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Calendrier de l'Avent 24 bougies - ATMOSPHERA - 29, 99€ Un calendrier de l'Avent pour faire le plein de bijoux dorés Si vous êtes adeptes de bijoux dorés, vous allez être séduites par ce calendrier qui regorge de bijoux en laiton dorés. En attendant Noël, découvrez un bijou surprise par jour. Au menu: 6 bracelets, 5 bagues ajustables, 6 boucles d'oreilles, 6 colliers et 1 barrette, soit 24 bijoux tendances à découvrir pour vous faire patienter jusqu'au jour J. Calendrier de l'Avent 24 bijoux - MES BIJOUX - 59€ • Un calendrier de l'Avent coquin pour tester de nouveaux sextoys Pionnier du calendrier de l'Avent érotique, Amorelie surprend cette année encore avec deux nouvelles éditons, plus coquines que jamais. Calendrier de l'Avent pour femme - Des calendriers de l’avent originaux pour tous les âges - Elle. Au menu: des produits premium issus des best-sellers de la marque à savoir lovetoys, accessoires, bondage, soin et bien-être stimulation et inspiration. On note que les deux calendriers reprennent la tendance innovante de l'année en matière de lovetoys: le "jeu du plaisir" à distance grâce à des lovetoys connectés.
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(1957-.... ) Vuibert - Disponible - 681. 4 LAR Niveau 3 - Informatique Résumé Mêlant théorie et pratique, cet ouvrage propose une méthodologie expliquant les concepts, les techniques et les outils du data mining. Il présente les principaux algorithmes et fournit des exemples de leur utilisation sur de grands ensembles de données portant sur des cas réels dont de nombreux cas français. Éditeur(s) Date 2012 Notes Trad. de: "Data mining methods and models" Bibliogr. en fin de chapitres. Index Langues Français Description matérielle 1 vol. (XVIII-350 p. ): illustrations, couverture illustrée en couleur; 24 cm Collections Série "Bases de données" Sujet(s) Veille informationnelle Systèmes d'aide à la décision Analyse des données Exploration de données ISBN 978-2-311-00741-1 Indice 681. 4 Systèmes d'exploitation Quatrième de couverture Révolution de l'ingénierie de la connaissance permettant de découvrir de nouvelles corrélations, tendances et modèles au sein de grands volumes de données, le data mining (exploration ou fouille de données) est un outil de veille technologique, stratégique et concurrentielle par excellence, grâce à des moteurs de recherche toujours plus puissants.
Quelle que soit votre approche, l'exploration de données est la meilleure collection de techniques dont vous disposez pour dégager le meilleur parti des données que vous avez déjà recueillies. Vous pouvez toujours créer vos propres outils, mais des solutions open source peuvent aussi servir de base pour effectuer ce travail. C'est le cas du projet Apache Mahout, un framework d'algorithmes linéaires basé sur un langage de domaine spécifique inspiré de Scala. Mahout permet aux data scientists de déployer des modèles de régressions, de clustering et de recommandations afin d'effectuer ce data mining. Knime, basé sur Java est également bien doté pour explorer les données. Scikit-Learn qui combine Scypy, Matpotlib et Numpy est, lui, très apprécié des data scientists familiers avec Python. Rattle ou Madlib sont plutôt avancés, mais Orange propose des fonctionnalités de modélisation à travers une interface visuelle et low-code. Quelle que soit votre approche, l'exploration de données est la meilleure collection de techniques dont vous disposez pour dégager le meilleur parti des données que vous avez déjà recueillies.
C'est parce qu'elle avait cette connaissance de ses utilisateurs que la compagnie a tout fait pour acquérir les droits de la série House of Cards, dont on connaît aujourd'hui le succès. La plus grande chaîne de cafés au monde, Starbucks, a souvent réussi l'exploit d'ouvrir un nouveau salon à proximité de l'un de ses autres salons, sans que cela ait une influence quelconque sur le taux de succès de chacun. Un risque inutile? Pas avec le data mining. T-Mobile et de nombreux autres opérateurs télécoms utilisent l'exploration de données pour identifier les clients susceptibles de passer à la concurrence. En déterminant les causes principales du turnover de sa clientèle, un opérateur peut mettre en œuvre des solutions efficaces pour garder plus de clients. Comment se mettre au data mining? Le data mining s'est d'abord développé dans les secteurs qui manipulent depuis toujours de grands volumes de données clients: banques, assurances, grande distribution, etc., mais aussi parmi les pouvoirs publics.
Cette tâche est une tâche de classification. Le clustering Le regroupement fait référence à la classification des données, des observations ou des cas en objets similaires. Le clustering maximise la similitude des objets du même cluster et minimise la similitude des objets de différents clusters. En fait, il n'y a pas de variable cible pour le clustering. La tâche de clustering n'essaie pas de classer, d'estimer ou de prédire la valeur de la variable cible. Utilisez plutôt la métrique de distance pour diviser toutes les données en sous-groupes relativement homogènes. L'association La recherche de règles d'association est la tâche la plus intéressante de l'exploration de donnée s. C'est aussi le plus répandu dans le monde des affaires, notamment en marketing pour l'analyse de marché. La recherche de règles d'association vise à trouver des règles quantitatives ou d'association entre deux ou plusieurs attributs. Le format de la règle d'association est « Si elle apparaît en premier, ce sera le résultat », avec la confiance associée à la règle.
Appliquée au texte, elle cherche à extraire des mots qui sont spécifiquement présents dans la source, c'est-à-dire des mots qui faisaient partie du texte original et qui ont pu être supprimés par un logiciel d'édition ou de formatage. Il n'est pas rare qu'un logiciel ignore les mots du texte original qui ne sont pas syntaxiquement corrects. De plus, certains programmes ignorent les mots qui sont écrits différemment du reste des phrases, les remplaçant ainsi par des synonymes ou des traductions mot à mot. Comme la plupart des gens le savent, les mots sont souvent répartis de manière inégale dans un document, ce qui rend difficile pour une machine de reconnaître les limites des mots et les phrases cibles pour l'analyse. Le principal avantage de l'exploration de données techniques est qu'elles peuvent être appliquées au niveau micro et fournir une réponse immédiate, mais cette réponse ne peut pas être utilisée pour généraliser à des modèles généraux. Ainsi, afin de résoudre des problèmes plus complexes tels que ceux impliqués dans la prise de décision ou l'optimisation des ventes, il est nécessaire de combiner cette technique avec d'autres techniques statistiques.
Si les résultats de l'analyse sont peu convaincants, il existe de grandes chances pour que cela soit lié à une base de données peu qualitative. C'est pourquoi il est bien souvent nécessaire en data mining de trier et de travailler les données au préalable, afin de ne pas biaiser les résultats en prenant compte de données superflues. Pour finir, il importe de prendre en compte le fait que les résultats en data mining sont constitués sous forme de motifs et de connexions. Des éléments de réponse ne peuvent être apportés que lorsqu'une réflexion aura été portée et que les objectifs auront été identifiés. Articles similaires Big data: définition et exemples Sur Internet, nous faisons nos courses, nous réservons nos séjours de vacances, nous recherchons des idées de cadeaux… Sans toujours nous préoccuper des traces laissées par nos recherches. Les sites avides de données collectent ces informations pour créer ce que l'on nomme le Big Data: des ensembles de fichiers qui sont analysés et utilisés à des fins diverses.