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Analyse de la concurrence du groupe OCP sur le marché des phosphates et produits dérivés / Ayman Yachaoui / Hamza Sefiane

Public ISBD Titre : Analyse de la concurrence du groupe OCP sur le marché des phosphates et produits dérivés Type de document : projet fin études Auteurs : Ayman Yachaoui / Hamza Sefiane, Auteur Année de publication : 2016 Langues : Français (fre) Catégories : Business Intelligence Mots-clés : Business Intelligence, apprentissage automatique, prévision du marché, modèle causal, régression par composantes principales, séries chronologiques et prévisions. Index. décimale : 1638/16 Résumé : Ce mémoire constitue une synthèse de notre projet de fin d’études effectué au sein du groupe OCP à Casablanca. Ce projet s’est déroulé en deux phases. D’abord une phase dont l’objectif était de mettre en oeuvre une solution d’extraction, de transformation et de chargement de données de format non structuré. Cette nature non structurée interdisant l’approche Business Intelligence pour l’intégration des données via des ETL génériques, nous avons développé notre propre ETL spécifique. Ensuite, la deuxième phase de notre projet a consisté en l’extension des données à la disposition de l’OCP pour permettre, dans un premier temps, l’établissement d’un modèle causal de prévision de la demande mondiale de fertilisants, et en un deuxième temps une modélisation en séries chronologiques. Après avoir mis le projet dans son contexte, établi les différents besoins des utilisateurs en matière de données, nous aboutissons à des spécifications fonctionnelles et techniques pour la solution. Le développement d’une solution d’automatisation de ce processus a été une partie importante du projet ce qui alimentera notre système par des fichiers sources de données locaux. Les données externes dont nous avons établi la liste à la base de lectures bibliographiques portant sur les prévisions de la demande de fertilisants, ont aussi été intégrés durant notre collecte. Nous avons proposé par la suite deux modèles, un modèle causal implémentant une régression en composantes principales sur des variables sélectionnées via l’application de forêts aléatoires. Et un second, portant sur l’analyse des séries chronologiques de la demande et leurs prévisions. Le résultat final de notre travail est l’implémentation d’un ETL pour données non structurées et la réalisation d’une solution de prévisions via une modélisation causale ou une modélisation en séries chronologiques. Elle offre aux utilisateurs la possibilité d’accéder à des prévisions du marché selon les paramètres mis à leur disposition, selon leurs choix. Analyse de la concurrence du groupe OCP sur le marché des phosphates et produits dérivés [projet fin études] / Ayman Yachaoui / Hamza Sefiane, Auteur . - 2016. Langues : Français (fre) Catégories : Business Intelligence Mots-clés : Business Intelligence, apprentissage automatique, prévision du marché, modèle causal, régression par composantes principales, séries chronologiques et prévisions. Index. décimale : 1638/16 Résumé : Ce mémoire constitue une synthèse de notre projet de fin d’études effectué au sein du groupe OCP à Casablanca. Ce projet s’est déroulé en deux phases. D’abord une phase dont l’objectif était de mettre en oeuvre une solution d’extraction, de transformation et de chargement de données de format non structuré. Cette nature non structurée interdisant l’approche Business Intelligence pour l’intégration des données via des ETL génériques, nous avons développé notre propre ETL spécifique. Ensuite, la deuxième phase de notre projet a consisté en l’extension des données à la disposition de l’OCP pour permettre, dans un premier temps, l’établissement d’un modèle causal de prévision de la demande mondiale de fertilisants, et en un deuxième temps une modélisation en séries chronologiques. Après avoir mis le projet dans son contexte, établi les différents besoins des utilisateurs en matière de données, nous aboutissons à des spécifications fonctionnelles et techniques pour la solution. Le développement d’une solution d’automatisation de ce processus a été une partie importante du projet ce qui alimentera notre système par des fichiers sources de données locaux. Les données externes dont nous avons établi la liste à la base de lectures bibliographiques portant sur les prévisions de la demande de fertilisants, ont aussi été intégrés durant notre collecte. Nous avons proposé par la suite deux modèles, un modèle causal implémentant une régression en composantes principales sur des variables sélectionnées via l’application de forêts aléatoires. Et un second, portant sur l’analyse des séries chronologiques de la demande et leurs prévisions. Le résultat final de notre travail est l’implémentation d’un ETL pour données non structurées et la réalisation d’une solution de prévisions via une modélisation causale ou une modélisation en séries chronologiques. Elle offre aux utilisateurs la possibilité d’accéder à des prévisions du marché selon les paramètres mis à leur disposition, selon leurs choix.

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Code barre	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
1638/16	1638/16 AYM	Texte imprimé	unité des PFE	PFE/2016	Disponible