Analyse et application de modèles de régression pour optimiser le retour sur investissement d'opérations commerciales - LINA-DUKE Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2009

Analyse et application de modèles de régression pour optimiser le retour sur investissement d'opérations commerciales

Laurent Tessier
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 863721
Gaëtan Blain
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 863722

Résumé

Les activités de négoce de matériaux sont un marché extrêmement compétitif. Pour les acteurs de ce marché, les méthodes de fouille de données peuvent s'avérer intéressantes en permettant de dégager des gains de rentabilité importants. Dans cet article, nous présenterons le retour d'expérience du projet de fouille de données mené chez VM Matériaux pour améliorer le retour sur investissement d'opérations commerciales. La synergie des informaticiens, du marketing et des experts métier a permis d'améliorer l'extraction des connaissances à partir des données de manière à aboutir à la connaissance actionnable la plus pertinente possible et ainsi aider les experts métier à prendre des décisions.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-00421820 , version 1 (04-10-2009)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00421820 , version 1

Citer

Thomas Piton, Julien Blanchard, Henri Briand, Laurent Tessier, Gaëtan Blain. Analyse et application de modèles de régression pour optimiser le retour sur investissement d'opérations commerciales. Extraction et gestion des connaissances (EGC'2009), 2009, France. pp.25-30. ⟨hal-00421820⟩
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