Introduction au Data Mining avec Microsoft SQL Server 2005

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Description

  • Typologie

    Formation

  • Niveau

    Niveau initiation

  • Dirigé à

    Pour professionnels

  • Lieu

    Toulouse

Objectifs: Le data mining utilise le contenu des bases de données pour déduire l'information stratégique que cherche à deviner » l'entreprise: le potentiel économique d'un prospect, ses goûts, ses achats types; les risques de défaillance d'un matériel, d'un client ; les causes d'un évènement, d'un état. Destinataires: Ce cours s'adresse aux concepteurs, architectes et chefs de projet chargés d'identifier et d'exploiter l'information utile enfouie dans les bases de données de l'entreprise. Les applications du data mining couvrent notamment les domaines de la relation client, du marketing, de la finance, et des sciences de la vie.

Précisions importantes

Modalité Formation continue

Les sites et dates disponibles

Lieu

Date de début

Toulouse ((31) Haute-Garonne)
Voir plan
1 Avenue de l'Europe - Campus 1, Bât. F,, 31400

Date de début

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Connaissance générale des bases de données.

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Objectifs :

Le data mining utilise le contenu des bases de données pour déduire l'information stratégique que cherche à « deviner » l'entreprise : le potentiel économique d'un prospect, ses goûts, ses achats types; les risques de défaillance d'un matériel, d'un client ; les causes d'un évènement, d'un état, ...
Nouveautés majeures de SQL 2005, les moteurs d'intelligence artificielle réalisant l'analyse prédictive, deviennent accessibles au moyen de simples requêtes SQL.
Ce cours présente les enjeux et les mécanismes du data mining. Introduction
  1. Positionnement et objectifs du datamining
  2. Exemples d'utilisation
  3. Démarche pratique
  4. Positionnement de l'offre data mining Microsoft
Préparation de l'environnement
  1. Définition d'une « mining structure »
  2. Typologie des données en entrée
Microsoft Clustering
  1. Comprendre la segmentation par clustering
  2. Présentation des paramètres de Microsoft Clustering
  3. Interpréter une segmentation avec Microsoft Cluster Viewer
  4. Evaluer l'intérêt d'une segmentation
Microsoft Decision Trees
  1. Introduction aux arbres de décisions
  2. Présentation de Microsoft Tree Viewer
  3. Principaux paramètres de Microsoft Decision Trees
  4. Réaliser l'apprentissage du modèle
  5. Réaliser l'analyse prédictive sur les données cibles
Microsoft Neural Network
  1. Introduction aux réseaux de neurones
  2. Réaliser l'apprentissage et l'analyse prédictive
  3. Impact du paramétrage
Microsoft Naïve Bayes
  1. Introduction aux réseaux bayésiens
  2. Présentation de Microsoft Naïve Bayes Viewer
  3. Interprétation des résultats
Présentation des autres formes d'analyses prédictive
  1. Basket analysis et ventes croisées avec Microsoft Association
  2. Autres algorithmes proposés par Microsoft (Time Series, Sequence Clustering,..)
  3. Autres formes d'analyse prédictive
Ecueils et des bonnes pratiques
  1. Transformation et enrichissement des attributs
  2. Compromis précision/généralisation
  3. Complémentarité avec un ETL de type Integration Services
  4. Compléter les algorithmes de Microsoft Analysis Services avec des plug-in
Piloter et déployer les modèles de data mining
  1. Le langage DMX : l'extension Data Mining du SQL
  2. Perspectives pour le programmeur et l'administrateur système
  3. Piloter la création et l'apprentissage d'un mining model
  4. Syntaxe des requêtes courantes pour l'analyse prédictive
  5. Protocole et syntaxe XMLA (XML for Analysis)
  6. Récapitulatif des interfaces de programmation et d'administration

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