Introduction au data mining
Face à l'explosion des volumes de données disponibles, les organisations doivent s'adapter si elles veulent en tirer parti. Le data mining s'impose comme un outil essentiel pour analyser de grandes quantités de données et en extraire des informations fiables, directement exploitables...
Gorde:
| Egile Nagusiak: | , |
|---|---|
| Formatua: | Livre numérique |
| Hizkuntza: | Français |
| Argitaratua: |
Malakoff :
Dunod
2025.
Paris : Cyberlibris |
| Gaiak: | |
| Sarrera elektronikoa: | Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Oharra: |
Couverture. https://static2.cyberlibris.com/books_upload/300pix/9782100891429.jpg Cyberlibris (ScholarVox) corpus sciences économiques et gestion |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Edition sous un autre format: | • Introduction au data mining, Daniel Caumont, Silvester Ivanaj, 2025, Malakoff, Dunod, 1 volume (128 pages), Les Topos, 978-2-10-088034-8 |
| LEADER | 03552nam a22002777a 4500 | ||
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| 100 | 1 | |a Caumont, Daniel, |d 1946-...., |c docteur en psychologie. | |
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| 500 | |a Couverture. https://static2.cyberlibris.com/books_upload/300pix/9782100891429.jpg | ||
| 500 | |a Cyberlibris (ScholarVox) corpus sciences économiques et gestion | ||
| 504 | |a Bibliographie page [125]. Index | ||
| 505 | 0 | |a Chapitre 1 - Le data mining dans le système d'information d'une organisation -- Chapitre 2 - La préparation des données -- Chapitre 3 - Les méthodes factorielles -- Chapitre 4 - Les méthodes de partitionnement -- Chapitre 5 - Les méthodes d'aide à la décision et d'évaluation des résultats -- Index -- Avant-propos -- I. Les implications du développement des mégadonnées -- II. Le processus de data mining -- I. Transformer une problématique entrepreneuriale en une problématique analytique -- II. Construire les variables -- III. Explorer les variables -- I. Les statistiques de liaison entre variables -- II. Les analyses factorielles métriques -- III. L'analyse factorielle en composantes principales -- IV. L'analyse factorielle des correspondances -- I. Les différents types de classification -- II. Prétraitement et sélection des données -- III. Les méthodes de classification supervisée -- IV. Les méthodes de classification non supervisée -- I. Une prise de décision fondée sur les données -- II. L'évaluation de la performance des modèles -- III. Les méthodes de validation des modèles prédictifs -- Bibliographie -- P.5 -- P.7 -- P.17 -- P.28 -- P.30 -- P.36 -- P.48 -- P.49 -- P.52 -- P.63 -- P.77 -- P.79 -- P.82 -- P.85 -- P.102 -- P.104 -- P.117 -- P.125 -- P.126 | |
| 506 | |a L'accès en ligne est réservé aux établissements ou bibliothèques ayant souscrit l'abonnement. Cyberlibris | ||
| 520 | |a Face à l'explosion des volumes de données disponibles, les organisations doivent s'adapter si elles veulent en tirer parti. Le data mining s'impose comme un outil essentiel pour analyser de grandes quantités de données et en extraire des informations fiables, directement exploitables lors de la prise de décision. Ce livre fait le point sur les modèles opérationnels les plus puissants, conçus pour optimiser les processus décisionnels et affiner les prévisions stratégiques. Que vous soyez étudiant ou professionnel, découvrez comment : maîtriser les méthodes et outils pour explorer et exploiter vos données ; préparer les données pour les transformer en variables et résoudre une problématique managériale ; évaluer et intégrer des modèles prédictifs dans vos processus de décision | ||
| 650 | |a Analyse des données | ||
| 650 | |a Exploration de données | ||
| 700 | 1 | |a Ivanaj, Silvester, |d 19..-...., |c docteur en sciences de gestion. |4 aut | |
| 776 | 0 | |0 291575706 |t Introduction au data mining |f Daniel Caumont, Silvester Ivanaj |d 2025 |c Malakoff |n Dunod |p 1 volume (128 pages) |s Les Topos |z 978-2-10-088034-8 | |
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| 997 | |0 1399409 |1 Livre numérique |a Ressource numérique |b INSA |b ENSA |c 0/Bibliothèque numérique/ |c 1/Bibliothèque numérique/ScholarVox (ebooks)/ | ||