Abstract:
Généralement, l’objectif du data mining est d’aider à la prise de décision en fournissant des
modèles compréhensibles aux utilisateurs. En effet, les utilisateurs ne demandent pas des pages et
des pages de chiffres, mais des modèles et leurs interprétations. Les expériences montrent que les
modèles simples sont plus compréhensibles mais moins précis, alors que les modelés complexes
sont plus précis mais difficiles à interpréter.
A travers ce mémoire nous avons pu répondre à notre problématique qui est de développer un
modèle qui va nous permettre de savoir si un nouveau client peut OUI ou NON rembourser
son crédit.
Nous concluions par donner certains perspectives à ce modeste travail.
Cette étude de datamining pourra séduire les grandes entreprises. Cela me motive d’améliorer
mes compétences dans le domaine de datamining, pour développer des modèles fiable à partir de
grandes base de données (BIG DATA) on utilisons des logiciels plus performant et des langages
de programmation plus adéquat comme Python.
Généralement, l’objectif du data mining est d’aider à la prise de décision en fournissant des
modèles compréhensibles aux utilisateurs. En effet, les utilisateurs ne demandent pas des pages et
des pages de chiffres, mais des modèles et leurs interprétations. Les expériences montrent que les
modèles simples sont plus compréhensibles mais moins précis, alors que les modelés complexes
sont plus précis mais difficiles à interpréter.
A travers ce mémoire nous avons pu répondre à notre problématique qui est de développer un
modèle qui va nous permettre de savoir si un nouveau client peut OUI ou NON rembourser
son crédit.
Nous concluions par donner certains perspectives à ce modeste travail.
Cette étude de datamining pourra séduire les grandes entreprises. Cela me motive d’améliorer
mes compétences dans le domaine de datamining, pour développer des modèles fiable à partir de
grandes base de données (BIG DATA) on utilisons des logiciels plus performant et des langages
de programmation plus adéquat comme Python.
