| Titre : |
Data mining et statistique décisionnelle : l'intelligence des données |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Stéphane Tufféry, Auteur |
| Mention d'édition : |
4ème éd. act. et augm |
| Editeur : |
Paris : Technip |
| Année de publication : |
2012 |
| Importance : |
XX, 826 p. |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
24 cm |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-7108-1017-9 |
| Note générale : |
La page de couv. porte en plus : Analyse discriminante, apprentissage statistique, arbres de décision, classification, exploration des données, modèles linéaires, régression logistique, règles d'associations, scoring, text mining
Bibliogr. p. [809]-820. - Notes bibliogr. - Index |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Exploration de données
Systèmes d'aide à la décision
Prise de décision (statistique) |
| Index. décimale : |
65.012.123 Modèles de décision. Tables de décision. Arbres de décision |
| Résumé : |
Cette quatrième édition, actualisée et augmentée de 120 pages, fait le point sur le data mining, ses fondements théoriques, ses méthodes, ses outils et ses applications, qui vont du scoring jusqu'au web mining et au text mining. Nombre de ses outils appartiennent à l'analyse des données et à la statistique "classique" (analyse factorielle, classification automatique, analyse discriminante, régression logistique, modèles linéaires généralisés, régression pénalisée...), mais certains sont plus spécifiques au data mining, comme les arbres de décision, les réseaux de neurones, les SVM, l'agrégation de modèles et la détection des règles d'associations.
Ces outils sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et conviviaux, aptes à exécuter de nombreux algorithmes sur de grands volumes de données. Un chapitre de l'ouvrage aide le lecteur à se diriger dans cette offre logicielle et détaille les fonctionnalités des trois principaux logiciels : R, SAS et IBM SPSS. Ces logiciels sont aussi utilisés pour illustrer par des exemples de nombreuses explications théoriques.
Une partie de 50 pages est consacrée à une étude de cas complète de creditscoring, qui va de l'exploration des données jusqu'à l'élaboration de la grille de score. Les aspects méthodologiques vont de la conduite des projets jusqu'aux facteurs de réussite et aux pièges à éviter, en passant par l'évaluation et la comparaison des modèles, leur intégration dans les processus opérationnels, sans oublier les contraintes juridiques dès que l'on traite des données à caractère personnel. |
| Note de contenu : |
Au sommaire :
1. Panorama du data mining
2. Le déroulement d'une étude de data mining
3. L'exploration et la préparation des données
4. L'utilisation des données commerciales et géodémographiques
5. Les logiciels de statistique et de data mining
6. Panorama des méthodes de data mining
7. L'analyse factorielle
8. Les réseaux de neurones
9. Les techniques de classification automatique
10. La recherche des règles d'associations
11. Les techniques de classement et de prédiction
12. L'analyse discriminante linéaire et ses généralisations
... |
Data mining et statistique décisionnelle : l'intelligence des données [texte imprimé] / Stéphane Tufféry, Auteur . - 4ème éd. act. et augm . - Paris : Technip, 2012 . - XX, 826 p. : ill. ; 24 cm. ISBN : 978-2-7108-1017-9 La page de couv. porte en plus : Analyse discriminante, apprentissage statistique, arbres de décision, classification, exploration des données, modèles linéaires, régression logistique, règles d'associations, scoring, text mining
Bibliogr. p. [809]-820. - Notes bibliogr. - Index Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Exploration de données
Systèmes d'aide à la décision
Prise de décision (statistique) |
| Index. décimale : |
65.012.123 Modèles de décision. Tables de décision. Arbres de décision |
| Résumé : |
Cette quatrième édition, actualisée et augmentée de 120 pages, fait le point sur le data mining, ses fondements théoriques, ses méthodes, ses outils et ses applications, qui vont du scoring jusqu'au web mining et au text mining. Nombre de ses outils appartiennent à l'analyse des données et à la statistique "classique" (analyse factorielle, classification automatique, analyse discriminante, régression logistique, modèles linéaires généralisés, régression pénalisée...), mais certains sont plus spécifiques au data mining, comme les arbres de décision, les réseaux de neurones, les SVM, l'agrégation de modèles et la détection des règles d'associations.
Ces outils sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et conviviaux, aptes à exécuter de nombreux algorithmes sur de grands volumes de données. Un chapitre de l'ouvrage aide le lecteur à se diriger dans cette offre logicielle et détaille les fonctionnalités des trois principaux logiciels : R, SAS et IBM SPSS. Ces logiciels sont aussi utilisés pour illustrer par des exemples de nombreuses explications théoriques.
Une partie de 50 pages est consacrée à une étude de cas complète de creditscoring, qui va de l'exploration des données jusqu'à l'élaboration de la grille de score. Les aspects méthodologiques vont de la conduite des projets jusqu'aux facteurs de réussite et aux pièges à éviter, en passant par l'évaluation et la comparaison des modèles, leur intégration dans les processus opérationnels, sans oublier les contraintes juridiques dès que l'on traite des données à caractère personnel. |
| Note de contenu : |
Au sommaire :
1. Panorama du data mining
2. Le déroulement d'une étude de data mining
3. L'exploration et la préparation des données
4. L'utilisation des données commerciales et géodémographiques
5. Les logiciels de statistique et de data mining
6. Panorama des méthodes de data mining
7. L'analyse factorielle
8. Les réseaux de neurones
9. Les techniques de classification automatique
10. La recherche des règles d'associations
11. Les techniques de classement et de prédiction
12. L'analyse discriminante linéaire et ses généralisations
... |
|  |
65.01 Méthodes et méthodologie.Théorie et pratique de l'organisation.
Ajouter le résultat dans votre panier Faire une suggestion Affiner la rechercheCours de production. Méthodes d'aide à la décision (2001)
