Analyse et application de modèles de régression pour optimiser le retour sur investissement d'opérations commerciales

Les activites de negoce de materiaux sont un marche extremement competitif. Pour les acteurs de ce marche, les methodes de fouille de donnees peuvent s'averer interessantes en permettant de degager des gains de rentabilite importants. Dans cet article, nous presenterons le retour d'experience du projet de fouille de donnees mene chez VM Materiaux pour ameliorer le retour sur investissement d'operations commerciales. La synergie des informaticiens, du marketing et des experts metier a permis d'ameliorer l'extraction des connaissances a partir des donnees de maniere a aboutir a la connaissance actionnable la plus pertinente possible et ainsi aider les experts metier a prendre des decisions.

[1]  David Taniar,et al.  Domain-Driven, Actionable Knowledge Discovery , 2007, IEEE Intelligent Systems.

[2]  Fabrice Guillet,et al.  Quality Measures in Data Mining , 2009, Studies in Computational Intelligence.

[3]  Warwick Graco,et al.  Toward knowledge-driven data mining , 2007, DDDM '07.