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Fermeture en goutte d'eau avec bouton au dos. Décor volants.
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Cette tâche est une tâche de classification. Le clustering Le regroupement fait référence à la classification des données, des observations ou des cas en objets similaires. Le clustering maximise la similitude des objets du même cluster et minimise la similitude des objets de différents clusters. En fait, il n'y a pas de variable cible pour le clustering. La tâche de clustering n'essaie pas de classer, d'estimer ou de prédire la valeur de la variable cible. Data mining : quel potentiel pour l'analyse de données ?. Utilisez plutôt la métrique de distance pour diviser toutes les données en sous-groupes relativement homogènes. L'association La recherche de règles d'association est la tâche la plus intéressante de l'exploration de donnée s. C'est aussi le plus répandu dans le monde des affaires, notamment en marketing pour l'analyse de marché. La recherche de règles d'association vise à trouver des règles quantitatives ou d'association entre deux ou plusieurs attributs. Le format de la règle d'association est « Si elle apparaît en premier, ce sera le résultat », avec la confiance associée à la règle.
Exploration De Données Méthodes Et Modèles Du Data Mining Techniques
(1957-.... )
Vuibert
-
Disponible
- 681. 4 LAR
Niveau 3 - Informatique
Résumé
Mêlant théorie et pratique, cet ouvrage propose une méthodologie expliquant les concepts, les techniques et les outils du data mining. Il présente les principaux algorithmes et fournit des exemples de leur utilisation sur de grands ensembles de données portant sur des cas réels dont de nombreux cas français. Éditeur(s)
Date
2012
Notes
Trad. de: "Data mining methods and models"
Bibliogr. en fin de chapitres. Extraction d’information – Data mining =, la fouille de données. Index
Langues
Français
Description matérielle
1 vol. (XVIII-350 p. ): illustrations, couverture illustrée en couleur; 24 cm
Collections
Série "Bases de données"
Sujet(s)
Veille informationnelle
Systèmes d'aide à la décision
Analyse des données
Exploration de données
ISBN
978-2-311-00741-1
Indice
681. 4
Systèmes d'exploitation
Quatrième de couverture
Révolution de l'ingénierie de la connaissance permettant de découvrir de nouvelles corrélations, tendances et modèles au sein de grands volumes de données, le data mining (exploration ou fouille de données) est un outil de veille technologique, stratégique et concurrentielle par excellence, grâce à des moteurs de recherche toujours plus puissants.
Exploration De Données Méthodes Et Modèles Du Data Mining And Digital
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Exploration De Données Méthodes Et Modèles Du Data Mining Examples
Le data mining est considéré comme une sous-étape du processus nommé Knowledge Discovery in Databases (soit la découverte de connaissances à l'aide des bases de données, en français). On dénombre les processus suivants: Le choix de la base de données Le prétraitement, dans le but d'amorcer un nettoyage des données Leur transformation dans la forme adéquate à leur traitement Le processus d'analyse mathématique (data mining) L'interprétation des résultats de l'analyse Les connaissances qui auront pu être acquises grâce aux KDD (Knowledge Discovery in Databases) font partie intégrante du positionnement stratégique de tout modèle de commerce en ligne, ainsi que des décisions marketing qui en découlent. Exploration de données méthodes et modèles du data mining techniques. Les domaines d'application sont caractérisés par leur multiplicité. Domaines d'intervention du data mining Le data mining offre l'opportunité de pouvoir optimiser scientifiquement les sites e-commerces. Les grandes bases de données qui doivent être traitées dans le domaine du commerce en ligne peuvent ainsi servir de base aux pronostics.
Vous pouvez comparer les achats liés aux adresses e-mail et savoir exactement comment cibler ce client. Objectif et stratégie d'entreprise expliqué sur ce guide!