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Exploitation de Tickets de Caisse Pour Score d’Appétence MASTER II - EID I nstitut Galilée – Paris XIII BENSALEM Piotr BENSI Ahmed CASSANDRA Priscilla.

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1 Exploitation de Tickets de Caisse Pour Score d’Appétence MASTER II - EID I nstitut Galilée – Paris XIII BENSALEM Piotr BENSI Ahmed CASSANDRA Priscilla CHARIFOU Evelyne Par :

2 PLAN  Présentation du projet  Architecture du logiciel KXEN  Manipulation de données (module KSC)  Creation du model d’appétence  Moteur de recommendations  Conclusion

3 Présentation du projet  Des données volumineuses (tickets de caisse)  Articles achetés par catégorie (laitiers, fruits, …)  Les clients sont référencés (Custemer_ID)  Utilisation des agrégats sous KXEN  Score d’appétence produits  Moteur de recommendations  Conclusion

4 Architecture du logiciel KXEN Consistent Coder K2C Consistent Coder K2C Event Log KEL Event Log KEL Sequence Coder KSC Sequence Coder KSC Time Series KTS Time Series KTS Robust Regression K2R Robust Regression K2R Smart Segmenter K2S Smart Segmenter K2S Model Export KMX Model Export KMX SCORINGSCORING C, JAVA, VB, SAS, PMML … SQL UDF PMML JAVA … SQL UDF PMML JAVA … Association Rules KAR Association Rules KAR ODBC Compliant data sources Text Files CSV, TXT, TAB … Specific SAS, SPSS, Excel ODBC Compliant data sources Text Files CSV, TXT, TAB … Specific SAS, SPSS, Excel DCOM API CORBA API C ++ API Data Access C API Advanced Access KAA KJDMKJDM KxShellKxShell Text Coder KTC Text Coder KTC MeasureAnalyzeImprove DatamanipulationsDatamanipulations Source KXEN

5 Manipulation de données (module KSC)  Ajouter une fausse date  Exigé par KXEN ( Séquences d’événements).  Pour utiliser le module KSC, nous avons besoin de trois fichiers suivants : - sales_customer_ref_desc : fichier de description - sales_by_customer_withdate : contient les transactions par client - sales_customer_ref : contient les identifiants des clients (custemer_id)  Discrétisations des variables fournis par KSC Préparation des données

6 Creation des variables KSC Transposée de la variable département

7 Creation des variables KSC Ordonné les séquences d’évenements par date

8 Creation des variables KSC 60 % des produits plus fréquemment vendus

9 Creation des models

10 Moteur de recommendations Contribution de variables

11 Moteur de recommendations Performances Quelqu’un qui a acheté des produits surgelés, va-t-il acheter des fruits ? Réponse : NON

12 Moteur de recommendations Performances Quelqu’un qui a acheté des produits laitiers, va-t-il acheter des fruits ? Réponse : OUI

13 Moteur de recommendations Performances Quelqu’un qui acheté des fruits, va-t-il racheter des fruits : Réponse : NON

14 Moteur de recommendations Définitions des profils ProduitsRecommandation AchetéCibleOUINON Fruits x LaitiersFruits x surgelésFruits x BIOFruits x BIOsurgelés x Etc…

15 Conclusion  Projet intéressant  Intérêt d’utiliser KXEN  les difficultés rencontrées


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