2. PROBLEMATIQUE
Partant de cette observation, nous résumons notre
problématique autour des questions suivantes :
· Est-il important de connaître les offres ou
produits qu'aiment les clients au sein de la BCDC ?
· Est-il important de prédire les nouvelles
connaissances sur les clients ?
· La prédiction des nouvelles connaissances
aidera-t-elle la BCDC à fidéliser ses clients aussi longtemps
quepossible ?
· Quelle est la place et la valeur ajoutée
d'une technologie NoSQL orientée document au sein de la
BCDC ?
3. HYPOTHESE
Nous formulons notre hypothèse de la manière
suivante : la mise en place d'un système prédictif
basé sur l'administration d'un Big Data sous le SGBD MongoDB et
l'extraction des connaissances par l'algorithme de data mining, réseaux
de neurones, au sein de la Banque Commerciale Du Congoafin d'avoir une vision
exhaustive de l'ensemble des comportements de ses clients et prendre des
décisions optimales synchrones y afférentesserait la meilleure
solution.
4. CHOIX ET INTERET DU SUJET
4.1.
Choix du sujet
Le sujet que nous avons choisi est intitulé :
« Administration d'un Big Data sous MonogoDB et extraction de
connaissance par réseaux de neurones : Application de
l'analyse de churn dans une institution bancaire » cas de la
BCDC.
4.2.
Intérêt du sujet
Ce travail subdivise son intérêt en trois niveaux
à savoir :
· Au niveau de l'entreprise : ce travail permettra
à l'entreprise de pouvoir gérer et extraire les différents
comportements de ses clients. Cela permettra aux autorités d'analyser le
comportement des clients, c'est-à-dire leurs préférences,
afin de répondre à leurs besoins ou de proposer des offres plus
agréables pour fidéliser leurs clients ;
· Au niveau personnelle :ce travail me permet de
concilier les différentes théories que nous avions apprises
depuis le début de nos études universitaires jusqu'à nos
jours à la pratique ;
· Au niveau scientifique : ce travail est un document
permettant de comprendre les différentes étapes de la conception
d'une base de données NoSQL orientée-document et la mise en
oeuvre d'un système décisionnel utilisant des outils de data
mining.
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