DES DONNEES A LA CONNAISSANCE : UNE INTRODUCTION AU DATAMINING

Cet ouvrage pédagogique s’adresse aux étudiants, aux débutants, aux statisticiens ainsi qu’aux professionnels du marketing. Associant théorie et pratique à travers des exemples concrets, ce livre abondamment illustré propose une méthodologie claire du Datamining en expliquant ses concepts et techniques : classification et ré-ingénierie de données, exploration et prédiction, arbres de décision, réseaux de neurones et de Kohonen, logique et règles associatives, structures hiérarchiques par mots-clés, évaluation de profils de recherche et de modèles de données, etc. Un cédérom est associé à cet ouvrage, il comprend une démonstration du logiciel Clémentine édité par SPSS, solution de datamining la plus vendue au monde.

Selon Thierry Vallaud « Le Datamining, parfois appelé “fouille de données” en France, promettait de devenir l’outil de veille technologique, stratégique et concurrentiel par excellence, grâce à des logiciels d’analyse toujours plus puissants. Mais ces derniers, mal utilisés, peuvent conduire à des interprétations erronées. Seule une bonne compréhension des mécanismes complexes, au carrefour de l’algorithmique et de la statistique qui sous‑tendent ces logiciels, permet de les utiliser efficacement et de transformer une masse de données en connaissance, c’est-à-dire en information utile et mobilisable. »

Le livre “Des données à la connaissance : une introduction au Datamining” est disponible dans toutes les librairies en France au prix de 26 €. L'ISBN est le 2-7117-4855-3 et le livre compte 240 pages.

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Thierry Vallaud dirige le département études et datamining d’arvato information services en France. Titulaire d’un doctorat et d’un MBA en marketing, il est l’auteur de deux ouvrages sur l’efficacité publicitaire et la valeur client : L’efficacité publicitaire des imprimés sans adresse, La rentabilité des programmes de fidélisation et de nombreux articles

Daniel T. Larose a obtenu un PhD en statistiques à l’université du Connecticut où il est actuellement professeur associé de statistiques. Il a développé et il dirige le premier master mondial en Datamining. Il a également été consultant en Datamining.