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  • Introduction au data mining

Introduction au data mining

Daniel Caumont, Silvester Ivanaj
Le data mining est un ensemble d’outils  permettant une analyse de haut niveau de données disparates accumulées par l’entreprise pour l’aider à  déterminer sa stratégie et guider les décisions qui en découlent. Les auteurs resituent ce ...
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Parution : 
octobre 2025
Collection : 
Les Topos
Marque : 
Dunod
Logo dunod Fiche
À paraître
Parution : octobre 2025
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lorsque cet ouvrage sera disponible
Accès rapide
  • Présentation
  • Sommaire
  • Auteur(s)
  • Caractéristiques

Présentation du livre

Le data mining est un ensemble d’outils  permettant une analyse de haut niveau de données disparates accumulées par l’entreprise pour l’aider à  déterminer sa stratégie et guider les décisions qui en découlent.
Les auteurs resituent ce  domaine dans un champ beaucoup plus
large auquel toutes les entreprises sont confrontées aujourd’hui : l’intégration et la gestion de masses d’informations hétérogènes dans le processus de décision et, donc, la maitrise du data mining à laquelle ces outils contribuent.
C’est cette logique qui structure le contenu de l’ouvrage où, après avoir défini dans un premier  chapitre à valeur introductive ce qu’est le data mining (exploration heuristique des données), les  chapitres suivants présenteront l’essentiel des méthodes et outils répondant aux différents objectifs analytiques visant, soit la logique et la compréhension des liens observés entre variables  (dimension descriptive), soit la prise de décision (dimension prédictive d’un comportement).

Sommaire de l'ouvrage

1 Logique managériale de l’exploration des données

2 Transformer les données brutes en variables – les classes de variables

3 Méthodes pour découvrir les « informations cachées », les structurer et les comprendre
Les analyses factorielles métriques et non métriques
Les méthodes associant simultanément plusieurs types de variables

4 Méthodes de partitionnement préparatoire à l’analyse prédictive
Les techniques de classification (typologie)
Les techniques de segmentation

5 Méthodes d’aide à la prise de décision et à l’évaluation des modèles proposés
Les méthodes prédictives : les différentes techniques de régression adaptées à la nature des données
Le principe du « scoring » et l’évaluation des modèles de prévision construits.

Auteur(s) de l'ouvrage

  • Caumont Daniel
    Daniel Caumont
    Professeur à l'ICN (Institut Commercial de Nancy)
  • Silvester Ivanaj
    Silvester Ivanaj
    Directeur de la recherche à l'ICN business school

Caractéristiques du livre

Pages
128 pages
Format
130 x 180 mm
Collection
Les Topos
Parution
octobre 2025
Marque
Dunod
Public
Bac +4/5
EAN
9782100880348

EAN Ebook : Epub

9782100891429

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