Data Mining : Etude comparative des techniques prédectives

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dans le secteur économique

Aujourd’hui, un grand nombre d’entreprises prennent conscience de la richesse contenue dans leurs données et s’interrogent quant à l’intérêt de la mise en œuvre des techniques.

Les entreprises ont accès à toujours plus de données.

En raison de la grande quantité d'informations disponibles, il peut être très difficile d'appréhender d'énormes volumes de données structurées et non structurées afin de mettre en œuvre des projets d'amélioration pour l'ensemble de l'entreprise.Ce livre se concentre sur 2 techniques de Datamining (supervisées et non supervisées) telles que : arbres de décision, régression, réseaux de neurones et machines à vecteurs de support (SVM)...on se focalise sur l'environnement d'utilisation de chaque technique, les avantages,les inconvénients et les conséquences du choix de l'un de ces éléments techniques pour extraire des informations prédictives cachées à partir de grandes bases de données et les modalités de mise en œuvre de chaque technique.

Enfin, le document a présenté quelques éléments précieux recommandations dans le domaine Dataminig.

Prof.

Khalid BALARProfesseur d'Enseignement Supérieur Habilité Spécialité: Informatique décisionnelle et Modélisation StatistiqueCoordonnateur de la Licence Professionnelle E-Business et Management Digital.Faculté des Sciences Juridiques, Économiques et SocialesUniversité Hassan II - Casablanca

Fiche technique