Description
Daniel t. LAROSE
Traduit par
Thierry VALLAUD
Révolution annoncée de l’ingénierie de la connaissance, permettant de découvrir de nouvelles corrélations, tendances, modèles pertinents au sein des grands entrepôts de données, le data mining (ou fouille de données) promettait de devenir l’outil de veille technologique, stratégique et concurrentielle 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.
Mêlant la théorie et la pratique au travers d’exemples concrets, abondamment illustré, ce livre propose une méthodologie claire du data mining en expliquant ses concepts et techniques : classification et re-engénierie 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.
Le cédérom compagnon de cet ouvrage inclus une version test du logiciel Clémentine de SPSS, la solution de data mining la plus vendue dans le monde.
Livres
Traduit et adapté de l’ouvrage de Daniel T.
Larose, ce livre, pédagogique et abondamment illustré, s’adresse aux étudiants, statisticiens et professionnels du marketing et propose, à travers des exemples concrets, une méthodologie claire du data mining.
Associant théorie et pratique, l’auteur en explique les concepts et techniques et aborde, entre autres sujets, la classification des données, les arbres de décision, les réseaux de neurones et Kohonen, les règles associatives, les structures hiérarchiques par mots-clés...
En complément, le CD-Rom inclut une version d’évaluation du logiciel Clementine de SPSS, solution de data mining la plus vendue dans le monde.
Marketing direct, novembre 2005
Les nouveautés
L’auteur, titulaire d’un PhD en statistiques, est un spécialiste du data mining (« ;fouille de donnèes» ; comme le précise la 4e de couverture).
Son livre - traduit en français par Thierry Vallaud - se veut introductif : il couvre les étapes de préparation des données, leur analyse exploratoire, les approches statistiques, ou encore les réseaux de neurones, de Kohonen, les techniques d’évaluation des modèles.
Il est illustré par des études de cas et entend adopter une approche concrète.
Accompagné par la version d’évaluation du logiciel Clementine de SPSS, l’ouvrage se range dans la catégorie « ;méthodologie» ; pour professionnels impliqués dans un projet de data mining.
Contrairement à ce que son titre peut laisser penser, Des données à la connaissance n’est pas un essai abstrait, mais bien un manuel de data mining qui, avec une mise en page resserrée, aborde toutes les techniques de « ;fouille de données» ;.
L’ouvrage se révèle pédagogique bien que de facture classique dans sa construction (celle d’un cours pour dataminers).
Il devrait séduire les professionnels à un moment où le métier de dataminer prend de l’importance.
Journal du net, novembre 2005
Informatique
Le traducteur, passionné par le sujet, a pris comme exemples quelques cas français issus des expériences de clients au sein de la société Arvato pour laquelle il travaille (les exemples sont présentés sur le CD-Rom joint).
Le data mining ( ou fouille de données) permet une exploitation dynamique des données stockées par l’entreprise et une analyse fine de son potentiel.
Il structure les informations et les données exploitables et met en oeuvre des techniques statistiques et mathématiques.
Caractère, janvier 2006
Une introduction au data mining
Ce livre, traduit en français par Thierry Vallaud, propose une introduction au data mining.
Il aborde l’ensemble des grandes techniques de traitement de données (analyse exploratoire, approche statistique, réseau de neurones, etc).
Illustré d’études de cas, il cible avant tout les professionnels impliqués dans un projet de data mining.
Management et budget informatiques, décembre/janvier 2005
Des données à la connaissance
Mêlant la théorie et la pratique au travers d’exemples concrets, abondamment illustré, ce livre propose une méthodologie claire du data mining en expliquant ses concepts et techniques : classification et re-engénierie 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 modèle de données, etc.
Le cédérom compagnon de cet ouvrage inclus une version test du logiciel Clémentine de SPSS, la solution de data mining la plus vendue dans le monde.
La voix des communes, 6 mars 2006
Données et connaissance
Dans un monde noyé dans les données, le data mining permet de les transformer en connaissance.
Grâce à lui, l’utilisateur découvrira de nouvelles corrélations, tendances, modèles pertinents au sein des grandes bases de données.
Il devrait devenir l’outil de veille technologique, stratégique et concurrentielle le plus puissant de demain.
Ce livre propose une approche transparente du data mining, où il s’agit d’expliquer les algorithmes qui se cachent derrière cette technologie ainsi que les structures statistiques des modèles contenus dans les logiciels de data mining.
Ni généraliste, ni technique, il se veut un ouvrage intermédiaire, permettant de commencer à faire concrètement du data mining en « ;maîtrisant» ; l’ensemble des domines principaux.
Pédagogique, ce livre est émaillé d’études de cas.
Un cédérom incluant une version d’évaluation du logiciel Clémentine de SPSS, une des solutions de data mining les plus vendues dans le monde, accompagne l’ouvrage.
Archimag, février 2006
Fiche technique
parution : septembre 2005
240 pages
dimensions : 170 × 240 mm
ISBN : 2-7117-4855-3
code-barre : 978 2 7117 4855 6
Table des matières
Auteur(s)
Thierry VALLAUD
Thierry Vallaud dirige le département études et data mining d’Arvato Services en France, filiale du groupe Bertelsmann, leader dans la relation et la connaissance client.
Titulaire d’un doctorat et d’un MBA en marketing, il est l’auteur de plusieurs ouvrages sur l’efficacité publicitaire et la valeur client.
Daniel t. LAROSE
Daniel T.
Larose a obtenu un PhD en statistiques de l’université du Connecticut, où il est professeur associé de statistiques.
Il a développé et il dirige le premier master mondial en ligne en data mining.
Il a également travaillé comme consultant en data mining.
Il travaille actuellement sur les deux ouvrages suivants de cette collection consacrée au data mining : Data Mining Methods et Models and Data Mining the Web.
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