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Statistiques, Data Mining et Data Science Discussion :

validité d'un projet de fin d'étude Dataming


Sujet :

Statistiques, Data Mining et Data Science

  1. #1
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    Par défaut validité d'un projet de fin d'étude Dataming
    Bonjour..

    Je suis en stage de fin d'étude au sein de la DSI d'une banque ... le sujet c'était : l'amélioration de la satisfaction des client... aprés la discusion avec l'encadrant de l'entreprise j'ai constaté qu'il s'agit de faire un questionnaire (PHP/MySQl)... et aprés analysé les donnée saisit par le client ... (satisfait..trés satisfait..non satisfait)/aux services ... en utilisant un logiciel comme Tanagra..

    Je me demande , sachant que je suis un éléve ING en informatique , si ce stage s'attache vraiment à l'informatique... et qu'il sont les méthode que je doit utilisé ...

    Merci d'avance

  2. #2
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    Si les questionnaires sont passé à intervalles régulier (tous les ans?), on peut en dériver des Key Performance Indicator globaux ou pour chacun des sous-services.

    On peut aussi faire de la segmentation (ou clustering) sur les questionnaires pour extraire des populations de clients différents (peut-être au niveau des attentes?).

    Ou bien aussi trouver des relations entre les réponses. Par exemple déduire de la note globale et des notes des différents services, quels services sont les plus importants pour les clients.

    php/Mysql c'est de l'informatique. Après il est clair que cette partie est de niveau DUT. La partie analyse des données peut clairement être valorisée comme de la BI et/ou du data mining. C'est un sujet facile niveau technique, mis qui est difficile à rendre utile.

    PS : Joli style Célinéen avec les "...", enfin il reste des progrès à faire ;-)

  3. #3
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    Salut !
    Encore une fois, je suis du même avis que Jester !
    Ça me parait trop fluet pour un élève ingénieur vu que les formulaires php/mysql c'est ... vite fait et que la chose compliqué dans le datamining c'est la création des algorithmes, or la plupart des outils de datamining propose une panoplie d'algorithmes à appliquer sur tes données.
    Proposition innocente : si cette banque a un service de réclamation (je ne connais pas le milieu bancaire) ou un call center et si les réclamations sont informatisées. Tu peux créer un environnement BI pour analyser la satisfaction des clients au jour le jour.

  4. #4
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    Citation Envoyé par ygrim Voir le message
    la chose compliqué dans le datamining c'est la création des algorithmes
    Utiliser correctement les algorithmes existant et savoir utiliser pleinement les données à disposition est un art que peu de gens disposent.

    La plupart des gens utilisent le dernier algo à la mode avec les paramètres de bases sur des données brutes, sans jamais avoir visualisé ces données. Forcément, ça ne marche pas trop.

    Le problème, c'est que le travail du data miner est moins visible. Se poser devant ses données et les regarder ou réfléchir calmement au problème que l'on cherche vraiment à résoudre ça fait un peu fainéant. Surtout si au final, ça donne de mauvais résultats (ce qui est toujours possible en data mining).

    Coder ça laisse une trace, ça fait du travail visible. De préférence un truc complexe et compliqué.

  5. #5
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    Mais est ce que ça relève du projet de fin d'études d'ingénieur. Je vois plus sa comme une spécialisation professionnelle. Comme tu le dis, savoir utililser le bon algo dans le bon cas c'est un art !

  6. #6
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    a mon avis c'est plus du niveau d'un Licence professionnel du genre


    Conception de Systèmes décisionnel comme moi ou
    statistique décisionnelle en marketing encore plus pour le coté dataminning et questionnaire d'approche au client.

  7. #7
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    bonjour,

    A votre avis c'est quoi un vrai projet de fin d'etude d'ingénieur???
    Merci

  8. #8
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    Citation Envoyé par Rgent Voir le message
    A votre avis c'est quoi un vrai projet de fin d'etude d'ingénieur???
    Merci
    Celui que ton futur employeur considérera comme un vrai projet. il faut qu'entre ton projet et l'emploi que tu comptes rechercher ensuite, il y ait le moins de différences possibles.

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