{"id":245,"date":"2017-05-20T19:09:25","date_gmt":"2017-05-20T19:09:25","guid":{"rendered":"https:\/\/cime.math.cnrs.fr\/?page_id=245"},"modified":"2017-05-20T19:14:30","modified_gmt":"2017-05-20T19:14:30","slug":"cylande-rouge-gorge","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/cime.math.cnrs.fr\/index.php\/cylande-rouge-gorge\/","title":{"rendered":"Cylande – Rouge Gorge"},"content":{"rendered":"

Classification de donn\u00e9es complexes<\/strong>
\n Application \u00e0 des pr\u00e9visions de ventes<\/strong><\/h4>\n

\"\"<\/p>\n

Collaboration avec<\/em>
\n Cylande, Roubaix<\/em>
\n Rouge Gorge, Neuville en Ferrain<\/em><\/p>\n

Le projet<\/h4>\n

La probl\u00e9matique des pr\u00e9visions de ventes est r\u00e9currente dans le secteur du commerce. Il existe aujourd’hui de gros volumes de donn\u00e9es archivant les historiques de vente m\u00e9langeant des descripteurs de nature complexe : indexation temporelle, descripteurs mixtes qualitatifs\/quantitatifs, etc. La difficult\u00e9 est de d\u00e9finir des mod\u00e8les de pr\u00e9vision qui prennent en consid\u00e9ration toutes ces caract\u00e9ristiques simultan\u00e9ment.<\/p>\n

Les m\u00e9thodes de classification apportent une solution g\u00e9n\u00e9rique en constituant au pr\u00e9lable des cat\u00e9gories de produits et\/ou ventes, qui constitueront ensuite une base pour des pr\u00e9visions conditionnelles. Au sein du Laboratoire Painlev\u00e9 et d’Inria, des travaux de recherche matures, c’est-\u00e0-dire publi\u00e9s au niveau acad\u00e9mique et test\u00e9s sur de v\u00e9ritables probl\u00e9matiques r\u00e9elles, ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s sous forme de packages ou logiciels. C’est le cas de MixMod et MixtComp, tous deux d\u00e9di\u00e9s \u00e0 la classification dans des cadres l\u00e9g\u00e8rement diff\u00e9rents.<\/p>\n

Le laboratoire Paul Painlev\u00e9 et Inria ont alors conclu des contrats de recherche pour des pr\u00e9visions de vente avec les soci\u00e9t\u00e9s Cylande (2015\/2016) et Rouge Gorge (2014\/2015) en s’appuyant sur les deux logiciels que sont MixMod et MixtComp.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Quelques publications<\/h4>\n

[1] R. Lebret, S. Iovleff, F. Langrognet, C. Biernacki, G. Celeux, G. Govaert. Rmixmod: The R Package of the Model-Based Unsupervised, Supervised and Semi-Supervised Classification Mixmod Library<\/a> . Journal of Statistical Software, 2015, forthcoming.<\/p>\n

[2] C. Biernacki, T. Deregnaucourt, V. Kubicki. Model-based clustering with mixed\/missing data using the new software MixtComp<\/a> . CMStatistics 2015 (ERCIM 2015), London, United Kingdom, December 2015.<\/p>\n

Package\/logiciel<\/h4>\n

Le logiciel MixMod peut \u00eatre t\u00e9l\u00e9charg\u00e9 sous forme d’un package R ici<\/a> sur le site du CRAN.<\/p>\n

Le logiciel MixtComp est disponible en ligne (mode SaaS) ici<\/a>.<\/p>\n

Contact<\/h4>\n

Serge IOVLEFF : serge.iovleff[AT]math.univ-lille1.fr<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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