Titre :	Statistique exploratoire multidimensionnelle [Texte imprimé] : visualisations et inférences en fouille de données
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Ludovic Lebart ; Marie Piron ; Alain Morineau
Mention d'édition :	4e éd.
Editeur :	Paris : Dunod
Année de publication :	2006
Collection :	Sciences sup, ISSN 1636-2217
Importance :	XVI-464 p.
Présentation :	couv. ill. en coul.
Format :	24 cm.
ISBN/ISSN/EAN :	978-2-10-049616-7
Prix :	6900.00
Note générale :	Bibliogr. p. 425-453. Index
Langues :	Français (fre)
Catégories :	510 Mathématiques
Mots-clés :	Statistique mathématique  Analyse factorielle  Analyse discriminante  Analyse multivariée  Mathématiques
Index. décimale :	519.5
Résumé :	Cette quatrième édition entièrement refondue, révisée et complétée, s’adresse aux étudiants, chercheurs, ingénieurs et professeurs de toutes disciplines qui sont confrontés dans leurs travaux aux recueils de données multidimensionnelles. Les enquêtes socio-économiques, épidémiologiques et de marketing en sont des exemples courants. L’expression « Fouille des données » (ou Data mining) désigne de façon générale l’exploration des Cette quatrième édition entièrement refondue, révisée et complétée, s’adresse aux étudiants, chercheurs, ingénieurs et professeurs de toutes disciplines qui sont confrontés dans leurs travaux aux recueils de données multidimensionnelles. Les enquêtes socio-économiques, épidémiologiques et de marketing en sont des exemples courants. L’expression « Fouille des données » (ou Data mining) désigne de façon générale l’exploration des grandes bases de données, qu’il s’agisse des données transactionnelles des entreprises ou des montagnes d’informations issues de la Toile (Web mining), activité qui concerne aussi bien les relevés écologiques, les bases documentaires, les systèmes d’information géographiques, etc. Appuyé sur de nombreux exemples, l’ouvrage présente les concepts de base et les fondements des méthodes exploratoires et rend compte des développements récents. Il insiste sur la place centrale, dans la démarche « Fouille de Données », des visualisations fondées sur des principes géométriques et algébriques simples, sous le contrôle de méthodes inférentielles robustes.

Statistique exploratoire multidimensionnelle [Texte imprimé] : visualisations et inférences en fouille de données [texte imprimé] / Ludovic Lebart ; Marie Piron ; Alain Morineau  . -  4e éd. . - Paris : Dunod, 2006 . - XVI-464 p. : couv. ill. en coul. ; 24 cm.. - (Sciences sup, ISSN 1636-2217) .
ISBN : 978-2-10-049616-7 : 6900.00
Bibliogr. p. 425-453. Index
Langues : Français (fre)

Catégories :	510 Mathématiques
Mots-clés :	Statistique mathématique  Analyse factorielle  Analyse discriminante  Analyse multivariée  Mathématiques
Index. décimale :	519.5
Résumé :	Cette quatrième édition entièrement refondue, révisée et complétée, s’adresse aux étudiants, chercheurs, ingénieurs et professeurs de toutes disciplines qui sont confrontés dans leurs travaux aux recueils de données multidimensionnelles. Les enquêtes socio-économiques, épidémiologiques et de marketing en sont des exemples courants. L’expression « Fouille des données » (ou Data mining) désigne de façon générale l’exploration des Cette quatrième édition entièrement refondue, révisée et complétée, s’adresse aux étudiants, chercheurs, ingénieurs et professeurs de toutes disciplines qui sont confrontés dans leurs travaux aux recueils de données multidimensionnelles. Les enquêtes socio-économiques, épidémiologiques et de marketing en sont des exemples courants. L’expression « Fouille des données » (ou Data mining) désigne de façon générale l’exploration des grandes bases de données, qu’il s’agisse des données transactionnelles des entreprises ou des montagnes d’informations issues de la Toile (Web mining), activité qui concerne aussi bien les relevés écologiques, les bases documentaires, les systèmes d’information géographiques, etc. Appuyé sur de nombreux exemples, l’ouvrage présente les concepts de base et les fondements des méthodes exploratoires et rend compte des développements récents. Il insiste sur la place centrale, dans la démarche « Fouille de Données », des visualisations fondées sur des principes géométriques et algébriques simples, sous le contrôle de méthodes inférentielles robustes.