Complet Intuitif Efficace. Références

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1 Logiciel de référence en Analyse de Données, Data Mining et Text Mining pour transformer vos données en connaissance Complet Intuitif Efficace Dans un environnement convivial et intuitif, disposez de toute la puissance du logiciel Coheris Analytics SPAD pour gérer, explorer et modéliser vos données. Références De nombreuses entreprises, grandes Coheris Analytics SPAD : AXA Bank of Africa Banque Centrale de Guinée Banque Populaire BNP Paribas CNRS Chanel Chèque Déjeuner Coca Cola Conseil Général de l Oise Conseil Général de Seine St Denis Crédit Agricole CSA Eco-emballages EDF Editions Atlas FNAC GMF Groupama INRA INRETS IPSOS La Banque Postale LCL L Oréal La Mutuelle Générale IPSOS MAAF MAIF Meilleurtaux.com Ministère de l Economie Orange PSA Renault Société Générale Yves Rocher... Valorisez vos données avec Coheris Analytics SPAD Connaître les caractéristiques de vos clients, définir et identifier les plus stratégiques, traiter vos segments de clients de plus en plus finement. Analyser l usage des différents canaux de communication, utiliser le canal le plus adapté au profil de vos clients. Suivre et anticiper les comportements pour maximiser la valeur à terme de vos clients. Améliorer l efficacité des actions de fidélisation et de conquête de nouveaux clients. Evaluer l efficacité de vos produits, déterminer l acceptabilité des nouveaux, évaluer leur perception sensorielle. Renforcer l efficacité de votre force de vente. Développer les ventes croisées et les ventes additionnelles. Analyser les ventes dans le temps et par points de vente, anticiper les stocks. Conserver vos clients le plus longtemps possible et surtout retenir les plus rentables. Evaluer le risque client, détecter et prévenir la fraude. Améliorer vos processus de production : minimiser le nombre de pièces non conformes, optimiser vos réglages de fabrication, identifier les paramètres influents sur vos procédés de fabrication.

2 Tirer le meilleur parti de tous vos fichiers Fichiers clients, abonnés, administrés Données d enquêtes Données RH Données industrielles 3 approches complémentaires Analyse exploratoire des données Analyse prédictive et Data Mining Text Mining Une architecture qui répond précisément aux exigences techniques et fonctionnelles des entreprises Coheris Analytics SPAD : Logiciel de référence en Analyse de données et Data Mining Une interface graphique exceptionnelle Coheris Analytics SPAD est le seul logiciel dédié au Data Mining et à l analyse prédictive à proposer une interface totalement graphique, intuitive et aussi puissante. L interface de Coheris Analytics SPAD se décompose en 4 vues : 1. La vue «projet», véritable gestionnaire des analyses, affiche l ensemble des éléments relatifs à l étude en cours. 2. La vue «diagrammes» vous permet de visualiser le cheminement de chaque analyse étape par étape. 3. La vue «méthodes» contient l ensemble des méthodes et fonctionnalités de Coheris SPAD. Elles sont toujours visibles et accessibles en un clic par un simple drag & drop dans la vue diagrammes. 4. La vue «données» affiche de façon interactive les données lues ou produites par la méthode sélectionnée dans le diagramme : contrôlez et validez vos données en temps réel. Coheris SPAD Monoposte Coheris SPAD Licence Flottante Coheris SPAD Terminal Server/citrix Coheris SPAD Serveur de déploiement des modèles Une capacité à exploiter des bases de données de toute dimension et de toute origine Plusieurs millions de lignes Plusieurs milliers de colonnes Oracle, DB2, SQL Server, MySQL, SAS monoposte / Serveur Une grande richesse méthodologique Txt fixe ou délimité, csv, Excel, Access Coheris Analytics SPAD propose plus de 70 méthodologies couvrant un très large spectre des besoins en Analyse des Données, Data Mining et Text Mining. Leur mise en œuvre est facilitée par un paramétrage par défaut correspondant à l usage courant mais qui reste modifiable par l expert en quelques clics. La solution Coheris SPAD est reconnue pour : Les méthodes statistiques sont complétées par un ensemble de fonctions d accès aux données, de data management et d industrialisation qui vous assurent une complète autonomie. Son ergonomie intuitive (pas de programmation) La puissance de son moteur de calcul Enfin, l ouverture aux fonctionnalités de R et de Python étend quasiment à l infini les possibilités du logiciel. Sa facilité d utilisation et de prise en main Des résultats immédiatement exploitables La qualité de représentation des résultats Toutes les méthodes produisent des résultats sous forme de tableaux mis en forme automatiquement dans le tableur ou le navigateur Web de votre choix. Des graphiques spécifiques très élaborés et interactifs (plans factoriels, arbres de décision, bilan d image, scores ) vous permettent des mises en valeur soignées pour une meilleure communication des résultats de vos analyses. Des guides sont disponibles pour vous aider à interpréter vos résultats en détail. (graphiques et Excel) La solution Coheris Analytics SPAD est enseignée dans toutes les grandes écoles et universités et est disponible en version française ou anglaise.

3 Coheris Analytics SPAD, des solutions adaptées à chaque besoin La montée dans la gamme des solutions Coheris SPAD suit le cheminement logique de la démarche statistique : d une première approche exploratoire et descriptive à une approche décisionnelle globale et prédictive pour la mise en place d actions concrètes. Coheris SPAD Profiling : préparer les données, explorer et découvrir La gestion des données est une partie importante dans le processus d analyse des données. Grâce à des accès à la quasi totalité des formats de données ainsi qu à un grand nombre de fonctionnalités de data management et de recodages statistiques totalement interfacés, sans aucun langage de programmation, nous vous garantissons un gain de temps substantiel et une automatisation simple de la gestion de vos données. Ce pack contient les méthodes pour découvrir les principales caractéristiques et liaisons qui structurent les données : visualisations graphiques des données, statistiques descriptives univariées et bivariées, caractérisation automatique de variables qualitatives ou quantitatives, bilan d image. Vous disposerez également des techniques d analyses factorielles, de classification et de construction de typologies qui font de Coheris Analytics SPAD la référence mondiale pour l analyse multidimensionnelle des données. Coheris SPAD Data Mining : le monde de l analyse prédictive Dans de nombreux domaines, les techniques de modélisation sont au cœur de la décision. Elles permettent d expliquer, de modéliser et de prédire des phénomènes qualitatifs ou quantitatifs qui correspondent à des leviers de croissance au sens large. Dans ce contexte, il n existe pas de méthodologie miracle et universelle, il est donc important de disposer d un panel de méthodes dont on pourra comparer la qualité et l efficacité. C est ce que vous propose le pack Coheris SPAD Data Mining avec les méthodes de modélisation statistique comme les régressions simples et multiples, la régression logistique, les analyses discriminantes, la régression PLS, la fonction de score, mais aussi les algorithmes de Data Mining comme les arbres de décision, les réseaux baysésiens, les réseaux de neurones, les SVM. La comparaison de la qualité des modèles est aisée grâce à une standardisation des résultats (matrice de confusion, courbe de lift, courbe ROC). Des paramétrages élaborés (matrice de coûts, probabilité a priori) ainsi que des graphiques interactifs vous permettent d affiner les modèles en fonction de vos connaissances métier. Tous les modèles peuvent être archivés sous forme de règles et donc applicables sur de nouvelles données et industrialisables dans un système d information. Ce Pack est complété par des techniques plus spécifiques comme par exemple l analyse des séries chronologiques avec en particulier une recherche automatique des meilleurs modèles et la méthode des règles d association très utilisée pour l étude des tickets de caisse. Coheris SPAD Data Mining contient toutes les fonctionnalités de Coheris SPAD Profiling. Coheris SPAD Intégral : une solution complète pour le traitement de l information : data mining et text mining Pour traiter toute l information et notamment l information textuelle. La grande force du Text Mining avec Coheris SPAD est le traitement en parallèle des données numériques classiques et des données textuelles, ces deux sources de données s enrichissant mutuellement. Le pack Coheris SPAD Intégral reprend les fonctionnalités des packs Coheris SPAD Profiling et Data Mining et intègre en complément l analyse de données textuelles (Text Mining) ainsi qu un outil dédié au traitement d enquêtes : Coheris SPAD Question. Le pack Coheris SPAD Intégral est la solution la plus complète de la gamme Coheris SPAD.

4 Data Management Analyses factorielles et typologies Gestion des données Analyses factorielles Accès aux fichiers Texte en format fixe ou délimité, Excel, Access, SPSS, Triple-S ; Accès natif aux principales bases de données : Oracle, DB2, MS SQL Server, MySQL, SAS monoposte/serveur, Teradata, Sybase, PostgreSQL, Hadoop (Hive) Accès ODBC aux autres bases de données ; Accès simultané à plusieurs sources de données ; Requêtes SQL sur base de données ; Ajout, insertion et mise à jour de tables dans une base de données ; Typage automatique des variables, gestion des libellés, bibliothèque de formats ; Jointure, empilement, juxtaposition, dédoublonnage, tri ; Agrégation, transposition, verticalisation, horizontalisation, agrégation par tableaux croisés ; Création de sous-populations par filtre logique, tirage aléatoire simple ou stratifié ; Gestion des données manquantes pour les variables qualitatives et quantitatives, algorithme de type EM pour les variables quantitatives ; Validation des données : recherche des distributions atypiques, des «outliers», des variables quantitatives quasi constantes, des individus contenant trop de données manquantes ; Gestion des questions multiples. Analyse en composantes principales (ACP) ; Analyse des correspondances simples (AFC) ; Analyse des correspondances multiples (ACM) ; ACM spécifique avec choix des modalités actives ; ACM conditionnelle ; Croisement de variables et analyse factorielle (AFC ou ACP) ; Analyse factorielle multiple (AFM) : analyses partielles des groupes et analyse globale ; Pour toutes les analyses factorielles, possibilité de variables actives et illustratives, d individus actifs et illustratifs et d une pondération des individus ; Aide à l interprétation des axes factoriels ; Editeur de graphiques factoriels avec de nombreuses possibilités d habillage pour mettre en valeur vos analyses. Recodages, création de variables Recodages statistiques : mise en classes, regroupement de modalités, croisement de variables, binarisation, standardisation, transformation en rangs ; Bibliothèque complète de fonctions de transformation pour la création de variables en mode assisté ; Recodages supervisés (mise en classes, regroupement de modalités, sélection automatique de variables) ; Redressement d échantillon sur marges (méthode RAS). Langages externes Accès au langage de programmation Python ; Accès au langage statistique R avec possibilité de créer des interfaces de paramétrage. Archivage et industrialisation des modèles Archivage des prédictions issues des méthodes de modélisation statistique et de Data Mining ; Archivage des axes factoriels et des typologies ; Archivage des modèles sous forme de règles pour les méthodes de modélisation statistique, les algorithmes de Data Mining, les analyses factorielles et les typologies ; Application des règles sur de nouvelles données importées dans SPAD ou sur une base de données externe via le «Serveur de déploiement». Statistiques descriptives et tests Visualisation graphique des données : histogrammes, secteurs, box plots, indicateurs statistiques, nuage de points, galerie de graphiques, QQ-Plot, radars, graphique RFM, définition de plans de graphiques ; Tris à plat, tableaux croisés, analyse bivariée, corrélations ; Caractérisation automatique de variables privilégiées (qualitative ou quantitative) par toutes les autres variables ; Marquage sémantique de modalités : méthode complémentaire aux arbres de décision ; Bilan d image : représentation graphique automatique d une matrice Satisfaction» (Corrélations, Régression PLS, LLOSA) ; «Importance Tests statistiques : Tests paramétriques, non paramétriques, tests de normalité, tests sur tables de contingence, intervalles de confiance. Typologie Classification ascendante hiérarchique (CAH) sur facteurs ; Classification mixte pour grands ensembles de données : algorithme des centres mobiles + CAH ; Editeur graphique de l arbre hiérarchique et des indices de niveaux ; Recherche des partitions (typologies) optimales ; Description automatique des classes des typologies par tous les éléments de l analyse ; Affectation des individus illustratifs aux classes des typologies ou à une classe résiduelle ; Représentation graphique des typologies, ellipses de concentration et de confiance, nombreux habillages des éléments de l analyse (variables, individus, centres de classes). Amado Module de traitement graphique des données basé sur la complémentarité des techniques d analyses factorielles et des méthodes graphique de J. Bertin. Modélisation statistique Recherche de modèles optimaux (discriminante et régression) par la méthode de Furnival et Wilson ; Régressions simples et multiples, ANOVA, ANCOVA ; Régression logistique (forward, backward, stepwise) ; Régression PLS ; Modèle linéaire général ; Analyse discriminante sur variables quantitatives ; Analyse discriminante sur facteurs principaux ; Analyse discriminante sur variables qualitatives (DISQUAL) ; Fonction de score après une analyse discriminante ou une régression logistique : modèle additif simple facilement interprétable ; Courbe de gains, courbe de ROC et de Lift, courbe de répartition, choix visuel et interactif des seuils de score (refus, indécision, acceptation) ; Analyse des séries chronologiques : traitement des données manquantes et des doublons, décomposition saisonnière, stationnarisation, étude des autocorrélations et des autocorrélations partielles, construction de modèles de type lissage exponentiel et ARIMA, recherche automatique des meilleurs modèles de prévision.

5 Algorithmes de Data Mining Text Mining Segmentation par arbres interactifs Traitement simultané d une ou plusieurs variables textuelles ; Construction du vocabulaire : mots et segments répétés (suite de mots). Edition des mots et des segments par ordre alphabétique et ordre de fréquence ; Modification interactive du vocabulaire avec un lemmatiseur semi-automatique ; Sauvegarde des règles de lemmatisation pour application sur un autre corpus ; Recherche et édition des contextes des mots ; Caractérisation de sous-populations par le vocabulaire spécifique : mots et phrases caractéristiques ; Création de tableau lexical de contingence (mots et segments en ligne et variables qualitatives en colonne) ; Analyse des correspondances (AFC) sur tableau lexical, classification des mots et des segments répétés. Création d une base SPAD comprenant les variables numériques initiales et complétée par les mots et les segments. Discriminante et régression par arbres de décision selon les méthodes CART, CHAID, AID, C4.5 ; Edition graphique spécifique pour visualiser et modifier de façon interactive un arbre : élagage, choix des variables de coupure, modification des seuils, regroupement de modalités ; Comparaison à tout moment de l impact des modifications sur la qualité de l arbre par comparaison des matrices de confusion avant et après modifications interactives ; Génération de règles SQL en mode «Select» ou «Update» à partir de l arbre initial ou modifié. Typologies par arbres de décision avec ICT Classification descendante hiérarchique utilisant conjointement les propriétés des analyses factorielles et des arbres de décision ; Typologie basée soit sur des variables qualitatives (ACM préalable) soit sur des variables quantitatives (ACP préalable) ; Résultats et interface graphique analogues aux arbres de décision. Règles d association Recherche d associations au sein de données transactionnelles (tickets de caisse). Possibilité de regrouper les données à chaud selon une table de recodages (Méta data) ; Recherche des associations de modalités dans un tableau individus x variables ; Editeur interactif pour sélectionner des règles selon des filtres statistiques ou des règles métiers. Réseaux Bayésiens Construction du réseau initial selon la méthode «Bayésien naïf», «parent caché», «augmenté par arbres» ou «augmenté par forêt» ; Editeur interactif du réseau permettant d affiner le modèle selon des règles statistiques ou des règles métiers. Réseaux de neurones Classification ou régression par réseau de perceptron multicouches ; Recherche automatique de la meilleure architecture du réseau ; Plusieurs types de fonctions d activation : tangente hyperbolique, sigmoïde, softmax, logarithmique ; Algorithmes d apprentissage performants : back propagation, resilient back propagation, scaled conjuged gradient ; Représentation graphique du réseau. SVM (Support vector machines) Classification ou régression par algorithme de «séparateurs à vaste marge» (C-SVC - Nu-SVC / Epsilon-SVR Nu-SVR) ; Plusieurs types de noyaux : linéaire, polynomial, RBF, sigmoïde ; Recherche automatique des valeurs optimales des paramètres ; Visualisation graphique de la qualité du modèle. Question Création de questionnaires, utilisation de bibliothèques de questions ; Création automatique de masques de saisie avec contrôle de cohérence ; Définition de plans de tri pour l automatisation d enquêtes récurrentes ; Tris à plat et tris croisés avec édition automatique des tableaux et des graphiques dans Excel, Word, Html ; Bilan d image avec la méthode «Satimix». PLS Path Modeling (en option) Modélisation d équations structurelles sur variables latentes ; Définition manuelle ou graphique du modèle ; Mode d estimation interne : structurel, factoriel, centroïde ; Régression classique ou PLS entre variables latentes ; Estimation des intervalles de confiance par bootstrap, jacknife ; Visualisation graphique des résultats du modèle. Serveur de déploiement Permet de déployer vos modèles dans vos bases de données et vos Datamarts ; Vos bases de données opérationnelles sont toujours à jour des indicateurs construits par Coheris SPAD ; Lancement des processus de déploiement de façon manuelle ou programmée ; Exécution des processus en mode parallèle ; Contrôle des exécutions par fichiers Logs ; Mise en place d actions spécifiques selon le déroulement du processus. Le serveur de déploiement est un produit vendu séparément des packs Coheris SPAD. Les packs Coheris Analytics SPAD Data Management Statistiques Descriptives et tests Analyses factorielles et typologies Modéliation statistique Algorithmes de Data Mining Text Mining Question Coheris SPAD Profiling Coheris SPAD Data mining Coheris SPAD Intégral

6 Domaines d application Banque - Assurance Finance Direction Marketing / Commerciale : Ciblage - Fidélisation - Ventes additionnelles, ventes croisées - Efficacité de la force de vente - Personnalisation de l offre - Relation client - Typologie d agences - Enquête de satisfaction. Direction du risque : Gestion et calcul du risque client - Analyse des sinistres - Anticipation de la survenue d incidents financiers Aide au recouvrement en orientant la bonne démarche - Détection de fraudes. Grande Distribution Grande Consommation Direction Marketing / Etudes : Ciblage Relation client - Personnalisation de l offre Etudes de marché - Enquêtes de satisfaction Cross selling - Segmentation comportementale des porteurs de carte de fidélité Prévisions - Analyse textuelle des contacts clients - Segmentation des points de ventes Détection de fraudes. Direction Commerciale : Prédictions Optimisation de la force commerciale. Recherche & Développement / Qualité : Analyses sensorielles - Contrôle qualité. Edition - Média Transport Fidélisation - Ciblage - Personnalisation des contenus médias - Veille comportementale - Veille sociologique - Image et notoriété - Positionnement clientèle et audience - Etudes de lectorat. Transports de personnes : Enquête de satisfaction - Etude des comportements à risque - Etude «Origine - Destination» Prévision du trafic - Mesure de la fraude. Direction Marketing / Commerciale : Veille comportementale Prédiction d audiences et de cibles - Aide à la vente d espaces publicitaires - Affinage des plans de média planning. Santé Santé publique : Hôpitaux - Cliniques, observatoires de santé : Etat des lieux des comportements en matière de santé Analyse des risques sanitaires - Etude de traitements, de thérapies - Etudes en milieu hospitalier. Organismes de Sécurité Sociale : Synthèse des comportements et profils les plus typiques parmi les assurés sociaux, allocataires, retraités - Détection des besoins et services nouveaux. High Tech - Telecom Industrie Cosmétologie - Laboratoires pharmaceutiques Direction Commerciale / Marketing : Ciblage - Fidélisation - Ventes additionnelles, ventes croisées - Efficacité de la force de vente - Personnalisation de l offre - Relation client - Typologie des points de ventes Enquête de satisfaction. Direction Marketing/Etudes : Ciblage Personnalisation de l offre - Enquête de satisfaction. Direction Recherche & Développement : Métrologie - Analyse des pannes. Production / Fabrication : perfectionnement des procédés de fabrication - Etude des défauts survenus à l utilisation - Certification de qualité d un produit - Validation de nouvelles méthodes de mesures - Etudes qualité. Coheris en bref Direction Commerciale : Optimisation des plans d action des visiteurs médicaux Evaluation du potentiel de commercialisation des nouveaux produits. Recherche & Développement/Qualité : Contrôle qualité - Perfectionnement des procédés de fabrication. Transports de marchandises (Routier, FRET) : Gestion des flux - Modélisation des retards - Analyse de la satisfaction client Gestion du parc - Evaluation des risques liés au transport de marchandises. Administrations - Service Public Collectivités locales et territoriales : Détermination des priorités qui assurent le développement économique, la sécurité des biens et des personnes, la protection de l environnement. Etude de l impact d implantation d entreprises, détermination des leviers qui favorisent l implantation d entreprises Photographie des populations, des équipements urbains, de l emploi - Amélioration des services des collectivités territoriales pour les usagers - Etude des migrations de population. Enseignement - Recherche Coheris SPAD entretient depuis sa création des relations privilégiées avec le secteur de l Enseignement et de la Recherche grâce à un accord de distribution signé avec le Ministère de l Enseignement Supérieur et de la Recherche (MESR). La politique de développement de Coheris SPAD s appuie sur des partenariats scientifiques de haut niveau avec des chercheurs français et européens faisant autorité dans leur domaine. Rendre l innovation opérationnelle est notre souci permanent. Editeur de référence de solutions CRM et analytiques, Coheris place la connaissance actionnable au coeur des usages et des stratégies d entreprise. De la PME à la multinationale, plus de 1000 entreprises et collectivités ont déjà fait confiance à Coheris dans plus de 80 pays. Coheris s appuie sur un réseau étendu de partenaires intégrateurs et conseil et sur ses propres experts pour offrir à ses clients des solutions à la fois opérationnelles, analytiques et prédictives au service de leurs performances. En savoir plus : 22 quai Gallieni Suresnes - France / Tél / Fax /

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