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Data Mining et Statistique décisionnelle: La science des données

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Le data mining et la data science sont de plus en plus rpandus dans les entreprises et les organisations soucieuses d'extraire l'information pertinente de leurs bases de donnes, qu'elles peuvent utiliser pour expliquer et prvoir les phnomnes qui les concernent (risques, production, consommation, fidlisation...). Cette cinquime dition, actualise et augmente de 90 pages, fait le point sur le data mining, ses mthodes, ses outils et ses applications, qui vont du scoring jusqu'au text mining, objet d'un chapitre compltement remani. Nombre de ses outils appartiennent l'analyse des donnes et la statistique "classiques" (analyse factorielle, classification automatique, analyse discriminante, rgression logistique, modles linaires gnraliss, rgression pnalise, rgression clusterwise...) mais certains sont plus spcifiques au data mining, comme les rseaux de neurones, les algorithmes gntiques, les SVM, les arbres de dcision, les forts alatoires, le boosting et la dtection des rgles d'associations. Les avances les plus rcentes du machine learning et les applications les plus actuelles des Big Data sont prsentes, qui vont des algorithmes de reconnaissance d'image aux mthodes de plongement de mots en text mining. Les chapitres sur les rseaux de neurones et les SVM sont illustrs par la reconnaissance de l'criture manuscrite. Ces outils sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et complets, commencer par le logiciel libre R, que nous comparons en dtail aux logiciels SAS et IBM SPSS dans un chapitre spcifique. Ces logiciels sont utiliss pour illustrer par des exemples prcis les explications thoriques donnes. Les aspects mthodologiques vont de la conduite des projets jusqu'aux facteurs de russite et aux piges viter, en passant par l'valuation et la comparaison des modles, leur intgration dans les processus oprationnels. Un chapitre est consacr une tude de cas complte de credit scoring, de l'exploration des donnes jusqu' l'laboration de la grille de score.

Paperback

Published October 14, 2017

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Stéphane Tufféry

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