DATA MINING

LEFEBURE

Comment intégrer le data mining à son entreprise ?

Le data mining consiste à extraire et à analyser,
par des méthodes statistiques, un large
volume de données puisées dans le data warehouse de
l'entreprise, en vue de découvrir des
tendances ou des règles qui s'avéreront utiles pour
définir la stratégie marketing et
commerciale. Cet ouvrage vous donnera les clés d'une
intégration réussie en proposant une
méthodologie de conduite de projet, complétée par
une étude de cas détaillée.

Savoir choisir l'outil de data mining approprié

Comment faire le tri parmi l'offre considérable
présente sur le marché ? Ce livre apportera la
réponse au lecteur en présentant les différentes
techniques de data mining employées et les
principaux outils disponibles actuellement (près
d'une trentaine de logiciels recensés), puis en
lui fournissant des critères d'évaluation pour
l'orienter dans ses choix.

Une deuxième édition actualisée et enrichie

Deuxième édition d'un ouvrage qui a obtenu en 1998
le prix de l'AFISI (Association Française
d'Ingénierie des Systèmes d'Information), ce livre
propose un panorama mis à jour et complété
des outils de data mining, ainsi que de nouveaux
développements sur le web mining et le text
mining.

A qui s'adresse cet ouvrage ?

Aux décideurs, chefs de projets et responsables
marketing souhaitant acquérir une vue
d'ensemble du data mining, de ses applications
possibles et du marché actuel des outils,
Aux concepteurs de sites web avec
personnalisation et d'applications e-commerce.

Au sommaire

Les enjeux du data mining Données et
connaissances Infocentres et data warehouses
Systèmes opérationnels et décisionnels Domaines
d'application du data mining
Le processus de data mining Les différentes
phases
Les bases de l'analyse de données Exemples et
types de données Notion de similarité
Notion de distance Notion d'association
Probabilités et arbres de décisions
Les techniques de data mining Le raisonnement à
base de cas Les knowbots ou agents
intelligents Les associations Les arbres de
décision Les algorithmes génétiques Les
réseaux bayésiens Les réseaux de neurones Les
cartes de Kohonen ou self organizing
maps Les outils de visualisation Le text mining

Les logiciels de data mining Complémentarité
des techniques Quelle technique pour
quelle application ? Typologie des fournisseurs
Critères de choix • Les outils proposés sur
le marché (Intelligent Miner, Clementine, SAS
Enterprise Miner, SPAD_)
Le web mining _ Internet : un média et un canal
• La quête du one-to-one • Les
données manipulées • Spécificités du processus
de web mining • Les applications • Le
choix d'un outil
Etude de cas _ Présentation du cas • Les
différentes phases du projet • Impacts
organisationnels des résultats du data mining •
Mettre en place le data mining dans
l'entreprise
Perspectives _ Evolutions du data mining • Data
mining et liberté du citoyen • Gestion
des connaissances • Conclusion
Utilisation du CD-Rom.

Sur le CD-Rom offert avec ce livre Deux nouveaux
outils* de data mining :
- Alice 6.1 d'ISoft,
- Knowlbox 1.0 de Complex Systems.

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