Caractéristiques Générales(suite).

LES SUPPORTS INDIVIDUELS D ’AIDE A LA DECISION
UNE PRESENTATION DE : DIALLO, OUSMANE B.
PLAN DE LA PRESENTATION
Introduction
 Présentation des produits SmartMiner
 Caractéristiques de SmartMiner
 SmartMiner Segmentation
 SmartMiner Prédiction

INTRODUCTION
SmartMiner est un logiciel d’aide à la
décision qui permet d ’explorer le
contennu d ’une base de données afin
d ’y extraire les informations pertinentes.
 Il comprend deux module :
 SmartMiner - segmentation
 SmartMiner - Prédiction

Caractéristiques Générales.
Smartminer offre des analyses sur des
tables ou des requêtes fichiers au format
Microsoft Access.
 Une modélisation par réseaux de
neurones : régression neuronale et
analyse discriminante neuronnale.
 Analyse factorielle discriminante

Caractéristiques Générales(suite).





Smartminer pemet :
Connaître ses clients et ses prospects
fidéliser ses clients,
Identifier des niches de marché,
Effectuer du cross marketing,
Identifier les enregistrements atipiques
dans la base de données.
Caractéristiques Générales(suite).

Smartminer
comporte
d ’exploration OLAP.
un
outil

Ce qui permet de naviguer dans de
nombreuses dimensions d ’une base sans
avoir une base multidimentionnlle.
Caractéristiques Générales(suite).

Smartminer utilise directement les bases
de format microsft Access.

Il n ’est pas necessaire de posseder
Access car MS Excel permettra de lire les
données.
Caractéristiques Générales(suite).

Smanrtminer est simple d ’utilisation un
assistant guide le choix de la méthode la
mieux adapter au problème à résoudre.

Avec l ’option automatique Smartminer
calcule les meilleurs paramètres d ’entrée
en fonction des données et de la
méthode.
Caractéristiques Générales(suite).

Il permet de transformer la mine
d ’information cachées en fichier
commerciaux(datamining).
SMARTMINER SEGMENTATION.






Ce module permet :
De segmenter les fichiers clients ou les
fichiers prospects.
Cette segmentation se fait par :
arbre de décision,
Une classification des clients en groupe
homogène,
Une analyse des liens entre les champs,
La segmentation par arbre de décision.

Elle constitue la technique la plus visuelle
pour identifier les différentes variables.

Cette segmentation va permettre de
connaître la meilleur combinaison des
variables explicatives.

Pour trouver
intéressantes.
les
niches
les
plus
CLASSIFICATION

Elle permet d ’identifier un groupe de
consommateurs qui effectue le même
achat. On peut ainsi savoir quels sont les
produits ou services achetés ensemble.
SMARTMINER PREDICTION.


Ce module permet de modéliser et de
prévoir. Smartminer prend en charge les
éventuel ajustements.
L
’utilisateur
peut
se
consacrer
entièrement à l ’analyse des données.
CARACTERISTIQUES GENERALES

On peut établir des prévisions :

Soit par catégorie de produits,

soit sur un département de l ’entreprise

A partir de l ’historique des ventes on peut
prévoir le chiffre d ’affaires des prochaines
périodes.
CARACTERISTIQUES GENERALES(SUITE)



Smartminer - prédiction intègre :
La modélisation par des réseaux de
neurones. Et par les statistiques
multidimensionnelles.
Il offre également un module de codage
et les tableaux hypercubes(OLAP).
CARACTERISTIQUES GENERALES(SUITE)

Smartminer
arrête
automatiquement
itérations pour éviter les sur - test.
les

Il permet d ’effectuer des analyses avec des
statistiques comme l ’analyse discriminante pour
le scoring ou la régression.

Le Warehouse Control Center permet de
capturer, de synchroniser, de gérer et d’exploiter
des méta-données.
QUELQUES SITES INTERNET.
Grimmersoft.com
 lemondeinformatique.fr
QUESTIONS
