Méthodes et outils d'analyse de la Business Intelligence

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Analyse des données

analyse BI

Analyse de données

Ce chapitre est consacré aux techniques et aux méthodes d'analyse des données de l'entreprise pour améliorer la prise de décision. Les incontournables statistiques sont au programme, mais aussi l'analyse prédictive tout comme les arbres de décision sans omettre le data mining et le text mining.

On accordera un point particulier à l'utilisation d'Excel, désormais une brique essentielle de la stratégie décisionnelle de Microsoft Corp. Les techniques et technologies d'analyses massives nées et formalisées dans les labos des principaux acteurs du web comme Google Corp, Apache ou Yahoo Corp que sont MapReduce et Hadoop sont regroupées au chapitre big data.

Les principaux outils d'analyse de données

  • Analyses statistiques
    Les techniques et outils statistiques appliqués à l'analyse des données du data warehouse
  • Analyse prédictive
    Les méthodes et techniques de l'analyse prédictive pour construire des modèles comportementaux plus précis
  • Les arbres de décision
    Que sont les arbres de décision ? Comment les utiliser ?
  • Le Data Mining
    Présentation du data mining, un outil particulièrement efficace pour étudier de grandes quantités de données
  • Le Text Mining
    Qu'est-ce que le Text Mining ? Pour quels usages ? Quelles sont les solutions ?
  • Data Visualisation
    Qu'est-ce que la data visualisation ? Comment explorer les données numériques à l'aide de graphiques ?
  • Analyse Business Intelligence avec Excel de Microsoft
    Quels sont les apports ou les inconvénients d'utiliser Excel comme outil utilisateur de la Business intelligence ?
  • Démocratisation de la BI avec Excel
    La Business Intelligence est toujours en phase de démocratisation, les besoins en informations s'accroissent mais les outils sont toujours plus comples. Microsoft Excel peut-il être la solution ?
  • Analyse multidimensionnelle
    Le modèle de base de données OLAP, spécifique aux analyses décisionnelles ?
  • Les 12 règles OLAP
    les 12 règles OLAP défini par Edgar F. CODD puis reprises par la suite et complétées ?
  • La conception de la base OLAP
    OLAP, une conception plus délicate qu'il n'y paraît,se méfier des erreurs typiques et récurrentes ?

Lecture recommandée

1. Les techniques d'analyse quantitative des données une référence pour les spécialistes du sujet.

Data MiningScience Mining
Fondamentaux et études de cas : Machine learning avec Python et R

de Eric Biernat, Michel Lutz  
294 pages
Editions Eyrolles
Dispo chez : www.amazon.fr

2. Les techniques du datamining et ses applications le plus classique, comportementale, étude client, détection/prévention des fraudes...

Data MiningExploration de données :
Méthodes et modèles du data mining

de Daniel-T Larose  
350 pages, 39 Euros
Editions Vuivert
Dispo chez : www.amazon.fr


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