Ebook Data Mining et statistique décisionnelle - Nouvelle édition
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Data Mining et statistique décisionnelle - Nouvelle édition
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Le data mining et la statistique décisionnelle sont des disciplines de plus en plus répandues dans les entreprises et dans les organisations soucieuses d'extraire l'information pertinente cachée dans leurs bases de données, en vue notamment d'améliorer leurs processus, leur gestion de la relation client (CRM) et leur maîtrise des risques. Cet ouvrage fait le point sur le data mining, ses méthodes, ses outils et ses applications, qui vont du scoring 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...) mais certains sont plus spécifiques au data mining, comme les arbres de décision, les réseaux de neurones, les support vector machines, les algorithmes génétiques, le boosting, etc. Tous sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et conviviaux ; un chapitre est notamment destiné à aider le lecteur à se diriger dans une offre fournie et dresse un comparatif très approfondi des deux leaders : SAS et SPSS. L'utilisation des logiciels et l'interprétation des résultats sont illustrées dans tout le livre par de nombreux exemples conduits avec SAS, SPSS et SPAD. Les aspects méthodologiques vont de la conduite des projets 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. Cet ouvrage de référence intéressera les statisticiens, les data miners, les utilisateurs et les gestionnaires de bases de données, quel que soit leur secteur d'activité, mais également les décideurs, les économètres, les enseignants et les étudiants en sciences économiques.Broché=533 pages. Editeur Édition =Technip; Nouvelle édition - revue et augmentée (22 mai 2007). Langue =Français. ISBN-10=2710808889. ISBN-13=978-2710808886. Dimensions du produit=24 x 3,3 x 17 cm. Moyenne des commentaires client =4.0 étoiles sur 5 4 commentaires client. Classement des meilleures ventes d'AmazonBases de donnéesMathématiquesProgrammation et langages=872.902 en Livres (Voir les 100 premiers en Livres) .zg_hrsr { margin: 0; padding: 0; list-style-type: none; } .zg_hrsr_item { margin: 0 0 0 10px; } .zg_hrsr_rank { display: inline-block; width: 80px; text-align: right; } n°321 dans Livres > Informatique et Internet > n°1848 dans Livres > Etudes supérieures > Université > n°2601 dans Livres > Informatique et Internet >.Cet ouvrage de référence, agréable à lire malgré sa technicité, et qui comporte beaucoup d'exemples traités avec les logiciels du marché, s'adresse aux statisticiens, aux utilisateurs et gestionnaires de bases de données dans tous les domaines d'activité, ainsi qu'aux étudiants de masters et à leurs enseignants.(Journal de la Société Française de Statistique et Revue de Statistique Appliquée, Vol. 148, n° 3/2007). Un manuel très clair et très complet.(Revue de statistique appliquée, mars 2006)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, janvier 2006). Je l'ai utilisé pour mon travail. Il a été une source d'inspiration et d'idées. Très bien écrit. Un Must pour quelqu'un qui travaille dans le décisionnel.. Très verbeux même si cette nouvelle édition est nettement étoffée et améliorée. J'ai aimé certaines passages techniques qui permettent de mieux percevoir l'utilité de comparer plusieurs indicateurs, mais j'ai trouvé ce livre trop généraliste : il est adapté à des managers mais pas vraiment à des profils techniques (j'entends par là plus des personnes qui veulent voir le data mining d'un point de vue fonctionnel)..
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