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PRESENTATION OF FIDELISATION

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PRESENTATION OF FIDELISATION

  1. 1. 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 1 De 11/07/2016 à 11/09/2016 GHANOUCH Issam EL MOURABIT Abdelwahad Soutenu par : ENCADRÉ par :
  2. 2. 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. 3. Présentation de l’organisme d’accueil Présentation de la mission de stage Le comportement de l’OCR Phase de génération Segmentation et correction Stage d’été de fin d’année Plan Datamining Conclusion et perspectives 3
  4. 4. 4 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Centre R&D SOFTCENTRE SOFTWARE DEVELOPMENT 123 Ressources universitaires Chercheurs Ingénieurs
  5. 5. 5 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Activités de SOFTCENTRE Recherche appliquée & développement logiciel Recherche prospective Centre de services partagés Recherche autofinancée sur des domaines d’excellence
  6. 6. 6 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Mode de fonctionnement Compétences R&D logicielle Chercheurs Ingénieurs Doctorants SOFTCENTRE
  7. 7. 7 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Organigramme Conseil d’administration Direction Comité Projets Comité d’orientation stratégique Laboratoires de recherche
  8. 8. Plan Projet de Fin d’Etudes Présentation de l’organisme d’accueil Présentation de la mission de stage
  9. 9. 9 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Source de données
  10. 10. 10 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion GENERATION L’équipe du datamining L’équipe de la correction d’erreur Et de la segmentation Base de données raffinée Ticket texte Bruité L’alimentation des autres équipes par les entrées de traitement
  11. 11. Plan Projet de Fin d’Etudes Présentation de l’organisme d’accueil Présentation de la mission de stage Le comportement de l’OCR
  12. 12. L’entrée et la sortie de l’OCR 12 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion
  13. 13. Exemples de tickets illisibles 13 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion
  14. 14. Plan Projet de Fin d’Etudes 14 Présentation de l’organisme d’accueil Présentation de la mission de stage Le comportement de l’OCR Phase de génération
  15. 15. SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Concept Base de données Ticket propre Ticket bruité Comportements Outils Extraction des données utiles depuis un ticket réel
  16. 16. 16 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Concept Base de données Ticket propre Ticket bruité Comportements Outils Database data Insertion Nettoyage Processus de la collection des données
  17. 17. SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Concept Base de données Ticket propre Ticket bruité Comportements Outils
  18. 18. 18 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Input de paramétrage Extraction suivant le paramétrage OUTPUT TICKET données Traitement Concept Base de données Ticket propre Ticket bruité Comportements Outils Le processus de la Génération des tickets
  19. 19. 19 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Concept Base de données Ticket propre Ticket bruité Comportements Outils
  20. 20. 20 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Concept Base de données Ticket propre Ticket bruité Comportements Outils
  21. 21. 21 Présentation Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Concept Base de données Ticket propre Ticket bruité Comportements Outils
  22. 22. 22 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Concept Base de données Ticket propre Ticket bruité Comportements Outils
  23. 23. 23 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion TRANSDUCTEUR TICKET PROPRE TICKET BRUITE MATRICE DE CONFUSION DE L’OCR INPUT INPUT OUPUT Concept Base de données Ticket propre Ticket bruité Comportements Outils
  24. 24. 24 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Choisir le comportement à implémenter STRATEGIE Paramétrage Concept Base de données Ticket propre Ticket bruité Comportements Outils Le processus d’implémentation des comportements
  25. 25. 25 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Concept Base de données Ticket propre Ticket bruité Comportements Outils
  26. 26. 26 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Concept Base de données Ticket propre Ticket bruité Comportements Outils 26 WampServer POI appache ….
  27. 27. Plan Projet de Fin d’Etudes 27 Présentation de l’organisme d’accueil Présentation de la mission de stage Le comportement de l’OCR Phase de génération Segmentation et correction
  28. 28. Le processus engendrant la Segmentation et la correction SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation + Correction Datamining Conclusion Classificateur SVM Ticket bruité classifié Ticket Segmentation structuré Amélioré par OCR Correction Base de donnée propre Input Remplissage Remplissage Ticket bruité non classifié Machine Learning (SVM)
  29. 29. Plan Projet de Fin d’Etudes 29 Présentation de l’organisme d’accueil Présentation de la mission de stage Le comportement de l’OCR Phase de génération Segmentation et correction Datamining
  30. 30. 30 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Extraction Analyse données Processus d’extraction des connaissances Phase de DATAMINING
  31. 31. Présentation de l’organisme d’accueil Présentation de la mission de stage Le comportement de l’OCR Phase de génération Segmentation et correction Stage d’été de fin d’année Introduction Datamining Conclusion et perspectives 31
  32. 32. 32 SOFT CENTRE Mission OCR Génération Segmentation+ Correction Datamining Conclusion Participer au développement d'une application de fidélisation Evaluation Bilan • 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 commercial Perspectives • Génération à base d’un module intégré. • Participation à un projet de recherche
  33. 33. Merci pour votre aimable attention 33
  34. 34. 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 34 De 11/07/2016 à 11/09/2016 GHANOUCH Issam EL MOURABIT Abdelwahad Soutenu par : ENCADRÉ par :

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