Titre :	Data Mining et statistique décisionnelle : La science des données
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Stéphane Tufféry (1965-....), Auteur
Mention d'édition :	5e édition actualisée et augmentée
Editeur :	Paris : Éditions Technip
Année de publication :	2017
Importance :	914 pages
ISBN/ISSN/EAN :	978-2-7108-1180-0
Prix :	44540F
Langues :	Français (fre)
Index. décimale :	K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning
Résumé :	Le data mining et la data science sont de plus en plus répandus dans les entreprises et les organisations soucieuses d'extraire l'information pertinente de leurs bases de données, qu'elles peuvent utiliser pour expliquer et prévoir les phénomènes qui les concernent (risques, production, consommation, fidélisation...). Cette cinquième édition, actualisée et … Le data mining et la data science sont de plus en plus répandus dans les entreprises et les organisations soucieuses d'extraire l'information pertinente de leurs bases de données, qu'elles peuvent utiliser pour expliquer et prévoir les phénomènes qui les concernent (risques, production, consommation, fidélisation...). Cette cinquième édition, actualisée et augmentée de 90 pages, fait le point sur le data mining, ses méthodes, ses outils et ses applications, qui vont du scoring jusqu'au text mining, objet d'un chapitre complètement remanié. Nombre de ses outils appartiennent à l'analyse des données et à la statistique "classiques" (analyse factorielle, classification automatique, analyse discriminante, régression logistique, modèles linéaires généralisés, régression pénalisée, régression clusterwise...) mais certains sont plus spécifiques au data mining, comme les réseaux de neurones, les algorithmes génétiques, les SVM, les arbres de décision, les forêts aléatoires, le boosting et la détection des règles d'associations. Les avancées les plus récentes du machine learning et les applications les plus actuelles des Big Data sont présentées, qui vont des algorithmes de reconnaissance d'image aux méthodes de plongement de mots en text mining. Les chapitres sur les réseaux de neurones et les SVM sont illustrés par la reconnaissance de l'écriture manuscrite. Ces outils sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et complets, à commencer par le logiciel libre R, que nous comparons en détail aux logiciels SAS et IBM SPSS dans un chapitre spécifique.

Data Mining et statistique décisionnelle : La science des données [texte imprimé] / Stéphane Tufféry (1965-....), Auteur  . -  5e édition actualisée et augmentée . - Paris : Éditions Technip, 2017 . - 914 pages.
ISBN : 978-2-7108-1180-0 : 44540F
Langues : Français (fre)

Index. décimale :

K.45 Intelligence artificielle et big-data, machine Learning

Résumé :

Le data mining et la data science sont de plus en plus répandus dans les entreprises et les organisations soucieuses d'extraire l'information pertinente de leurs bases de données, qu'elles peuvent utiliser pour expliquer et prévoir les phénomènes qui les concernent (risques, production, consommation, fidélisation...). Cette cinquième édition, actualisée et … Le data mining et la data science sont de plus en plus répandus dans les entreprises et les organisations soucieuses d'extraire l'information pertinente de leurs bases de données, qu'elles peuvent utiliser pour expliquer et prévoir les phénomènes qui les concernent (risques, production, consommation, fidélisation...). Cette cinquième édition, actualisée et augmentée de 90 pages, fait le point sur le data mining, ses méthodes, ses outils et ses applications, qui vont du scoring jusqu'au text mining, objet d'un chapitre complètement remanié. Nombre de ses outils appartiennent à l'analyse des données et à la statistique "classiques" (analyse factorielle, classification automatique, analyse discriminante, régression logistique, modèles linéaires généralisés, régression pénalisée, régression clusterwise...) mais certains sont plus spécifiques au data mining, comme les réseaux de neurones, les algorithmes génétiques, les SVM, les arbres de décision, les forêts aléatoires, le boosting et la détection des règles d'associations. Les avancées les plus récentes du machine learning et les applications les plus actuelles des Big Data sont présentées, qui vont des algorithmes de reconnaissance d'image aux méthodes de plongement de mots en text mining. Les chapitres sur les réseaux de neurones et les SVM sont illustrés par la reconnaissance de l'écriture manuscrite. Ces outils sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et complets, à commencer par le logiciel libre R, que nous comparons en détail aux logiciels SAS et IBM SPSS dans un chapitre spécifique.