Techniques de data mining

ACCUEIL FORMATIONS TECHNIQUES DE DATA MINING

Techniques de data mining

Techniques de data mining

Objectifs

Comprendre la démarche du data mining et quand elle peut s'appliquer ou non.

Connaître le fonctionnement et les résultats à attendre des principales techniques statistiques employées (scoring, typologies).

Prérequis

Notions statistiques de base (moyenne, comptage).

Contenu

La formation présente sans formalisme mathématique les principales techniques de la statistique décisionnelle utilisées sous le terme de « data mining ». Des démonstrations pratiques sur des cas concrets seront réalisées par l’intervenant. Les méthodes seront plus décrites dans leur intuition et sur leurs conséquences pratiques, logiciel, temps de calcul, performances, données nécessaires, outils graphiques, etc.

Présentation du data mining

Définition, positionnement par rapport à la statistique

Principales applications

Panorama des techniques employées

Présentation de l'offre logicielle

Cycle d’un projet

Analyse descriptive

Sélection de variables pertinentes

Analyse de données « à la Française » et data mining

Caractérisation

Typologies et segmentation Méthodes de classification Description des classes

Réaffectation des individus aux classes

Modélisation de phénomènes binaires

Arbres de décision : modèle et outil descriptif

Analyse discriminante

Régression logistique

Comparaison de modèles : courbes ROC, courbes de lift

Outils ou logiciel

Des exemples sous SAS, SPAD, et SAS Enterprise Miner seront mis en œuvre par l’intervenant

  • Intervent

    Dr Diakite

  • Prix

    0FCFA

  • Duree de la formation

    0-jour(s)

Niveaux

Tout publique

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