Data Miner - Presentation (01) (Khai phá dữ liệu)
- Pages
- 24
- Format
- Size
- 220 KB
- Year
- 2005
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Slide bài giảng về khai phá dữ liệu (data mining), thống kê quyết định và scoring, giới thiệu các kỹ thuật mô tả và dự báo, ứng dụng trong CRM.
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- Data Miner - Presentation (01) (Khai phá dữ liệu)
- Author (in document)
- Stéphane Tufféry
- Content
- Giới thiệu về data mining, statistique décisionnelle và scoring
- Table of contents
- Présentation de l’auteur
- Présentation du cours
- Plan du cours
- Introduction
- Data mining et statistique 1/2
- Data mining et statistique 2/2
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Description
Stéphane Tufféry Statisticien - Data Miner - Enseignant DATA MINING - SCORING STATISTIQUE DÉCISIONNELLE APPLICATION AU CRM 19/08/2005 © Stéphane Tufféry - Data Mining & Scoring - http://data.mining.free.fr 1 Présentation de l’auteur En charge du data mining dans une grande entreprise où il a développé de nombreux systèmes de scoring, de classification et de segmentation Enseigne le data mining en Master 2 dans les Universités de Rennes et Paris-Dauphine Docteur en Mathématiques Auteur de : Data Mining et Scoring, Éditions Dunod, 2002 Ouvrage épuisé Data Mining et Statistique Décisionnelle, Éditions Technip, 2005 Ouvrage consacré à l’application en entreprise des techniques et méthodologies de data mining et statistique Contact : data.mining[chez]free.fr 19/08/2005 © Stéphane Tufféry - Data Mining & Scoring - http://data.mining.free.fr PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com 2 Présentation du cours Cette présentation est issue de cours donnés dans des DESS et Master d’Économétrie entre 1999 et 2005 Ces enseignements ont ensuite trouvé un développement dans des ouvrages publiés chez Dunod puis chez Technip Ce cours est donc consacré aux techniques de data mining, de statistique décisionnelle et de scoring, et à leur mise en oeuvre en entreprise. Elle contient une introduction, une partie technique (préparation des données, analyse factorielle, régression linéaire, régression logistique, GLM, analyse discriminante, arbres de décision, réseaux de neurones, algorithmes génétiques, SVM, k-means et centres mobiles, CAH…) et une partie méthodologique (conduite de projet, facteurs de succès, RSI, aspects informatiques, CNIL…) 19/08/2005 © Stéphane Tufféry - Data Mining & Scoring - http://data.mining.free.fr 3 Plan du cours Qu’est-ce que le data mining ? A quoi sert le data mining ? Les 2 grandes familles de techniques Le déroulement d’un projet de data mining Coûts et gains du data mining
Data Miner - Presentation (01) (Khai phá dữ liệu)
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Stéphane Tufféry Statisticien - Data Miner - Enseignant DATA MINING - SCORING STATISTIQUE DÉCISIONNELLE APPLICATION AU CRM 19/08/2005 © Stéphane Tufféry - Data Mining & Scoring - http://data.mining.free.fr 1 Présentation de l’auteur En charge du data mining dans une grande entreprise où il a développé de nombreux systèmes de scoring, de classification et de segmentation Enseigne le data mining en Master 2 dans les Universités de Rennes et Paris-Dauphine Docteur en Mathématiques Auteur de : Data Mining et Scoring, Éditions Dunod, 2002 Ouvrage épuisé Data Mining et Statistique Décisionnelle, Éditions Technip, 2005 Ouvrage consacré à l’application en entreprise des techniques et méthodologies de data mining et statistique Contact : data.mining[chez]free.fr 19/08/2005 © Stéphane Tufféry - Data Mining & Scoring - http://data.mining.free.fr PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com 2 Présentation du cours Cette présentation est issue de cours donnés dans des DESS et Master d’Économétrie entre 1999 et 2005 Ces enseignements ont ensuite trouvé un développement dans des ouvrages publiés chez Dunod puis chez Technip Ce cours est donc consacré aux techniques de data mining, de statistique décisionnelle et de scoring, et à leur mise en oeuvre en entreprise. Elle contient une introduction, une partie technique (préparation des données, analyse factorielle, régression linéaire, régression logistique, GLM, analyse discriminante, arbres de décision, réseaux de neurones, algorithmes génétiques, SVM, k-means et centres mobiles, CAH…) et une partie méthodologique (conduite de projet, facteurs de succès, RSI, aspects informatiques, CNIL…) 19/08/2005 © Stéphane Tufféry - Data Mining & Scoring - http://data.mining.free.fr 3 Plan du cours Qu’est-ce que le data mining ? A quoi sert le data mining ? Les 2 grandes familles de techniques Le déroulement d’un projet de data mining Coûts et gains du data mining
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