informatique) --- Computer algorithms. --- Structures de données (Informatique)