Exploration

Pour plus d’information : Université de Djibouti Service de l’Orientation, de la communication, De l’information et de la vie universitaire Responsable: M. ALI MOHAMED ALI Contact: ali_mohamed_ali@univ.edu.dj Institut Universitaire de Technologie Service de la scolarité et des examen Responsable : abokor Houssein Wais Contact: wais@univ.edu.dj STID Responsable : OUGAS ELMI Contact : ougas57@yahoo.fr STID Avenue Georges CLEMENCEAU  1904  25.04.59/25.04.60  (253) 25.04.74

LIENS UTILES http://www.ccfa.fr/Marche-automobile-francais-VP,128943 http://www.franceinfo.fr/economie/ventes-de-voitures-neuves-un-peu-de-mieux-1161141-2013-10-01 http://www.lefigaro.fr/societes/2013/03/01/20005-20130301ARTFIG00414-les-ventes-de-voitures-en-france-continuent-de-plonger.php Les leviers d’innovation du web pour les 5 prochaines http://www.fredcavazza.net/2011/07/07/les-leviers-dinnovation-du-web-pour-les-5-prochaines-annees/ Lead Media http://www.leadmedia-group.com/fr/index

Ricco Rakotomalala Econométrie La régression linéaire simple et multiple Version 1.0 Université Lumière Lyon 2 Page: 1 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Page: 2 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Avant-propos Lorsqu'on m'a demandé si je voulais assurer le cours d'économétrie en Licence L3-IDS (http://dis. univ-lyon2.fr/), j'ai ressenti une grande joie mais aussi une certaine inquiétude

Apprentissage Statistique Master DAC - Université Paris 6 P. Gallinari, patrick.gallinari@lip6.fr, http://www-connex.lip6.fr/~gallinar/ Année 2014-2015 Plan du cours Introduction    Apprentissage à partir d’exemples Exemple introductif : le perceptron Formalisation du problème d’apprentissage Apprentissage supervisé     Réseaux de neurones Machines à noyaux, machines à vecteurs de support Réseaux de neurones profonds et apprentissage de représentations Réseaux récurrents Apprentissage

J.-F. Desnos Entrepôt de données - Introduction Entrepôt de données 1 (data warehouse) Introduction 1 Présentation Le concept d’entrepôt de données a été formalisé pour la première fois en 1990 par Bill Inmon. Il s’agissait de constituer une base de données orientée sujet, intégrée et contenant des informations historisées, non volatiles et exclusivement destinées aux processus d’aide à la décision. En effet, la simple logique de production (produire pour répondre à une demande) ne suffit

> Apogee FrameMaker Noir 4453_ Page 7 Mardi, 25. septembre 2007 10:33 10 01 Le système d’information Compétences mobilisées L’objectif de ce TD est d’aider à la compréhension des SI. L’étudiant doit distinguer ce qui relève de l’organisation et ce qui relève de l’informatique. Ce TD vise aussi à permettre à l’étudiant de prendre conscience de la complexité des SI dans la réalité des entreprises. Enfin, c’est l’occasion d’acquérir le vocabulaire professionnel et d’apprendre les fonctions

Objectifs de ce Module  Vous donner une vision précise des stratégies et techniques du Marketing Direct Vous donner les règles d’or à utiliser (choix des objectifs, qualité des données, ciblage, impact du message…) Vous initier via des cas pratiques à la rédaction de lettre, email…, à l’analyse de la performance des campagnes   PROGRAMME  A quoi sert le Marketing Direct ?     Les objectifs poursuivis par le Marketing Direct Sa place dans la stratégie CRM. Stratégie de

Datamining Foyad définit le datmining ou l’ECD (Extraction des Connaissances à partir de Données) comme un processus non-trivial d’identification de structures inconnues, valides et potentiellement exploitables dans les bases de données. C’est donc une analyse de données qui permet de classer des faits et de les prévoir dans une certaine mesure. Le datamining sert à valoriser les fichiers d’une entreprise et de modifier le schéma organisationnel. Dans le e-commerce, le datamining permet à l’entreprise

IBM Software Business Analytics IBM® SPSS® Modeler Professional Prendre de meilleures décisions grâce à l’intelligence prédictive Points clés • Consultez, préparez et modélisez facilement des données structurées avec cet utilitaire de data mining visuel intuitif Étendez les avantages de l’analyse métier grâce à l’intégration du logiciel Cognos® Business Intelligence et d’InfoSphere™ Warehouse Analysez les données stockées dans les système existants grâce à la prise en charge d’IBM Classic

Alexandre PELON Projet Datamining Analyse de données sur les Actions du SBF 120 Enseignant : M. Diday DESS Informatique Décisionnelle Université de Paris IX Dauphine Année 2003-2004 Projet Datamining Analyse de données sur les Actions du SBF 120 Sommaire INTRODUCTION.................................................................................................................................................................... 3 1 PRESENTATION DU DATAMINING ET DU LOGICIEL