Exploration De Données - Méthodes Et Modèles Du Data Mining - Larose Daniel T.
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Avis sur Exploration De Données - Méthodes Et Modèles Du Data Mining de Larose Daniel T. Format Broché - Livre Gestion
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Présentation Exploration De Données - Méthodes Et Modèles Du Data Mining de Larose Daniel T. Format Broché
- Livre Gestion
Résumé :
Comprendre le data mining pour en exploiter toutes les possibilités et découvrir des pépites cachées dans vos bases de données. Grâce à des moteurs de recherche toujours plus puissants, le data mining (exploration ou fouille de données), est devenu un outil de veille technologique, stratégique et concurrentielle incontournable, aux domaines d'application nombreux (analyse des comportements des consommateurs, gestion de la relation client, maintenance préventive, détection de fraudes, optimisation de sites web...). Mais seule une bonne compréhension de ses mécanismes complexes, au carrefour de l'algorithmique et de la statistique, permet de l'utiliser efficacement pour transformer une masse de données en information utile et mobilisable. Mêlant théorie et pratique, abondamment illustré, ce livre propose une méthodologie claire en expliquant les concepts, les techniques et les outils du data mining. Il présente les principaux algorithmes et fournit des exemples de leur utilisation sur de grands ensembles de données portant sur des cas réels, dont de nombreux cas français.
Biographie:
Titulaire d'un doctorat en statistique de l'université du Connecticut, où il enseigne également, Daniel T. Larose estconsultant en data mining. Il a développé et animé un Master, Data mail, dont les cours sont dispensés sur le Web. Thierry Vallaud travaille depuis vingt ans dans les études, les statistiques et le data mining. Il s'occupe du département data mining/modélisation de la société SOCIO Logiciels et donne des cours de data mining à différents niveaux (Pôle universitaire Leonard de Vinci, UBS de Vannes).
Sommaire:
["LES METHODES DE REDUCTION DES DIMENSIONS","MODELISER LA REGRESSION","LA REGRESSION MULTIPLE ET LA CONSTRUCTION D'UN MODELE","LA REGRESSION LOGISTIQUE","L'ESTIMATION BAYESIENNE NAIVE ET LES RESEAUX BAYESIENS","LES ALGORITHMES GENETIQUES","ETUDE DE CAS : MODELISER LA REPONSE A UN MAILING EN MARKETING DIRECT"]
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