Data mining pour le Web

Il y a peu, les sites Web pouvaient être classés en deux grandes familles : les sites statiques et les sites dynamiques. Dorénavant, il est plus juste de distinguer les sites avec personnalisation des sites qui n'en ont pas encore.
La personnalisation, qui consiste à adapter le contenu d'un site en fonction du profil de ses utilisateurs, s'est ainsi imposée pour gérer la richesse et la complexité croissantes des contenus, tout en garantissant une navigation fluide à l'internaute. À cette fin, le data mining est une solution appropriée puisqu'il consiste à analyser, par des méthodes statistiques et mathématiques, un large volume de données, afin d'en faire ressortir des tendances ou des règles. Ici, les données seront les pages du site consultées par l'internaute, les liens sur lesquels il a cliqué, etc.

Comment améliorer la rentabilité de son site Web et en fidéliser les clients ? Comment y intégrer des outils de personnalisation et lesquels choisir ? Cet ouvrage donnera au lecteur toutes les clés d'une gestion réussie de la relation client sur Internet : personnalisation, profiling, filtrage collaboratif... Après avoir exposé les différentes techniques de data mining appliquées au Web, les auteurs dressent le panorama des outils proposés sur le marché et fournissent à l'acheteur potentiel des critères d'évaluation pour le guider dans ses choix. Ce livre est complété par plusieurs études de cas réels, une méthodologie de conduite de projet et un chapitre consacré à l'incidence du data mining sur la protection de la vie privée.

À tous les décideurs (responsables commerciaux, marketing, logistique) qui souhaitent acquérir une vision globale du data mining sur Internet et connaître les outils existants ainsi que leurs applications.
Aux étudiants, ingénieurs et informaticiens amenés à mettre en oeuvre ces techniques.
À tous les concepteurs de sites Web qui veulent intégrer des outils de personnalisation sur leur site.

Au sommaire

• Technologies de base
• Le réseau
• Les échanges
• Les extensions

  Évolution des sites Internet

• Notion de site
• Sites dynamiques
• Personnalisation
• Notion de trafic

  La relation Internet

• Définition
• Optimiser la relation Internet

  Le data mining

• Définition
• Problèmes traités par le data mining
• Le data mining pour l'optimisation de la relation Internet

  Étude, préparation et représentation des données

• Quelles données ?
• Les volumes en jeu
• Préparation des données
• Problèmes spécifiques des données Internet
• Outils élémentaires
• Outils intégrés

  Modélisation descriptive

• La classification
• L'estimation

  L'action

• Mise en oeuvre des résultats
• Suivi des résultats

  Synthèse et panorama des outils

• Tableau de comparaison
• L'outil "idéal"
• Panorama des outils
• Segmentation des outils

  Études de cas

• Vente en ligne de logiciels
• Vente en ligne de produits cosmétiques
• Recommandations en ligne de films
• Filtrage de news en ligne
• Autres exemples d'applications (par secteurs)

  Méthodologie de conduite de projet

• Les phases du projet
• Les compétences nécessaires
• Les détails de chaque phase

  Protection de la vie privée

• Position du problème
• Aspects législatifs
• Notre point de vue

Patrick Naïm est ingénieur de l'École centrale de Paris et fondateur d'Elseware, société spécialisée dans la modélisation quantitative et le data mining appliqués aux domaines de la finance, des télécommunications et du commerce électronique. Il est l'auteur de plusieurs livres sur les technologies du data mining et leurs applications.