Formation

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LES SUPPORTS INDIVIDUELS D AIDE A LA DECISION
UNE PRESENTATION DE DIALLO, OUSMANE B.
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PLAN DE LA PRESENTATION

• Introduction
• Présentation des produits SmartMiner
• Caractéristiques de SmartMiner
• SmartMiner Segmentation
• SmartMiner Prédiction

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INTRODUCTION

• SmartMiner est un logiciel daide à la décision
  qui permet d explorer le contennu d une base de
  données afin d y extraire les informations
  pertinentes.
• Il comprend deux module
• SmartMiner - segmentation
• SmartMiner - Prédiction

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Caractéristiques Générales.

• Smartminer offre des analyses sur des tables ou
  des requêtes fichiers au format Microsoft Access.
• Une modélisation par réseaux de neurones
  régression neuronale et analyse discriminante
  neuronnale.
• Analyse factorielle discriminante

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Caractéristiques Générales(suite).

• Smartminer pemet
• Connaître ses clients et ses prospects fidéliser
  ses clients,
• Identifier des niches de marché,
• Effectuer du cross marketing,
• Identifier les enregistrements atipiques dans la
  base de données.

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Caractéristiques Générales(suite).

• Smartminer comporte un outil d exploration OLAP.
• Ce qui permet de naviguer dans de nombreuses
  dimensions d une base sans avoir une base
  multidimentionnlle.

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Caractéristiques Générales(suite).

• Smartminer utilise directement les bases de
  format microsft Access.
• Il n est pas necessaire de posseder Access car
  MS Excel permettra de lire les données.

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Caractéristiques Générales(suite).

• Smanrtminer est simple d utilisation un
  assistant guide le choix de la méthode la mieux
  adapter au problème à résoudre.
• Avec l option automatique Smartminer calcule les
  meilleurs paramètres d entrée en fonction des
  données et de la méthode.

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Caractéristiques Générales(suite).

• Il permet de transformer la mine d information
  cachées en fichier commerciaux(datamining).

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SMARTMINER SEGMENTATION.

• Ce module permet
• De segmenter les fichiers clients ou les fichiers
  prospects.
• Cette segmentation se fait par
• arbre de décision,
• Une classification des clients en groupe
  homogène,
• Une analyse des liens entre les champs,

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La segmentation par arbre de décision.

• Elle constitue la technique la plus visuelle pour
  identifier les différentes variables.
• Cette segmentation va permettre de connaître la
  meilleur combinaison des variables explicatives.
• Pour trouver les niches les plus intéressantes.

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CLASSIFICATION

• Elle permet d identifier un groupe de
  consommateurs qui effectue le même achat. On peut
  ainsi savoir quels sont les produits ou services
  achetés ensemble.

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SMARTMINER PREDICTION.

• Ce module permet de modéliser et de prévoir.
  Smartminer prend en charge les éventuel
  ajustements.
• L utilisateur peut se consacrer entièrement à
  l analyse des données.

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CARACTERISTIQUES GENERALES

• On peut établir des prévisions
• Soit par catégorie de produits,
• soit sur un département de l entreprise
• A partir de l historique des ventes on peut
  prévoir le chiffre d affaires des prochaines
  périodes.

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CARACTERISTIQUES GENERALES(SUITE)

• Smartminer - prédiction intègre
• La modélisation par des réseaux de neurones. Et
  par les statistiques multidimensionnelles.
• Il offre également un module de codage et les
  tableaux hypercubes(OLAP).

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CARACTERISTIQUES GENERALES(SUITE)

• Smartminer arrête automatiquement les itérations
  pour éviter les sur - test.
• Il permet d effectuer des analyses avec des
  statistiques comme l analyse discriminante pour
  le scoring ou la régression.
• Le Warehouse Control Center permet de capturer,
  de synchroniser, de gérer et dexploiter des
  méta-données.

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QUELQUES SITES INTERNET.

• Grimmersoft.com
• lemondeinformatique.fr

QUESTIONS