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Data Mining - Éditions Eyrolles

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Data Mining - Ouvrage aux Éditions Eyrolles - René Lefébure, Gilles Venturi
Data Mining aux Éditions Eyrolles de René Lefébure et Gilles Venturi
Comment intégrer le data mining à son entreprise ?

Le data mining consiste à extraire et à analyser, par des méthodes statistiques, un large volume de données puisées dans le data warehouse de l'entreprise, en vue de découvrir des tendances ou des règles qui s'avéreront utiles pour définir la stratégie marketing et commerciale. Cet ouvrage vous donnera les clés d'une intégration réussie en proposant une méthodologie de conduite de projet, complétée par une étude de cas détaillée.

Savoir choisir l'outil de data mining approprié

Comment faire le tri parmi l'offre considérable présente sur le marché ? Ce livre apportera la réponse au lecteur en présentant les différentes techniques de data mining employées et les principaux outils disponibles actuellement (près d'une trentaine de logiciels recensés), puis en lui fournissant des critères d'évaluation pour l'orienter dans ses choix.

Une deuxième édition actualisée et enrichie

Deuxième édition d'un ouvrage qui a obtenu en 1998 le prix de l'AFISI (Association Française d'Ingénierie des Systèmes d'Information), ce livre propose un panorama mis à jour et complété des outils de data mining, ainsi que de nouveaux développements sur le web mining et le text mining.

À qui s'adresse cet ouvrage ?

  • Aux décideurs, chefs de projets et responsables marketing souhaitant acquérir une vue d'ensemble du data mining, de ses applications possibles et du marché actuel des outils,
  • Aux concepteurs de sites web avec personnalisation et d'applications e-commerce.

Au sommaire

  • Les enjeux du data mining
    • Données et connaissances
    • Infocentres et data warehouses
    • Systèmes opérationnels et décisionnels
    • Domaines d'application du data mining
  • Le processus de data mining
    • Les différentes phases
  • Les bases de l'analyse de données
    • Exemples et types de données
    • Notion de similarité
    • Notion de distance
    • Notion d'association
    • Probabilités et arbres de décisions
  • Les techniques de data mining
    • Le raisonnement à base de cas
    • Les knowbots ou agents intelligents
    • Les associations
    • Les arbres de décision
    • Les algorithmes génétiques
    • Les réseaux bayésiens
    • Les réseaux de neurones
    • Les cartes de Kohonen ou self organizing maps
    • Les outils de visualisation
    • Le text mining
  • Les logiciels de data mining
    • Complémentarité des techniques
    • Quelle technique pour quelle application ?
    • Typologie des fournisseurs
    • Critères de choix
    • Les outils proposés sur le marché (Intelligent Miner, Clementine, SAS Enterprise Miner, SPAD...)
  • Le web mining
    • Internet : un média et un canal
    • La quête du one-to-one
    • Les données manipulées
    • Spécificités du processus de web mining
    • Les applications
    • Le choix d'un outil
  • Etude de cas
    • Présentation du cas
    • Les différentes phases du projet
    • Impacts organisationnels des résultats du data mining
    • Mettre en place le data mining dans l'entreprise
  • Perspectives
    • Evolutions du data mining
    • Data mining et liberté du citoyen
    • Gestion des connaissances
    • Conclusion
 
 
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