LI : Data Mining

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En bref

Dans cette présentation nous avons exploré différents concepts du data mining tels que :

• Le nettoyage et la préparation des données
• L’intelligence artificielle
• L’apprentissage des règles d’association
• Le clustering
• La classification
• L’analyse de données
• Le data warehousing
• Le machine learning
• La régression

Le data mining apporte également de nombreux avantages :

• Augmenter ses revenus
• Mieux comprendre sa clientèle et leurs préférences
• Acquérir de nouveaux clients
• Fidéliser les clients
• Augmenter son retour sur investissement
• Détecter les fraudes
• Identifier des risques
• Suivre les performances opérationnelles
• …

Mes apprentissages

Nous avons pu mettre en pratique certains de ces aspects lors de notre projet avec CERES. Nous avons pu nettoyer et préparer les données de notre client, puis les regrouper dans un schéma de données en étoile avant de les analyser à l’aide de PowerBI pour en tirer des rapports. Bien que nous n’avons pas pu exercer du data mining pur, nous avons au moins pu aborder certains de ses aspects en pratique.

Pour avoir une vue plus détaillée, consulter le document complet ici.