Exploration

Chapitre 1 : La mercatique A l’origine, la « mercatique » est un concept créé en 1927 par la société Procter et Gamble avec les savons Camay. Il est introduit en Europe en 1960. Les échanges de marchandises et la concurrence entre entreprises sont à l’origine de la mercatique. Les premiers cours de mercatique débutes à HEC (grandes écoles). A l’époque, la mercatique est principalement centrée sur la vente. La mercatique va se développer énormément durant la période des Trente glorieuses (1945-1975)

Initiation au décisionnel (Business Intelligence, DataWarehouse, OLAP) par Mohamed Taslimanka Sylla (Page personnelle) Date de publication : 20/10/2007 Dernière mise à jour : 20/10/2007 Ce tutoriel a pour objectif de vous expliquer les objectifs du décisionnel ainsi que le jargon qui va avec. Dans une deuxième partie, je passe à un tutoriel qui traite l'analyse OLAP qui est partie intégrante du décisionnel. Initiation au décisionnel (Business Intelligence, DataWarehouse, OLAP) par Mohamed

1.  Généralités 2. L’entreposage des données (Data warehousing) 3. L’analyse multidimensionnelle (OLAP) 1. Généralités 2. L’entreposage des données (Data warehousing) 2.1. Modélisation des EDs 2.2. Construction d’un ED 2.3. Alimentation d’un ED 2.4. Administration d’un ED 3. L’analyse multidimensionnelle (OLAP) 3.1. Approche OLTP contre Approche OLAP 3.2. Représentation des données 3.3. Les différentes approches (ROLAP, MOLAP, HOLAP) 3.4. Les magasins et les cubes de données 3.5. Les différentes

Au 19eme siècle les chapeaux étaient les capelines les haut-de-formes , les chapeaux extravagants avec des plumes,faux fruits , et fleurs. Les moyens de transports étaient le train,le bateau à vapeur. Automobile et l'avion n'étaient pas assez efficaces Roald Engelbregt Gravning Amundsen (16 juillet 1872 –18 juin 1928) est un marin et explorateur polaire norvégien. Il est le chef de la première expédition au pôle Sud, entre 1910et 1912. En 1926, Amundsen et son équipe survolent le pôle Nord en

Plan : Introduction II-les perspectives de data Mining Définition II- Pratique du data Mining A- Le processus de data Mining B - Techniques de data Mining 1-Les arbres de décision 2-Les réseaux neuronaux C- Les logiciels de data Mining III- example d’application data Mining IV- Web mining V-Les avantages et les défauts de Data Mining -CONCLUSION INTRODUCTION AU DATA MINING L’accroissement de la concurrence

les missions du marketing relationnel · Marketing relationnel de proactivité : dans sa dimension proactive, le contact de l'entreprise avec la cible a pour objet de suggérer les améliorations du produit utilisé et de recueillir les idées de produits nouveaux. L'entreprise doit aider le client à repérer, à structurer ou à reconnaître ses besoins. · Marketing relationnel d'adaptativité : dans le cadre d'un marketing relationnel adaptatif, l'entreprise prend l'initiative d'aller ou de téléphoner pour

Entrepôt de Données Jean-François Desnos Jean-Francois.Desnos@grenet.fr ED JFD 1 Définition (Bill Inmon 1990) Un entrepôt de données (data warehouse) est une collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et historisées pour la prise de décisions ED JFD 2 Les données sont thématiques Données sont organisées par thème (sujets majeurs, métiers), vs systèmes de production : processus fonctionnels. analyses transversales / structures fonctionnelles et organisationnelles

POLYTECH’NANTES Entrepôt de Données avec SAS ANGER Bénédicte AMEZIANE Ines 04/05/2011 1. Modélisation en étoile : − Les différentes dimensions :  FAITS_NOTES  DIM_UE  DIM_TEMPS  DIM_ETUDIANTS La table de faits est la table FAITS_NOTES, les mesures sont :  Moyenne  Niveau  Abscence  SID  idTemps  Unité - - Les clés primaires sont celles précédées par l’icône de chaque table. et situées à la première ligne [2] ANGER Bénédicte_AMEZIANE Ines TP Entrepôt de données

I. Capture de l’information | | |Comment obtenir l’information |Nature des informations |Vérifier la validité de l’information | |Clientèle | | | | | |

Revue des Nouvelles Technologies de l’Information Sous la direction de Djamel A. Zighed et Gilles Venturini RNTI-A-1 Data Mining et Apprentissage Statistique : applications en assurance, banque et marketing Rédacteurs invités : Farid Beninel (ENSAI, Bruz), Michel Bera (KXEN Suresnes), Christian Partrat (ISFA Lyon), Gilbert Saporta (CNAM Paris) CÉPADUÈS-ÉDITIONS 111, rue Vauquelin 31100 TOULOUSE – France Tél. : 05 61 40 57 36 – Fax : 05 61 41 79 89 www.cepadues.com courriel : cepadues@cepadues