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Exploitation de Tickets de Caisse Pour Score d’Appétence

Exploitation de Tickets de Caisse Pour Score d’Appétence. Par :. BENSALEM Piotr BENSI Ahmed CASSANDRA Priscilla CHARIFOU Evelyne. MASTER II - EID I nstitut Galilée – Paris XIII. PLAN. Présentation du projet Architecture du logiciel KXEN Manipulation de données (module KSC)

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Exploitation de Tickets de Caisse Pour Score d’Appétence

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Presentation Transcript

  1. Exploitation de Tickets de Caisse Pour Score d’Appétence Par : BENSALEM PiotrBENSI AhmedCASSANDRA PriscillaCHARIFOU Evelyne MASTER II - EIDInstitut Galilée – Paris XIII

  2. PLAN • Présentation du projet • Architecture du logiciel KXEN • Manipulation de données (module KSC) • Creation du model d’appétence • Moteur de recommendations • Conclusion

  3. Présentation du projet • Des données volumineuses (tickets de caisse) • Articles achetés par catégorie (laitiers, fruits, …) • Les clients sont référencés (Custemer_ID) • Utilisation des agrégats sous KXEN • Score d’appétence produits • Moteur de recommendations • Conclusion

  4. Architecture du logiciel KXEN DCOM API KxShell CORBA API C++ API KJDM Data Access C API Robust Regression K2R Data manipulations Consistent Coder K2C Model Export KMX ODBC Compliant data sources Text Files CSV, TXT, TAB … Specific SAS, SPSS, Excel Event Log KEL C, JAVA, VB, SAS, PMML … SCORING Smart Segmenter K2S Text Coder KTC SQL UDF PMML JAVA … Advanced Access KAA Time Series KTS Sequence Coder KSC Association Rules KAR Measure Analyze Improve Source KXEN

  5. Manipulation de données (module KSC) Préparation des données • Ajouter une fausse date • Exigé par KXEN ( Séquences d’événements). • Pour utiliser le module KSC, nous avons besoin de trois fichiers suivants : - sales_customer_ref_desc : fichier de description - sales_by_customer_withdate : contient les transactions par client - sales_customer_ref : contient les identifiants des clients (custemer_id) • Discrétisations des variables fournis par KSC

  6. Creation des variables KSC Transposée de la variable département

  7. Creation des variables KSC Ordonné les séquences d’évenements par date

  8. Creation des variables KSC 60 % des produits plus fréquemment vendus

  9. Creation des models

  10. Moteur de recommendations Contribution de variables

  11. Moteur de recommendations Performances Quelqu’un qui a acheté des produits surgelés, va-t-il acheter des fruits ? Réponse : NON

  12. Moteur de recommendations Performances Quelqu’un qui a acheté des produits laitiers, va-t-il acheter des fruits ? Réponse : OUI

  13. Moteur de recommendations Performances Quelqu’un qui acheté des fruits, va-t-il racheter des fruits : Réponse : NON

  14. Moteur de recommendations Définitions des profils

  15. Conclusion • Projet intéressant • Intérêt d’utiliser KXEN • les difficultés rencontrées

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