Textmining (08) - Khai phá dữ liệu
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- 2004
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Slide bài giảng về khai phá dữ liệu web, bao gồm các khái niệm, phân tích tổng thể, tệp log và các ứng dụng.
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- Textmining (08) - Khai phá dữ liệu
- Contenu
- Tài liệu trình bày về Data Mining, tập trung vào Web Mining và Text Mining. Nó bao gồm định nghĩa, mục tiêu, các kỹ thuật, quy trình dự án, và các vấn đề pháp lý liên quan.
- Table des matières
- 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
- Facteurs de succès - Erreurs à éviter
- Informatique décisionnelle et de gestion
- La préparation des données
- Techniques descriptives de data mining
- Techniques prédictives de data mining
- Logiciels et consultants
- CNIL et limites légales du data mining
- Le web mining
- Le text mining
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- Téléversé par
- Uni24h
Génération de l'aperçu...
Description
Stéphane Tufféry Statisticien - Data Miner - Enseignant DATA MINING - SCORING STATISTIQUE DÉCISIONNELLE APPLICATION AU CRM 11/11/2004 © Stéphane Tufféry - Data Mining & Scoring - http://data.mining.free.fr 1 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 Facteurs de succès - Erreurs à éviter Informatique décisionnelle et de gestion La préparation des données Techniques descriptives de data mining Techniques prédictives de data mining Logiciels et consultants CNIL et limites légales du data mining Le web mining Le text mining 11/11/2004 © Stéphane Tufféry - Data Mining & Scoring - http://data.mining.free.fr PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com 2 Le Web Mining 11/11/2004 © Stéphane Tufféry - Data Mining & Scoring - http://data.mining.free.fr 3 Définition du Web Mining Web Mining = Data Mining appliqué aux données de navigation sur le web Objectifs du web mining : 1) Optimiser la navigation dans un site, afin de maximiser le confort des internautes, d’augmenter le nb de pages consultées et l’impact des liens et des bannières publicitaires 2) Déceler les centres d’intérêt, et donc les attentes, des internautes venant sur le site de l’entreprise 3) Mieux connaître les clients qui se connectent nominativement à un site, en croisant leurs données de navigation avec leurs données personnelles détenues par l’entreprise 11/11/2004 © Stéphane Tufféry - Data Mining & Scoring - http://data.mining.free.fr PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com 4 1) Analyses globales Statistique descriptive « 70 % des internautes ont consulté 3 pages ou moins » « 40 % des internautes accèdent au site sans passer par la page d’accueil » Détection des règles d’associations « 20 % des internautes visitant la page A visitent la page B dans la mê
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Stéphane Tufféry Statisticien - Data Miner - Enseignant DATA MINING - SCORING STATISTIQUE DÉCISIONNELLE APPLICATION AU CRM 11/11/2004 © Stéphane Tufféry - Data Mining & Scoring - http://data.mining.free.fr 1 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 Facteurs de succès - Erreurs à éviter Informatique décisionnelle et de gestion La préparation des données Techniques descriptives de data mining Techniques prédictives de data mining Logiciels et consultants CNIL et limites légales du data mining Le web mining Le text mining 11/11/2004 © Stéphane Tufféry - Data Mining & Scoring - http://data.mining.free.fr PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com 2 Le Web Mining 11/11/2004 © Stéphane Tufféry - Data Mining & Scoring - http://data.mining.free.fr 3 Définition du Web Mining Web Mining = Data Mining appliqué aux données de navigation sur le web Objectifs du web mining : 1) Optimiser la navigation dans un site, afin de maximiser le confort des internautes, d’augmenter le nb de pages consultées et l’impact des liens et des bannières publicitaires 2) Déceler les centres d’intérêt, et donc les attentes, des internautes venant sur le site de l’entreprise 3) Mieux connaître les clients qui se connectent nominativement à un site, en croisant leurs données de navigation avec leurs données personnelles détenues par l’entreprise 11/11/2004 © Stéphane Tufféry - Data Mining & Scoring - http://data.mining.free.fr PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com 4 1) Analyses globales Statistique descriptive « 70 % des internautes ont consulté 3 pages ou moins » « 40 % des internautes accèdent au site sans passer par la page d’accueil » Détection des règles d’associations « 20 % des internautes visitant la page A visitent la page B dans la mê
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