| Titre : | une application pour l`exploitation intelligente des connaissances dans les systemes d`entreprises |
| Auteurs : | Rabie Youcef Bassam, Auteur ; Belkacem Mihoubi, Auteur ; hadia Hoadjli, Auteur |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2015 |
| ISBN/ISSN/EAN : | MINF/93 |
| Format : | 41 / couv. ill. en coul / 25 cm |
| Langues: | Français |
| Langues originales: | Français |
| Résumé : |
Les nouvelles technologies de l’informatique sont devenues une composante
essentielle dans le système d’entreprise car ils augmentent la performance des différentes fonctions dans l’entreprise. Le data mining est une méthode qui consiste a extraire une connaissance a partir d’un grand volume de données, il existe plusieurs techniques l’une de ces technique est le clustering qui est la plus utilisée pour les données des entreprise, qui a pour but de regrouper un ensemble de données en différents groupes homogènes, s’appuyant sur des techniques statique d’analyse de données. Dans notre travail on a essayé de développer un outil qui fait appel au le clustering de données, cet outil permet de faciliter l’accès des clients au produit préférés et de leur fournir des conseils pour les aider |
| Sommaire : |
Sommaire
Introduction Générale ............................................................................................................. 1 Chapitre 01 : système d’entreprise 1. Introduction ……………………………………………………………...………….… 2 2. Historique …………………………………………………………………..….…….… 2 3. Définition d’un système d’entreprise …………………………………...….....… 3 4. Types de système d’entreprise ……………………………...…………..…….....… 3 4.1. CRM ……………………………………………………………………….…..... 3 4.1.1. Le principe du CRM ………………………..……………………………....… 4 4.1.2. Les Fonctionnalités du CRM ………...………………...…………….….…..... 4 4.1.3. Les avantages du CRM …………………………………………….......…...… 4 4.1.4. Les inconvénients du CRM ……………………………………….…....……... 4 4.2. XRM …………………………………………………………………………...... 5 4.3. SCM …………………………………………...………………………………… 6 4.3.1. Le Principe du SCM …………………………………………………….…….. 6 4.3.2. Objectif du SCM ……………………………………………………………… 6 4.4. HRM ……………………………………………………..……………….……... 7 4.4.1. SIRH ……………………………………………………………………......… 7 4.4.2. L’objectif d’un HRM …………………………………………………….....… 8 4.4.3. Les Caractéristiques …………………………………………………….…….. 8 4.4.4. Les avantages …………………………………………………….………..….. 8 4.5. PDM ……………………………………………………...…………….……...… 9 4.5.1. Les Fonctionnalités du PDM ………………………………………….……… 9 4.5.2. Les bénéfices ……………………………………………..……………….….. 9 4.6. ERP……………………………………………………..…………….………… 10 4.6.1. Le principe de l’ERP ……...………………………………………..………... 10 4.6.2. Les avantages de l’ERP …………………………...……………..……...…... 11 4.6.3. Les inconvénients de l’ERP……………………………...……….………….. 11 4.6.4. Les caractéristiques de l’ERP ……………………………………….………. 11 5. Conclusion……………………………………………………….………….………... 12 Chapitre 02 : généralité sur le data mining 1. Introduction ……………………………………………………….………….…...… 13 2. Définition du data mining ……………………………….…….…………………. 13 3. Les tâches du Data Mining ……………………………………………..…………14 3.1. La classification ………………...……………………….…………….……...… 14 3.2. Le clustering …………………………………………….……………..……...… 14 3.3. L’association …………………………………..………………….……………... 14 3.4. L’estimation ……………………………………..………………………….…… 14 3.5. La prédiction ………………………………………...…………………….…….. 14 3.6. La description ………………………………………..…………………….……. 14 4. Les méthodes de data mining ……………………………………….….………... 15 4.1. apprentissage supervisé ………………………………………………........ 15 4.1.1. La classification ……………………………………………………….…… 15 a) Arbre de décision ………………………………………….….... 15 Avantage ………………………………….……….…….. 16 Inconvénient …………………………………….………. 16 b) Les réseaux de neurones ………………………………….….… 16 Avantage …………………….……………….………….. 17 Inconvénient …………………………………….….……. 17 c) machines à vecteurs support ………….……………….………. 17 d) Les règles associatives ……………….………………….……… 18 Avantage …………………….…………..…….………… 18 Inconvénient …………………………………..…………. 19 4.1.2. La Régression ………………………………….………………….………... 19 a) Régression linéaire ……………………………...…………………….…. 19 b) Régression non linéaire …………………………………….…….……… 20 c) Régression multi variée …………………………………….…….……… 21 d) Régression logistique ………………………………………………….… 21 4.2. Apprentissage non supervisée …………..…………………….…...…...… 21 4.2.1. Intérêt et applications ……………………………………………...…... 22 4.2.2. Les méthodes partitionnement de données ………….…………… 22 a) Algorithme des K-moyennes …………………………...……………… 22 Avantage ……………………………………………………….... 22 Inconvénient …………………………………………………...… 23 b) Algorithme DBSCAN …………………………………………...……… 23 Principe de fonctionnement de l’algorithme ………………...…... 23 5. Les avantages ……………………………………………………………..…………. 26 6. Domaine d’application ……………………………………………………….……. 27 7. Conclusion ……………………………………………………………………………. 27 Chapitre 03 : conception et implémentation 1. Introduction ………………………………………………………………………….. 28 2. Conception …………………………………………………………………….……… 28 2.1. Conception globale ......................................................................................... 29 2.2. Conception détaillée ……………………………………………..…………. 30 2.2.1. Module gestion de client ……………………………….……………… 30 2.2.2. Module conseil …………………………………………………….……... 31 2.2.3. Module d’achat ………………………………………………………….. 32 Module de commande ………………………………………………….... 32 Module de facture …………………………………………...…………... 32 3. Implémentation ……………………………………………………………….…….. 33 3.1. L’environnement de programmation ………………………..……….... 33 3.2. Résultats ………………………………………………………………..………34 3.2.1. L’interface de site ……………………………..………..………………. 34 L’Administrateur ……………………………………………………….…… 35 Client ………………………………………………………………………... 36 1. Client connecté ………………………………………………………….. 36 2. Client non inscrit ………………………………………………….......… 36 Les clusters ………………………………………..……………………….... 37 3.2.2. Code notre fonction d’évaluation ………………………………....... 38 3.2.3. Code du module conseil …………………………………………….... 38 3.2.4. Clustering ……………………..……………………………………......... 39 4. Conclusion ……………………………………………………………………....…… 40 Conclusion Générale ...................................................................... |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/93 | Mémoire | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
