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INTRODUCTION Grande quantité de données Difficultés à en extraire de la connaissance Identification de schémas nouveaux.

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1 INTRODUCTION Grande quantité de données Difficultés à en extraire de la connaissance Identification de schémas nouveaux

2 Trois phases: Préparation de données Extraction Interprétation des résultats

3 Processus dextraction de connaissances Préparation Extraction Interprétation Projet Sources de données Données consolidées Données formatées Modèles Connaissances Recherche de données Nettoyage des données Pré traitements des données Fouille de données Interprétation Décisions Données Consommateurs Magasins Ventes Démographie Géographie Information X habite la région R Y a A ans Z dépense son argent dans la ville V de la région R Connaissance Une quantité Q du produit P est vendue en région R Les familles de profil F utilisent M% de P durant la période N Décision Promouvoir le produit P dans la région R durant la période N Réaliser un mailing asur le produit P aux familles du profil F

4 Techniques classiques de data mining Les règles dassociation La classification Lestimation La segmentation

5 Problématique abordée En quoi le Web Mining permet-il doptimiser les sites de E-commerce ?

6 1 Répercussions sur larchitecture des sites 1.1 étude du trafic inter sites Le référencement : étude des pages dentrée Lanalyse de liens : étude des liens entre page consultée et provenance de linternaute Lanalyse des mots clés : optimisation du référencement

7 1 Répercussions sur larchitecture des sites 1.2 Etude du trafic intra sites Etude de lactivité générale : nombre de visiteurs… Analyse de la navigation Les arbres de décision : connaître les comportements généraux sur le site

8 1 Répercussions sur larchitecture des sites 1.3 Optimisation des pages et de leur contenu Opérations de comptage Ex : Segmentation des pages en fonction du nombre de visiteurs et de la fréquence des visites Identification de pages idéales pour bandeaux ou pages a modifier…

9 2 Personnalisation des contenus 2.1 Création de segments dutilisateurs Classification en fonction : Des habitudes de navigation Du profil sociodémographique Des comportemens dachat

10 2.2 La modélisation prédictive Modélisation par arbre de décision Analyse des séquences de navigation Détermination des séquences à forte probabilité dachat Croisement des données avec informations sur lutilisateur

11 2.2 La modélisation prédictive Ventes Croisées « un client qui achète les produits A et B va également acheter le produit C avec une probabilité p »

12 2.2 La modélisation prédictive Modélisation des risques de fraude 2 cas de figure: Lutilisateur est connu Lutilisateur est inconnu

13 2.3 Le filtrage collaboratif Lexemple Amazon: « ceux qui ont acheté ce livre ont aussi acheté….. »

14 3 Mise en œuvre et Intelligence économique Les différentes phases du projet de Web Mining 1.1 Identifier les problèmes propres au business 1.2 Préparation des données

15 Les phases du projet Données Enregistrées Nettoyage Identification des utilisateurs Id. des pages vues Fichier des sessions Chemins de navigation Méthode Statistiques et Mathématiques Informations sur la structure et le contenu du site

16 1.3 Larchitecture à mettre en place

17 1.4 Compréhension des données 1.5 Modélisation 1.6 Evaluation 1.7 Déploiement

18 Les bénéfices et leurs impacts. Analyse des données de navigation Analyse de la provenance Profiling et segmentation des visiteurs

19 Les bénéfices et leurs impacts. Modélisation du churn Modélisation prédictive Amélioration du processus dachat

20 CONCLUSION « Cest désormais linformation que lon détient sur le client qui devient la clé du succès...qui permettra dajuster toujours mieux le produit ou le service à la demande ».


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