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Le lien de causalité : Commentaire de l'arrêt Perruche (Assemblée plénière, 17 novembre 2000)

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Data Mining et Text Mining

Extraits de l'exposé

[...] Assurance : Modèles de sélection et de tarification, analyse des sinistres, recherche des critères explicatifs du risque ou de la fraude, prévision d’appels sur les plates-formes d’assurance directe. Aéronautique, automobile et industries : contrôle qualité et anticipation des défauts, prévisions des ventes, dépouillement d’enquêtes de satisfaction. Transport et voyagistes : optimisation des tournées, prédiction de carnets de commande, marketing relationnel dans le cadre de programmes de fidélité. Télécommunications, eau et énergie : simulation de tarifs, détection de formes de consommation frauduleuses, classification des clients selon la forme de l’utilisation des services, prévisions des ventes. Comment les données sont-elles traitées ? [...]


[...] Pour la seconde étape, on différencie deux types méthodes : - les méthodes factorielles. Elles représentent graphiquement les liens entre plusieurs critères définis au préalable. - Les méthodes de classifications. Elles regroupent les individus étudiés selon d’autres critères. Grâce au text mining, on pourra construire des modèles statistiques pour pouvoir trier des documents dans des catégories prédéfinies mais on pourra également juger de la richesse du vocabulaire par l’étude lexico-métrique. [...]


[...] Ordonnancement : L’ordonnancement suit le planning et consiste à positionner des actions dans le temps et à leur affecter des ressources. Acquisition de connaissance : L’acquisition de connaissances consiste à créer une représentation efficace et fidèle de la connaissance d’experts. Résolution de conflits : La résolution de conflits peut, par exemple, aider à départager des experts qui sont en désaccord ou s’appliquer dans le cadre de processus de négociation. Juste à titre d’information : les outils les plus connus pour le data mining : Afin de conclure la partie sur le data mining et d’un point de vue purement illustratif, voici les caractéristiques des solutions les plus côtées (extrait d’un dossier comparatif des différentes solutions présenté en 2000 par la société Software & Computing) : 5/10 12/07/05 Traitement et analyse de l’information textuelle et numérique 6/10 12/07/05 Traitement et analyse de l’information textuelle et numérique 7/10 12/07/05 Traitement et analyse de l’information textuelle et numérique 8/10 12/07/05 Traitement et analyse de l’information textuelle et numérique 9/10 12/07/05 Traitement et analyse de l’information textuelle et numérique Text Mining Définition, utilisation et résultat attendus Le Text mining, c’est l’ensemble des techniques et méthodes destinées à extraire automatiquement des informations à partir de masses de données textuelles, autrement dit il s’agit de découvrir et d’analyser des relations à partir de documents tels que de fiches de centres d’appel, des CV ou même des enquêtes de satisfactions. [...]


[...] Pourtant, le data mining ne trouve pas ses seules applications dans les super marché. En effet, il permet aussi, en fonction des choix d’un utilisateurs, de cibler les informations à lui communiquer ou les publicités à lui envoyer. Par exemple, certains logiciels pour ordinateurs comme GAIN analysent les pages web visitées par leurs utilisateurs, les stockent dans une base de donnée et, une fois cette base analysée, montrent à l’utilisateur des publicités ciblées. On peut aussi distinguer sept techniques principales dans le domaine du data mining : Apprentissage fondé sur l’explication (EBL : Explanation Based Learning) : apprentissage formé sur les explications dérivées d’une théorie (généralement incomplète) fournie en entrée. [...]