Exploration

L'économétrie est l'étude des phénomènes économiques à partir de l'observation statistique des grandeurs pertinentes pour décrire ces phénomènes. Son objectif est d'exprimer des relations entre les variables économiques sous une forme permettant la détermination de ces dernières à partir des données observées. On supposera par exemple que la relation entre la dépense de logement D d'un ménage et son revenu R peut s'exprimer par une relation affine (D = D0 + aR) où D0 est la dépense minimale indépendante

DATA MINING Pari sportif sur la Premier League Sommaire Introduction Aujourd’hui le monde des paris sportifs est en pleine expansion. D’ailleurs les jeux de loterie ou casino font partie de notre monde depuis bien longtemps. Il est dit que 90% des gains sont remportés par 10% des joueurs. Pourquoi cela ? Parce que ceux-ci jouent de manière ‘intelligente’ (technique de jeu, étude des données). Les entreprises du jeu restent largement bénéficiaires car les 90% des joueurs restant jouent

1. Segmentez votre base selon le profil de vos clients © ARUNAS GABALIS / FOTOLIA À LIRE AUSSI  Webtrends présente sa nouvelle solution de targeting  Experian propose une base de données enrichie  TheBluePill et E-mail Brokers signent un partenariat  Efficity.com améliore la qualité de ses formulaires web  Étoile Media mesure ses performances Le niveau 1 du data mining (soit l'extraction d'informations d'une base de données) est la segmentation de vos clients répertoriés dans vos

Certificat Marketing Gestion de la relation client - 30-112-08 H2011 Enseignant(s) Pierre Trudel Chargé(e) de cours pierre.trudel@hec.ca Section: S01 Groupe J01 Coordonnateur Housni Nafis Chargé(e) de formation housni.nafis@hec.ca 514-340-6491 Bureau : Édifice Decelles, bureau 6.414 Section: J01 - coordonnateur Secrétaire(s) Anne-Marie Zardo Secrétaire anne-marie.zardo@hec.ca 514-340-6199 Bureau : Édifice Decelles, bureau 6.270 Présentation du cours Description Dans un contexte

Le probl`me e Chapitre IX De fa¸on tr`s g´n´rale, le probl`me de l’int´gration de donn´es (data c e e e e e e integration) est de permettre un acc`s coh´rent ` des donn´es d’origine, e e a e de structuration et de repr´sentation diff´rentes. e e Nous allons ´tudier deux techniques li´es ` ce probl`me. e e a e – Les entrepˆts de donn´es (data warehouses) qui visent ` regrouper des o e a donn´es en vue de leur analyse statistique et de leur exploitation en e gestion strat´gique. e – Le langage

La connaissance client est le nouveau capital des entreprises La bataille autour des prix et des produits ne suffit plus pour obtenir un avantage concurrentiel. Les entreprises doivent connaître leurs clients pour leur proposer, selon l'expression consacrée, "le bon produit, au bon moment et avec le bon canal". Tous les secteurs sont concernés par ce nouveau paradigme : "Placer le client au coeur de l'entreprise", c'est-à-dire mieux connaître son client, le reconnaître et tisser avec lui une relation

Initiation au décisionnel (Business Intelligence, DataWarehouse, OLAP) par Mohamed Taslimanka Sylla 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 Taslimanka Sylla

Orange : Orange est un logiciel libre d'exploration de données (data mining). Il propose des fonctionnalités de modélisation à travers une interface visuelle, une grande variété de modalités de visualisation et des affichages variés dynamiques1. Développé en python, il existe des versions Windows, Mac et Linux. ORANGE est développé par le Laboratoire d’Intelligence Artificielle de l’Université de Ljubljana, en Slovénie (http://www.ailab.si/orange/). Il peut être utilisé de deux manières :

LE DATAWAREHOUSE L’application du datawarehouse en finance et contrôle SOMMAIRE INTRODUCTION | | p. 3 | | | | I. En amont : les données à intégrer | | p. 5 | | | | II. Organisation fonctionnelle du DWH : traitement des données 1. Intégration et filtrage des données 2. Codage des données 3. Synchronisation 4. Certification | | p. 8 | | | | III. En aval : les outils d’analyse 1. Reporting 2. Hypercubes OLAP 3. Datamining

Datawarehouse C. Vangenot Plan Partie 1 : Introduction 1. Objectifs 2. Qu'est ce qu'un datawarehouse? 3. Pourquoi ne pas réutiliser les BD? ROLAP MOLAP HOLAP Partie 2 : Implémentation d'un datawarehouse Partie 3 : Cube Hypercube: Mesures et Dimension Opérateurs de manipulation Partie 4 : Modélisation en étoile et en flocon Partie 5 : Conception d'un datawarehouse Partie 1: Introduction 1- Objectifs Transformer un système d’information qui avait une vocation de production