| Titre : | Exploration de données : méthodes et modèles du data mining | | Autre titre : | Data mining methods and models | | Type de document : | texte imprimé | | Auteurs : | T. Larose, Daniel ; Vallaud, Thierry, Traducteur | | Editeur : | Vuibert | | Année de publication : | 2012 | | Collection : | Bases de données | | Importance : | 350 p | | Présentation : | couv. ill. en coul. | | Format : | 24*17cm | | ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-311-00741-1 | | Langues : | Français (fre) | | Mots-clés : | Exploration de données Modèles mathématiques | | Résumé : | Comprendre le data mining pour en exploiter toutes les possibilités et découvrir des pépites cachées dans vos bases de données. Grâce à des moteurs de recherche toujours plus puissants, le data mining (exploration ou fouille de données), est devenu un outil de veille technologique, stratégique et concurrentielle incontournable, aux domaines d'application nombreux (analyse des comportements des consommateurs, gestion de la relation client, maintenance préventive, détection de fraudes, optimisation de sites web...). Mais seule une bonne compréhension de ses mécanismes complexes, au carrefour de l'algorithmique et de la statistique, permet de l'utiliser efficacement pour transformer une masse de données en information utile et mobilisable. Mêlant théorie et pratique, abondamment illustré, ce livre propose une méthodologie claire en 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 | | Note de contenu : | Notes bibliogr. |
Exploration de données : méthodes et modèles du data mining ; Data mining methods and models [texte imprimé] / T. Larose, Daniel ; Vallaud, Thierry, Traducteur . - [S.l.] : Vuibert, 2012 . - 350 p : couv. ill. en coul. ; 24*17cm. - ( Bases de données) . ISBN : 978-2-311-00741-1 Langues : Français ( fre) | Mots-clés : | Exploration de données Modèles mathématiques | | Résumé : | Comprendre le data mining pour en exploiter toutes les possibilités et découvrir des pépites cachées dans vos bases de données. Grâce à des moteurs de recherche toujours plus puissants, le data mining (exploration ou fouille de données), est devenu un outil de veille technologique, stratégique et concurrentielle incontournable, aux domaines d'application nombreux (analyse des comportements des consommateurs, gestion de la relation client, maintenance préventive, détection de fraudes, optimisation de sites web...). Mais seule une bonne compréhension de ses mécanismes complexes, au carrefour de l'algorithmique et de la statistique, permet de l'utiliser efficacement pour transformer une masse de données en information utile et mobilisable. Mêlant théorie et pratique, abondamment illustré, ce livre propose une méthodologie claire en 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 | | Note de contenu : | Notes bibliogr. |
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