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...
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| Autors principals: | , |
|---|---|
| Format: | Livre numérique |
| Idioma: | Français |
| Publicat: |
Malakoff :
Dunod
2025.
Paris : Cyberlibris |
| Matèries: | |
| Accés en línia: | Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Nota: |
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 |
Taula de continguts:
- 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