Une contribution du datamining àƒÂ la segmentation du marché et au ciblage des offres àƒÂ l'aide de la statistique de Bayes

• DEDICACE
  
• AVANT-PROPOS
  
• INTRODUCTION
  
• CHAPITRE I. LA FOUILLE DE DONNEES [2, 5, 6,10, 11,12]
  
  • I.1 Définitions et historique
    
  • I.2 Les outils
    
  • I.3. Les différents types de données rencontrés
    
  • I.3.1 Description classique d'une variable
    
  • I.3.2 Les variables quantitatives
    
  • I.3.3 Variables qualitatives
    
  • I.3.4 Description symbolique d'une variable
    
  • I.3.5 Les variables à descriptions multivaluées
    
  • I.3.6 Les variables à descriptions modales
    
  • I.3.7 Les variables taxonomiques ou structurées
    
  • I.4. Les mesure de ressemblance
    
  • I.4.1 Définition
    
  • I.4.2 Indice de dissimilarité
    
  • I.4.3 Distance
    
  • 1.4.4 Indice de similarité
    
  • I. 5 Mesure de ressemblance entre individus à descriptions classiques
    
  • I.5.1 Tableau de données numériques (continues ou discrètes)
    
  • I.6.Le bruit
    
  • I.7.Différentes tâches d'extraction d'information
    
  • I.7.1. Problème de classification
    
  • I.7.2.Problème de segmentation
    
  • I.7.3.Problème de recherche d'association
    
  • I.7.4.Recherche de séquences
    
  • I.7.5 Détection de déviation
    
  • I .8.Méthodes Utilisées
    
  • I.8.1. Analyse de données
    
• CHAPITRE II. LA SEGMENTATION [1, 4, 5, 12, 15, 18, 22]
  
  • Définition 1 :
    
    • II.1.La segmentation hiérarchique
      
    • II.1.1 Définition
      
    • II.1.3. Construction d'une hiérarchie
      
    • II.1.4. La Classification Descendante Hiérarchique
      
    • II.2. Les méthodes monothéiques
      
    • II.3. Segmentation non hiérarchique
      
    • II.3.1 La méthode des centres mobiles.
      
    • II.3.2 Les nuées dynamiques
      
• CHAPITRE III. CIBLAGE DES OFFRES [3,7]
  
  • III.1 Définition
    
  • III.2. CLASSIFIEUR BAYESIEN [1, 5, 14]
    
  • III.2.1 RAPPELS SUR LA STATISTIQUE
    
  • III.2.2 CLASSIFIEUR BAYESIEN
    
  • III.3 EVALUATION DE RISQUE
    
• CHAPITRE IV. APPLICATION [4]
  
  • IV.1. Les Diagrammes UML
    
  • IV.1.1. Diagrammes de cas d'utilisation :
    
  • IV.1.2 Diagrammes de séquence:
    
  • IV.3 Module de la conception Data Mining
    
  • IV.4. Implémentation et mise en oeuvre
    
  • IV.4.1 Architecture du système
    
  • IV.5 Etude de cas et interfaces de l'application
    
  • IV.5.1. Etude de cas
    
  • IV.5. 2.Quelques Interfaces de l'application
    
  • IV.5 Les codes de l'application
    
• CONCLUSION
  
• BIBLIOGRAPHIE
  
• TABLE DES MATIERES