Datawarehouse et datamining 39372

Extrait / Introduction

Extrait / Introduction :

Datawarehouse ou entrepôt de données désigne une base de données utilisée pour collecter et stocker de manière définitive des informations volatiles provenant d'autres bases de données. C’est un entrepôt de données qui se caractérise par des données : historisées (datées), homogènes, organisées par sujets (client, produit…),non volatiles (non modifiables), consolidées dans une base de données unique, gérés dans un environnement de stockage particulier, aidant à la prise de décision dans l’entreprise. Désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision. Ce type d’application utilise en règle générale un entrepôt de données (datawarehouse) pour stocker des données transverses provenant de plusieurs sources hétérogènes.

Plan

Plan :

Datawarehouse et Datamining Plan : L’informatique décisionnelle Le Datawarehouse Définition Datawarehouse et Base de données Avantages du Datawarehouse Datamart Le Datamining Définition Les techniques du Datamining Domaines d’application Architecture générale Le Datawarehouse Définition:  3. Avantages du Datawarehouse: Tableau récapitulatif des différences entre Datawarehouse et Base de données: 5. Les types de modèles: 6. Le Datamart: Sous-ensemble d’un entrepôt de données(Datawarehouse). Le Datamining Définition: 2. Les techniques du Datamining: Analyse statistique régression linéaire régression logistique réseaux baysiens Découverte de modèles fonctionnels fonctions probabilistes réseaux de neurones Segmentation K-moyennes Raisonnement à base de cas Classification arbres de décision réseaux d'agents Exemple d’application du datamining au CRM: Applications du Datamining dans différents domaines: Architecture générale:

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