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Statistique décisionnelle, Data Mining, Scoring et CRM

Statistique décisionnelle, Data Mining, Scoring et CRM
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Informatique décisionnelle Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Pour les articles homonymes, voir DSS et BI. L’informatique décisionnelle s’insère dans l’architecture plus large d’un système d'information mais n'est pas un concept concurrent du management du système d'information. Au même titre que le management relève de la sociologie et de l'économie, la gestion par l'informatique est constitutive de deux domaines radicalement différents que sont le management et l'informatique. Enjeux de l'informatique décisionnelle[modifier | modifier le code] Les entrepôts de données permettent de produire des rapports qui répondent à la question « Que s’est-il passé ? Le reporting est probablement l'application la plus utilisée encore aujourd'hui de l’informatique décisionnelle, il permet aux gestionnaires : L'interopérabilité entre les systèmes d'entrepôt de données, les applications informatiques ou de gestion de contenu, et les systèmes de reporting est réalisée grâce à une gestion des métadonnées.

Factorial Analysis of Variance Factorial Analysis of Variance (ANOVA) One-way ANOVAs only allow us to examine one source of variance (one factor). There are situations (lots of situation) where we are interested in examine more than one source of variance. We will now examine 2 or more independent variables (or factors) on a single dependent variable. One-way ANOVA = 1 IV Two-way ANOVA = 2 IV (factorial ANOVA) Three-way ANOVA = 3 IV (factorial ANOVA) etc. When we covered research designs, we usually used X (treatment) and O (measure) to illustrate the design. What do the numbers (e.g., 3 X 2) mean? Factors can be assigned or active. Activity Design three research questions that would require a two-way ANOVA to analyze the data. Why not run 2 one-way ANOVAs? Ordinal Interaction (lines are not parallel) Disordinal Interaction (lines cross) but lines do not have to cross to be considered an interaction. The following graphic illustration are from Dr. Effects may be depicted graphically. Null Hypotheses 1. [data] Profile Plots

Top 10 data mining algorithms in plain English Today, I’m going to explain in plain English the top 10 most influential data mining algorithms as voted on by 3 separate panels in this survey paper. Once you know what they are, how they work, what they do and where you can find them, my hope is you’ll have this blog post as a springboard to learn even more about data mining. What are we waiting for? Let’s get started! Update 16-May-2015: Thanks to Yuval Merhav and Oliver Keyes for their suggestions which I’ve incorporated into the post. Update 28-May-2015: Thanks to Dan Steinberg (yes, the CART expert!) What does it do? Wait, what’s a classifier? What’s an example of this? Now: Given these attributes, we want to predict whether the patient will get cancer. And here’s the deal: Using a set of patient attributes and the patient’s corresponding class, C4.5 constructs a decision tree that can predict the class for new patients based on their attributes. Cool, so what’s a decision tree? The bottomline is: Is this supervised or unsupervised? 3.

Informatique décisionnelle (Business intelligence) Juin 2016 Introduction à l'informatique décisionnelle On qualifie d'informatique décisionnelle (en anglais « Business intelligence », parfois appelé tout simplement « le décisionnel ») l'exploitation des données de l'entreprise dans le but de faciliter la prise de décision par les décideurs, c'est-à-dire la compréhension du fonctionnement actuel et l'anticipation des actions pour un pilotage éclairé de l'entreprise. Les outils décisionnels sont basés sur l'exploitation d'un système d'information décisionnel alimenté grâce à l'extraction de données diverses à partir des données de production, d'informations concernant l'entreprise ou son entourage et de données économiques. Un outil appelé ETL (Extract, Transform and Load) est ainsi chargé d'extraire les données dans différentes sources, de les nettoyer et de les charger dans un entrepôt de données. Reporting Datawarehouse/Datamart Pour approfondir Formation Business Intelligence Voitures Break Occasion Défi 22 jours - Gratuit Choix Abri Piscine

Venn Diagram Plotter | Pan-Omics Research Acknowledgment All publications that utilize this software should provide appropriate acknowledgement to PNNL and the OMICS.PNL.GOV website. However, if the software is extended or modified, then any subsequent publications should include a more extensive statement, as shown in the Readme file for the given application or on the website that more fully describes the application. Disclaimer These programs are primarily designed to run on Windows machines. Please use them at your own risk. Portions of this research were supported by the NIH National Center for Research Resources (Grant RR018522), the W.R. We would like your feedback about the usefulness of the tools and information provided by the Resource.

Scheduling in Hadoop Hadoop is a general-purpose system that enables high-performance processing of data over a set of distributed nodes. But within this definition is the fact that Hadoop is a multi-tasking system that can process multiple data sets for multiple jobs for multiple users at the same time. This capability of multi-processing means that Hadoop has the opportunity to more optimally map jobs to resources in a way that optimizes their use. Up until 2008, Hadoop supported a single scheduler that was intermixed with the JobTracker logic. Luckily, a bug report (HADOOP-3412) was submitted for an implementation of a scheduler that was independent of the JobTracker. With this change, Hadoop is now a multi-user data warehouse that supports a variety of different types of processing jobs, with a pluggable scheduler framework providing greater control. Note: This article assumes some knowledge of Hadoop. The core Hadoop architecture Figure 1. Back to top Hadoop schedulers FIFO scheduler Fair scheduler

Business Intelligence (informatique décisionnelle) - définition, actu De l'exploitation des données métiers à la gouvernance IT, le point sur la Business Intelligence, et ses outils de type décisionnel : le reporting, le tableau de bord et l'analyse prévisionnelle. Quel est l'objectif de la Business Intelligence ? La Business Intelligence (BI), également "intelligence d'affaires" ou "informatique décisionnelle", englobe les solutions IT apportant une aide à la décision aux professionnels avec, en bout de chaîne, des rapports et tableaux de bord de suivi des activités de l'entreprise à la fois analytiques et prospectifs. Cette notion apparait à la fin des années 1970 avec les premiers infocentres. Comment fonctionne les outils décisionnels aujourd'hui ? Quels champs sont couverts par la BI ?

Observations About Streaming Data Analytics for Science | The eScience Cloud I recently had the pleasure of attending two excellent workshops on the topic of streaming data analytics and science. A goal of the workshops was to understand the state of the art of “big data” streaming applications in scientific research and, if possible, identify common themes and challenges. Called Stream2015 and Stream2016, these meetings were organized by Geoffrey Fox, Lavanya Ramakrishnan and Shantenu Jha. First it is important to understand what we mean by streaming data analytics and why it has become so important. In some cases, the volume and rate of generation is so large, we cannot keep the data at rest for very long. This article has two parts. There are many factors that determine when a particular technology is appropriate for a particular problem. We can divide the spectrum of streaming data scenarios into three basic categories The data streaming challenges that confront large enterprises when dealing the data from millions of users of Internet enabled devices.

Qu'est-ce que l'informatique décisionnelle ? Conscients que l'une des plus grandes richesses d'une entreprise est son information, mais noyés sous de nombreuses données, éparses, déstructurées et hétérogènes, les dirigeants sont face à une problématique de taille : comment analyser ces informations, dans des temps raisonnables ? Celles-ci concernent-elles toutes les mêmes périodes ? Ces décideurs ont besoin qu'on leur expose les faits importants, base de leurs décisions. C'est ce à quoi l'informatique décisionnelle (aussi nommée DSS pour Decision Support System ou encore BI pour Business Intelligence) est destinée. Elle permet une sélection des informations opérationnelles pertinentes pour l'entreprise. L'informatique décisionnelle doit produire des indicateurs et des rapports à l'attention des analystes. Le modèle multidimensionnel est la combinaison de tables de dimensions et de faits. De cette hiérarchie découle le niveau de granularité de l'entrepôt, et donc, les niveaux d'agrégations. III-A. III-B. III-C. III-D. III-E.

Postgres-XL | Open Source Scalable SQL Database Cluster Online Analytical Processing Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. En informatique, et plus particulièrement dans le domaine des bases de données, le traitement analytique en ligne (anglais online analytical processing abr. OLAP) est un type d'application informatique orienté vers l'analyse sur-le-champ d'informations selon plusieurs axes, dans le but d'obtenir des rapports de synthèse tels que ceux utilisés en analyse financière. Les applications de type OLAP sont couramment utilisées en informatique décisionnelle, dans le but d'aider la direction à avoir une vue transversale de l'activité d'une entreprise. Ce type d'application s'oppose au traitement de transactions en ligne (anglais online transaction processing abr. Genèse[modifier | modifier le code] Ce terme a été défini par Edgar Frank Codd en 1993 au travers de douze règles[1] que doit respecter une base de données si elle veut adhérer au concept OLAP : Principes[modifier | modifier le code] Primitives[modifier | modifier le code]

OLAP cube An example of an OLAP cube An OLAP cube is an array of data understood in terms of its 0 or more dimensions. OLAP is an acronym for online analytical processing.[1] OLAP is a computer-based technique for analyzing business data in the search for business intelligence.[2] Terminology[edit] A cube can be considered a generalization of a three-dimensional spreadsheet. Each cell of the cube holds a number that represents some measure of the business, such as sales, profits, expenses, budget and forecast. OLAP data is typically stored in a star schema or snowflake schema in a relational data warehouse or in a special-purpose data management system. Hierarchy[edit] The elements of a dimension can be organized as a hierarchy,[4] a set of parent-child relationships, typically where a parent member summarizes its children. For example May 2005's parent is Second Quarter 2005 which is in turn the child of Year 2005. Operations[edit] OLAP slicing OLAP dicing OLAP Drill-up and drill-down OLAP pivoting

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