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Pour comprendre les besoins des clients, leurs préférences et leurs comportements, les institutions financières comme les banques, les organismes de prêt immobilier ou de financement, ainsi que les société de conseil en investissement s'appuient de plus en plus sur les techniques puissantes de data mining proposées dans STATISTICA Data Miner. Ces techniques visent à aider les sociétés du secteur financier à découvrir des tendances cachées et permettent d'expliquer les phénomènes structurels affectant les différents aspects de leur succès global. Depuis bien longtemps, les institutions financières disposent de données détaillées concernant leurs clients, qui ont été collectées et stockées dans diverses bases de données et dans des formats souvent disparates. Ce n'est qu'avec les récents progrès technologiques au niveau des bases de données, et avec l'évolution des logiciels de data mining que les institutions financières ont pu accéder aux outils nécessaires pour gérer les risques qu'elles pouvaient prendre, en se fondant sur toute l'information disponible et en explorant différents scénarios. Désormais, les stratégies commerciales des institutions financières sont élaborées de façon beaucoup plus abouties et intelligente que par le passé. STATISTICA Data Miner permet aux institutions financières de :
Outils et Techniques du Data MinerSTATISTICA Data Miner est un outil qui vous permet d'offrir de meilleurs services tout en améliorant la profitabilité de tous les aspects de vos relations-clients.Grâce à STATISTICA Data Miner et ses outils de Classification et Régression Générale, vous pouvez désormais prédire le comportement de vos clients en identifiant des règles permettant de segmenter votre clientèle en classes ou groupes. Identifiez les clients les plus profitables, les plus fidèles, et ceux qui, au contraire, présentent le plus de risques d'incidents de paiement ou de défaillance. Utilisez les techniques les plus évoluées pour construire et comparer différents modèles linéaires, non-linéaires, basés sur des arbres de décision, ou sur des réseaux de neurones. Mettez en évidence des typologies, des segments, et des classes grâce aux options de Classification et au module de Classification Générale EM (Expectation Maximization) et k-moyennes de STATISTICA Data Miner. Ainsi, les méthodes de classification vous permettent d'établir un modèle de segmentation-client sur des volumétries importantes de données. Vous pouvez ensuite utiliser les différentes méthodes de projection de vos clients et/ou des caractéristiques de ces clients et de leurs interactions, comme l'analyse de proximité, l'analyse factorielle, l'analyse des correspondances, etc..., afin de détecter des règles générales qui s'appliquent aux échanges avec vos clients. Avec le puissant module de Modélisation par Réseaux de Neurones de STATISTICA Data Miner, vous disposez d'outils de classification, de détection de structure et de prévision, qui, associés à un Assistant Intelligent, rendent la résolution des problèmes même les plus complexes, et des analyses avancées plus faciles que jamais. Enfin, grâce à STATISTICA Data Miner et à son module de Sélection et Filtrage des Prédicteurs, découvrez en quelques instants les variables les plus pertinentes parmi des centaines de mesures et indicateurs possibles, ou simplifiez les variables et champs de vos données à l'aide des modules d'ACP (Analyse en Composantes Principales) et de PLS (Partial Least Squares). STATISTICA Data Miner met à votre disposition les méthodes de prévision les plus avancées et pointues du marché : Régression Multiple Linéaire et Non-Linéaire avec fonctions de liaison, Réseaux de Neurones, ARIMA, Moyennes Mobiles Pondérées Exponentiellement (EWMA - Exponentially Weighted Moving Average), Analyse de Fourier, et bien d'autres encore. Apprenez grâce aux données dont vous disposez, améliorez la qualité de vos services, prenez de l'avance sur vos concurrents en appliquant les techniques ultra-modernes du data mining comme les modèles linéaires et additifs généralisés, MARSplines, et les arbres de décision améliorés (boosting d'arbres de décision), etc... |
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