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| Titre : |
Ciblage de clientèle d’une compagnie d’assurance à l’aide de la fouille de données. |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Rahma Rania Bekhouche, Auteur ; Maria Bouzeraieb ; Lakhdher Amrani, Directeur de thèse |
| Editeur : |
Sétif:UFS |
| Année de publication : |
2023 |
| Importance : |
1 vol (52 f.) |
| Format : |
29 cm |
| Langues : |
Français (fre) |
| Catégories : |
Thèses & Mémoires:Informatique
|
| Mots-clés : |
Informatique |
| Index. décimale : |
004 - Informatique |
| Résumé : |
Le présent mémoire rend compte de notre projet de fin d’études au sein de departement d’informatique de l’Université FERHAT ABBAS SETIF 1
Il s’agit de ciblage de clientèle d’une compagnie d’assurance à l’aide de la fouille de données.
Ce mémoire se concentre sur l’utilisation de la fouille de données à l’aide du logiciel Weka pour
optimiser le ciblage de la clientèle d’une compagnie d’assurance. L’objectif principal est Ciblage
de clientèle.
Le processus de recherche comprend plusieurs étapes. Tout d’abord, des données pertinentes,
telles que les informations clients, les polices d’assurance souscrites et les réclamations antérieures, sont recueillies. Ensuite, ces données sont explorées afin de comprendre leur structure
et leur qualité.
Une fois les données explorées, elles sont préparées en effectuant des tâches telles que le nettoyage des données, le traitement des valeurs manquantes ou aberrantes, ainsi que la sélection
des attributs pertinents. Ensuite, des modèles de prédiction sont construits en utilisant les algorithmes de machine learning disponibles dans Weka, tels que la régression logistique, les arbres
de décision, etc.
Les modèles ainsi créés sont ensuite évalués à l’aide de mesures de performance afin de déterminer leur qualité et d’identifier le modèle le plus adapté au ciblage de la clientèle. Enfin, une fois
le modèle sélectionné, il est appliqué aux nouvelles données pour prédire les clients potentiels et
permettre à la compagnie d’assurance.
Parmi les techniques du datamining on à trouver la bonne méthode qui permet ciblage de clients.
Comme outils, on a utilisé un logiciel libre de datamining qui s’appelle weka avec l’option d’arbre
de décision = This dissertation reports on our final year project in the Informatics Department of the matique
de l’Université FERHAT ABBAS SETIF 1
It concerns the targeting of an insurance company’s clientele using data mining.
This dissertation focuses on the use of data mining using Weka software to optimize customer
targeting for an insurance company. The main objective is Targeting of customers.
The search process comprises several stages. First of all, relevant data, such as customer information, underwritten insurance policies and previous claims, is collected. are collected. Next, this
data is explored in order to understand its structure and quality.
Once the data has been explored, it is prepared by performing tasks such as data cleansing such
as cleaning up the data, dealing with missing values or outliers, and selecting relevant attributes.
Next, prediction models are built using the machine learning algo- learning algo- rithms available
in Weka, such as logistic regression, decision trees trees, etc.
The models thus created are then evaluated using performance metrics to determine their quality
their quality and identify the model best suited to customer targeting. Finally, once the selected,
it is applied to the new data to predict potential customers and enable the the insurance company.
Among datamining techniques, we found the right method for customer targeting, as tools, we used
a free datamining software called weka with the option of a decision tree.
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| Côte titre : |
MAI/0774 |
| En ligne : |
https://drive.google.com/file/d/1OMCe0iD2Dmfo4AQpwKM-14H7UAvjZ3wt/view?usp=drive [...] |
| Format de la ressource électronique : |
pdf |
Ciblage de clientèle d’une compagnie d’assurance à l’aide de la fouille de données. [texte imprimé] / Rahma Rania Bekhouche, Auteur ; Maria Bouzeraieb ; Lakhdher Amrani, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFS, 2023 . - 1 vol (52 f.) ; 29 cm. Langues : Français ( fre)
| Catégories : |
Thèses & Mémoires:Informatique
|
| Mots-clés : |
Informatique |
| Index. décimale : |
004 - Informatique |
| Résumé : |
Le présent mémoire rend compte de notre projet de fin d’études au sein de departement d’informatique de l’Université FERHAT ABBAS SETIF 1
Il s’agit de ciblage de clientèle d’une compagnie d’assurance à l’aide de la fouille de données.
Ce mémoire se concentre sur l’utilisation de la fouille de données à l’aide du logiciel Weka pour
optimiser le ciblage de la clientèle d’une compagnie d’assurance. L’objectif principal est Ciblage
de clientèle.
Le processus de recherche comprend plusieurs étapes. Tout d’abord, des données pertinentes,
telles que les informations clients, les polices d’assurance souscrites et les réclamations antérieures, sont recueillies. Ensuite, ces données sont explorées afin de comprendre leur structure
et leur qualité.
Une fois les données explorées, elles sont préparées en effectuant des tâches telles que le nettoyage des données, le traitement des valeurs manquantes ou aberrantes, ainsi que la sélection
des attributs pertinents. Ensuite, des modèles de prédiction sont construits en utilisant les algorithmes de machine learning disponibles dans Weka, tels que la régression logistique, les arbres
de décision, etc.
Les modèles ainsi créés sont ensuite évalués à l’aide de mesures de performance afin de déterminer leur qualité et d’identifier le modèle le plus adapté au ciblage de la clientèle. Enfin, une fois
le modèle sélectionné, il est appliqué aux nouvelles données pour prédire les clients potentiels et
permettre à la compagnie d’assurance.
Parmi les techniques du datamining on à trouver la bonne méthode qui permet ciblage de clients.
Comme outils, on a utilisé un logiciel libre de datamining qui s’appelle weka avec l’option d’arbre
de décision = This dissertation reports on our final year project in the Informatics Department of the matique
de l’Université FERHAT ABBAS SETIF 1
It concerns the targeting of an insurance company’s clientele using data mining.
This dissertation focuses on the use of data mining using Weka software to optimize customer
targeting for an insurance company. The main objective is Targeting of customers.
The search process comprises several stages. First of all, relevant data, such as customer information, underwritten insurance policies and previous claims, is collected. are collected. Next, this
data is explored in order to understand its structure and quality.
Once the data has been explored, it is prepared by performing tasks such as data cleansing such
as cleaning up the data, dealing with missing values or outliers, and selecting relevant attributes.
Next, prediction models are built using the machine learning algo- learning algo- rithms available
in Weka, such as logistic regression, decision trees trees, etc.
The models thus created are then evaluated using performance metrics to determine their quality
their quality and identify the model best suited to customer targeting. Finally, once the selected,
it is applied to the new data to predict potential customers and enable the the insurance company.
Among datamining techniques, we found the right method for customer targeting, as tools, we used
a free datamining software called weka with the option of a decision tree.
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| Côte titre : |
MAI/0774 |
| En ligne : |
https://drive.google.com/file/d/1OMCe0iD2Dmfo4AQpwKM-14H7UAvjZ3wt/view?usp=drive [...] |
| Format de la ressource électronique : |
pdf |
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