Découvrir les méthodes de data mining

 
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  Prochaine session
28 et 29 septembre 2017
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