Le data mining est une discipline de plus en plus répandue dans les
entreprises soucieuses d'extraire l'information pertinente cachée dans
leurs bases de données, en vue notamment d'améliorer leur gestion
de la relation client (CRM) et leur maîtrise des risques.
Après avoir défini ce qu'est le data mining et dressé un panorama de
ses applications, cet ouvrage expose les grandes étapes d'un projet
de data mining, et particulièrement les deux points centraux que sont
la préparation des données et la mise en oeuvre d'algorithmes
spécifiques.
Il aborde l'aspect méthodologique en prenant pour exemple le
déploiement d'un outil de scoring, comme il en existe beaucoup dans
les banques, les organismes de crédit et chez les opérateurs
téléphoniques, pour prédire, soit le risque d'impayé, soit la possibilité
de souscrire un contrat ou d'acheter un produit. Il généralise ensuite
ce qui peut l'être à tous les projets de data mining, tant en ce qui
concerne les facteurs de réussite que les pièges à éviter.
Le choix d'un logiciel de data mining, ainsi que le text mining et le
web mining font aussi l'objet d'explications détaillées.
Le dernier chapitre présente une étude de cas destinée à illustrer les
principes exposés dans l'ouvrage.
Ce livre s'adresse aux statisticiens, aux utilisateurs et aux gestionnaires
de bases de données. Les décideurs, mais aussi les enseignants et
étudiants en sciences économiques, peuvent également le lire avec
profit.
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