MASTER 2 professionnel TIDE
 
Techniques d’Information et de Décision dans l’entreprise
Accueil du siteLes études Programmes des cours
SCORING
Yves PECHINE
maj : jeudi 19 juin 2014

Objectif

Ce cours a pour objectif d’introduire le datamining et son utilisation dans l’entreprise. Par des exemples concrets provenant du milieu bancaire, des télécommunications ou de l’industrie, nous introduirons les différentes techniques qui jalonnent une étude datamining.

Les exemples et techniques d’analyse introduits dans le cours seront appliqués au travers de SAS/Enterprise Miner.

Abstract

This course introduce the datamining and its use through best practice cases. For concrete examples coming from the banking, telecommunications or industry, we will introduce the various techniques which mark out a datamining study.

The examples and techniques of analysis introduced into the course will be applied through SAS/Enterprise Miner software.

Plan du cours

Cours 1 : Cours d’introduction, Yves Péchiné

Pourquoi le datamining ?

Où est il utilisé et pour répondre à quelles problématiques ?

Comment réalise t’on une étude datamining, quelles en sont les différentes étapes ?

Ce cours introduit dans les grandes ligne le processus « classique » d’une étude datamining illustré au travers de SAS Enterprise Miner.

Cours 2 : Lutte contre la fraude, Yves Péchiné

La fraude est une problématique croissante pour de nombreuses entreprises. La dématérialisation des flux et la complexité des systèmes informatiques rendent les entreprises plus vulnérables.

Nous verrons dans ce cours comment le datamining peut contribuer à faire diminuer sensiblement le risque de fraude.

D’autre part ce cours abordera les techniques d’échantillonnage, sur échantillonnage et partitionnement de bases d’études.

Cours 3 : Le « churn » pour les opérateurs de téléphonie mobile, Guillaume Léorat

Dans un marché de plus en plus compétitif, la conquête de nouveaux clients ne suffit plus. Pour les opérateurs de téléphonie mobile, pour les banques et assurance, la rétention client et par suite l’attrition (le « churn ») sont des problématiques à fort enjeu financier.

Nous verrons dans ce cours les méthodes utilisées et moyens mis en œuvres pour détecter le départ des clients à la concurrence.

Ce cours portera une attention plus particulière aux techniques de sélection de variables.

Cours 4 : Le risque de crédit, Denis Lyscar

Les banques et organismes de crédit doivent tous les jours prendre des décisions d’acceptation ou de refus de financement des dossiers de crédit. Ces décisions sont prises au regard des résultats fournis par des scores de risques.

Nous verrons dans ce cours les grandes lignes méthodologiques de la construction d’un score risque.

Ce cours abordera les techniques de validation et comparaison de modèles utilisés usuellement.

Cours 5 : Prospection / Appétence, François Laxalt

Lors d’une campagne marketing, l’entreprise cherche à cibler ses clients à forte propension de réponse et ce dans un objectif d’optimiser le retour sur investissement des campagnes.

Nous verrons le principe de la construction de scores d’appétence et scores de prospection.

Nous aborderons dans ce cours les enjeux et techniques utilisées pour le codage des variables et la gestion des valeurs manquantes

Cours 6 : Optimisation de ses fonds propres dans le cadre des accords de Bâle 2, Denis Lyscar

Les banques et institutions financières européennes doivent aujourd’hui se conformer aux accords de Bâle 2 pour la gestion de leurs fonds propres. Cela a un impact particulier sur la valorisation du risque de crédit supporté par la banque.

Les techniques de modélisation et de datamining peuvent être de nouvelles sources de rentabilité.

Nous aborderons dans ce cours le cadre des accords de Bâle et leurs enjeux pour les banques et institutions financières.


Nous traiterons également dans ce cours, des méthodes utilisées pour le suivi dans le temps de la performance des modèles de scoring, des moyens utilisés pour vulgariser, à d’autres équipes non statisticiens, les résultats d’un score, l’objectif étant d’en tirer parti en terme de connaissance client.