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Analyse symbolique de données bancaires: application du logiciel d'analyse de données symboliques SODAS

Touati, Myriam; Goupil, Françoise; Diday, Edwin; Van der Veen, H. (2001), Analyse symbolique de données bancaires: application du logiciel d'analyse de données symboliques SODAS, in Henri Briand, Fabrice Guillet, Premières journées Extraction et gestion des connaissances, EGC'2001, Hermès

Type
Communication / Conférence
External document link
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00477358
Date
2001
Conference title
Extraction et gestion des connaissances (EGC’2001), Actes des premières journées Extraction et Gestion des Connaissances
Conference date
2001-01
Conference city
Nantes
Conference country
France
Book title
Premières journées Extraction et gestion des connaissances, EGC'2001
Book author
Henri Briand, Fabrice Guillet
Publisher
Hermès
ISBN
2-7462-0216-6
Metadata
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Author(s)
Touati, Myriam
CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision [CEREMADE]
Goupil, Françoise
CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision [CEREMADE]
Diday, Edwin
CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision [CEREMADE]
Van der Veen, H.
Abstract (EN)
On dispose de données concernant 2 portefeuilles d'actions gérés par la banque ING (Pays-Bas). Chaque portefeuille est décrit par plusieurs variables (comme, la valeur totale et la performance du portefeuille, le nom des actions, leur nombre, leur valeur unitaire, leur performance) décrites sur chaque jour ouvrable de la semaine, pendant huit semaines. On s'intéresse ici à un tableau de données dont chaque ligne représente l'une des huit semaines et chaque colonne est une variable dont la valeur est un intervalle [min, max] correspondant au minimum et maximum des valeurs prises sur cette semaine. Ainsi, chaque case du tableau de données traité contient un intervalle [min, max] et non un nombre comme dans les données usuelles. Le logiciel SODAS a pour but d'étendre l'Analyse des Données classiques à des données plus complexes, dites "symboliques". On utilise ce logiciel pour étudier la performance de chacun des portefeuilles en fonction des diverses actions qui le constituent. Il résulte de cette étude que l'Analyse des Données Symboliques permet de mieux rendre compte de la variation interne aux données tout en fournissant de façon automatique des descriptions explicatives des classes
Subjects / Keywords
Analyse de données symboliques; objets symboliques (intervalle multivalués probabilistes); méthodes graphiques; méthodes exploratoires; données complexes

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