PRESENTATION OF FIDELISATION

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Sujet :

Projet de fidélisation (OCR, Génération, Correction , Data Visualisation , Data mining)

Année universitaire 2015-2016

Soutenance de stage de première année

Université Mohammed V

Ecole Nationale Supérieure d’Informatique et d’Analyse des Systèmes

De 11/07/2016 à 11/09/2016

GHANOUCH Issam EL MOURABIT Abdelwahad

Soutenu par : ENCADRÉ par :

2

• STAGE

• ENSIAS• ENSIAS Réaliser un projet de fin d’année : 2 mois

• La mission Application de fidélisation

• L’entreprise : l'utilisation de savoirs, savoir-faire et savoir-être liés à l’entreprise,

• L’informatique décisionnel BIG data , collection et analyse de données

• Les stratégies de fidélisation S’approcher aux clients

• Gestion de projet Travail en équipe

Stage d’été de fin d’année

Introduction

3

Présentation de l’organisme d’accueil

Présentation de la mission de stage

Le comportement de l’OCR

Phase de génération

Segmentation et correction


Plan

Datamining

Conclusion et perspectives

4

SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation + Correction Datamining Conclusion

Centre R&D

SOFTCENTRE

SOFTWARE DEVELOPMENT

123 Ressources universitaires

Chercheurs

Ingénieurs

5


Activités de SOFTCENTRE

Recherche appliquée &

développement logiciel

Recherche prospective

Centre de services partagés

Recherche autofinancée

sur des domaines

d’excellence

6


Mode de fonctionnement

Compétences R&D logicielle

Chercheurs

Ingénieurs

Doctorants

SOFTCENTRE

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Organigramme

Conseil d’administrationDirectionComité ProjetsComité d’orientation stratégiqueLaboratoires de recherche

Plan

Projet de Fin d’Etudes



9


Source de données

10


10

GENERATION

L’équipe du datamining

L’équipe de la correction d’erreurEt de la segmentation

Base de données raffinée

Ticket texte Bruité

L’alimentation des autres équipes par les entrées de traitement

Plan





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L’entrée et la sortie de l’OCR


13

Exemples de tickets illisibles


14

Plan







Concept Base de données Ticket propre Ticket bruité Comportements Outils

Extraction des données utiles depuis un ticket réel

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Web Scraping

Database data

Microsoft extraction

Insertion Nettoyage

Processus de la collection des données

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Input de paramétrage Extraction suivant le paramétrage OUTPUT

TICKET

données

Traitement


Le processus de la Génération des tickets

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20



21

Présentation Mission OCR Génération Segmentation + Correction Datamining Conclusion


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TRANSDUCTEUR

TICKET PROPRE TICKET BRUITE

MATRICE DE CONFUSION DE L’OCR

INPUT

INPU

T

OUPUT


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Choisir le comportement à

implémenter

STRATEGIE Paramétrage


Le processus d’implémentation des comportements

25



26



26

WampServerPOI appache….

27

Plan







Le processus engendrant la Segmentation et la correction

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SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation + Correction Datamining ConclusionClassificateur SVM

Ticket bruité classifié

Tockénisation

Ticket Segmentation structuré

Amélioré par OCR

Correction

0% d’échec

Erreur encore

Base de donnée propre

Input

Remplissage

Remplissage

Ticket bruité non classifié Machine Learning (SVM)

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Plan







Datamining

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Extraction Analyse données

Stratégie A

Stratégie B

Processus d’extraction des connaissances

Phase de DATAMINING

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Introduction

Datamining

Conclusion et perspectives

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Participer au développement d'une application de fidélisation

EvaluationBilan• Personnel : IHM attribué à la génération• Projet entier : l’extraction de données vers des pages web exploitable

et manipulable par ceux qui décide leurs stratégie commercialPerspectives

• Génération à base d’un module intégré.

• Participation à un projet de recherche

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Merci pour votre aimable attention

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Sujet :

Projet de fidélisation (OCR, Génération, Correction , Data Visualisation , Data mining)

Année universitaire 2015-2016

Soutenance de stage de première année

Université Mohammed V

Ecole Nationale Supérieure d’Informatique et d’Analyse des Systèmes

De 11/07/2016 à 11/09/2016

GHANOUCH Issam EL MOURABIT Abdelwahad

Soutenu par : ENCADRÉ par :

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