Le Data Mining , Livre avec un Cdrom René Lefebure, Gilles Venturi

Comment intégrer le datamining à son entreprise ?

Le data mining consiste à extraire et à analyser, pardes méthodes statistiques, un large volume de donnéespuisées dans le data warehouse de l'entreprise, en vue dedécouvrir des tendances ou des règles qui s'avérerontutiles pour définir la stratégie marketing et commerciale.Cet ouvrage vous donnera les clés d'une intégration réussieen proposant une méthodologie de conduite de projet,complétée par une étude de cas détaillée.

Savoir choisir l'outil de datamining approprié

Comment faire le tri parmi l'offre considérable présentesur le marché ? Ce livre apportera la réponse au lecteur enprésentant les différentes techniques de data miningemployées et les principaux outils disponibles actuellement(près d'une trentaine de logiciels recensés), puis en luifournissant des critères d'évaluation pour l'orienter dansses choix.

Une deuxième éditionactualisée et enrichie

Deuxième édition d'un ouvrage qui a obtenu en 1998 leprix de l'AFISI (Association Française d'Ingénierie desSystèmes d'Information), ce livre propose un panorama mis àjour et complété des outils de data mining, ainsi que denouveaux développements sur le web mining et le textmining.

À qui s'adresse cet ouvrage?

• Aux décideurs, chefs de projets et responsablesmarketing souhaitant acquérir une vue d'ensemble du datamining, de ses applications possibles et du marché actueldes outils,
• Aux concepteurs de sites web avec personnalisation etd'applications e-commerce.

Au sommaire

• Les enjeux du data mining
  • Données et connaissances
  • Infocentres et data warehouses
  • Systèmes opérationnels et décisionnels
  • Domaines d'application du data mining
• Le processus de data mining
  • Les différentes phases
• Les bases de l'analyse de données
  • Exemples et types de données
  • Notion de similarité
  • Notion de distance
  • Notion d'association
  • Probabilités et arbres de décisions
• Les techniques de data mining
  • Le raisonnement à base de cas
  • Les knowbots ou agents intelligents
  • Les associations
  • Les arbres de décision
  • Les algorithmes génétiques
  • Les réseaux bayésiens
  • Les réseaux de neurones
  • Les cartes de Kohonen ou self organizing maps
  • Les outils de visualisation
  • Le text mining
• Les logiciels de data mining
  • Complémentarité des techniques
  • Quelle technique pour quelle application ?
  • Typologie des fournisseurs
  • Critères de choix
  • Les outils proposés sur le marché (Intelligent Miner,Clementine, SAS Enterprise Miner, SPAD...)
• Le web mining
  • Internet : un média et un canal
  • La quête du one-to-one
  • Les données manipulées
  • Spécificités du processus de web mining
  • Les applications
  • Le choix d'un outil
• Etude de cas
  • Présentation du cas
  • Les différentes phases du projet
  • Impacts organisationnels des résultats du datamining
  • Mettre en place le data mining dans l'entreprise
• Perspectives
  • Evolutions du data mining
  • Data mining et liberté du citoyen
  • Gestion des connaissances
  • Conclusion

Utilisation du CD-Rom

Sur le CD-Rom offert avec ce livre, deux nouveauxoutils de data mining :

• Alice 6.1 d'ISoft,
• Knowlbox 1.0 de Complex Systems.