MASTER ESA 2ème ANNEE

SEMESTRE 4 - voie professionnelle

Marketing et Data Mining (Applications SAS®)

UE P41 : Marketing quantitatif
L'objectif du cours de marketing quantitatif est d'initier les étudiants aux techniques quantitatives aidant à la prise de décision marketing: segmentation et ciblage, gestion des opportunités, score RFM, analyse des retours de campagne marketing etc.. Ce cours essentiellement effectué sous SAS®, fait appel aux procédures SAS® suivantes : Catmod - expand - rank - standard - fastclust - cluster - anova - glm - princomp - freq
pré-requis : Connaissances SAS, cours d’analyse des données quantitatives et qualitatives.

UE P42 : Data Mining
Le Data Mining ou l'Extraction de Connaissances (ECD) et la statistique décisionnelle sont des disciplines de plus en plus répandues dans les entreprises pour extraire l'information pertinente "cachée" dans leur giga banques de données (Data Warehouse - Datamart) en vue d'améliorer leur efficacité en matière de prise de décision (Business Intelligence), leur gestion de la relation client (CRM) et leur maîtrise du risque (scoring), mais aussi d'analyser les comportements des consommateurs, prédire l'attrition, détecter des comportements frauduleux etc. Ce cours constitue une introduction aux méthodes, outils et applications du Data Mining. Les aspects méthodologiques font l'objet d'une première partie et vont de la conduite de projet aux facteurs de réussites  et aux pièges à éviter en passant par l'évaluation et la comparaison des modèles, l'intégration dans le marketing de bases de données, le calcul du retour sur investissement, les interfaces informatiques et les contraintes juridiques dès que l'on traite des données à caractère personnel. La deuxième partie a pour objet de présenter les outils du Data Mining dont certains appartiennent à l'analyse de données et à la statistique classique alors que d'autres sont plus spécifiques au Data Mining comme les arbres de décision et les réseaux de neurones. La troisième partie a pour objectif de faire des études de cas sur SAS Enterprise Miner de manière à ce que l'étudiant puisse être opérationnel sur le terrain.
pré-requis : Statistique Descriptive, Inférence Statistique, Analyse des Données, Econométrie
Bibliographie :
Tufféry S , Data Mining et statistique décisionnelle, Editions Technip, Paris, 2005.
Larose D.T., Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining, Wiley, 2004.
Fernandez G., Data mining using SAS Applications, Chapman and Hall/CRC, New York, 2003.
Matignon, R., Data Mining Using SAS Enterprise Miner, Wiley, 2007.
Cerrito P., Introduction to Data Mining Using SAS Enterprise Miner
Getting started with SAS Enterprise Miner 5.2, SAS Publishing, 2006.
Data Mining using SAS Enterprise Miner, A Case Study Approach, 2nd edition, SAS Publishing, 2003.

Informatique

UE P43 : Gestion de Bases de Données et Langage SQL
Ce cours propose dans un premier temps une introduction aux bases de données (constitution, architecture) pour ensuite présenter les outils d'analyse offert par la procédure PROC SQL du logiciel SAS®.
pré-requis : Connaissance de l’environnement SAS.
Bibliographie : Proc SQL SAS ; Conception et modélisation des bases de données.

UE P44 : Exercices de gestion de bases de données sous SAS :
Ce cours a pour objectif de faire travailler les étudiants sur des bases de données réelles telles que l'on peut en rencontrer dans le milieu professionnel, c'est à dire, non directement prête à l'analyse. Il s'agit en fait de parfaire les connaissances quand aux programmations SAS à même de rendre la base exploitable pour ensuite appliquer certains outils vus dans les matières de spécialités.
pré-requis :  cours d’introduction à SAS / bonne maitrise de SAS/BASE
Bibliographie : Ringuedé Sébastien (2008), SAS - Introduction au decisionnel : méthode et maîtrise du langage, Pearson

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