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Datamining

Enseignant : Franck Sciré

Objectif du cours

Objectif

Le datamining est une « discipline » se situant à la confluence des statistiques, de l'intelligence artificielle et des bases de données. Ses objectifs sont la découverte de connaissances dirigée ou non dirigée et la structuration des données. En puisant dans des bases de données volumineuses, souvent disséminées et non standardisées les méthodes de data mining présentent à l'utilisateur final une information fiable, interprétable et utile à la prise de décision.
Comprendre le comportement des clients, répondre à leurs besoins par la bonne offre au bon moment, détecter des cibles, mettre en évidence des règles d’association de produits... tant de questions que se posent les entreprises et auxquels le data mining peut répondre.
Ce traitement des données est utilisé dans toutes structures manipulant des fichiers importants, tels que l’industrie pharmaceutique, les banques, assurances, marketing par exemple, et ses applications ne cessent de se développer
Compétences visées :
- Connaitre et comprendre l’intérêt du data mining
- savoir mettre en œuvre le data mining de manière immédiate face à des problématiques réelles.
- maîtriser l’utilisation de logiciels de data mining

Plan du cours

Plan du cours

Le cours débute par une introduction au data mining qui permettra aux étudiants de comprendre comment la découverte de connaissance, au travers du data mining, peut être une aide précieuse à la prise de décision dans l’entreprise.
Suite à la présentation théorique du data mining et de son environnement, les étudiants passeront à l’application pratique en travaillant sur une succession de cas réels. A l’aide des outils de data mining à leur disposition, ils analyseront eux même des problématiques telles que détecter les clients appétant à un produit donné ou réaliser une segmentation comportementale de la clientèle.


Volume horaire : 28.00 h
Période : non semestrialisé
Unité d'enseignement : U.E. 2 : Méthodologie : théorie et outils
Langue : français
ECTS : 3.00