Data mining et statistique décisionnelle. L'intelligence des données.

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Paris : Technip, 2007 - 552 p., schémas, graph., tabl., web, bibliogr., 2ème éd..

Résumé

Point sur le data mining, ses méthodes, ses outils et ses applications du scoring au web mining et au text mining. Nombre des ses outils appartiennent à l'analyse des données et à la statistique classique, mais certains sont plus spécifiques au data mining, comme les arbres de décision, les réseaux de neurones, les SVM, le boosting. Tous sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et conviviaux. L'utilisation des logiciels et l'interprétation des résultats sont illustrées de nombreux exemples conduits avec SAS, SPSS et R. Les aspects méthodologiques vont de la conduite des projets aux facteurs de réussite et aux pièges à éviter, en passant par l'évaluation et la comparaison des modèles, l'intégration dans le marketing de bases de données, le calcul du retour sur investissement, les interfaces informatiques et les contraintes juridiques.

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