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Mise en oeuvre d'une vision 360° des clients et des prospects de la BMCE BANK / Rime BAKKA

Public ISBD Titre : Mise en oeuvre d'une vision 360° des clients et des prospects de la BMCE BANK Type de document : projet fin études Auteurs : Rime BAKKA, Auteur Année de publication : 2017 Langues : Français (fre) Catégories : e-Management et Business Intelligence Mots-clés : EURAFRIC INFORMATION, BMCE BANK, vision 360°, CRISP-DM, Data Mining, réseaux sociaux, Facebook, Twitter, data warehouse, transactions monétiques, Big Data, Hortonworks Data Plateform, API, Nifi, langage R, Hive, shiny dashbord. Index. décimale : 1771/17 Résumé : Ce mémoire constitue une synthèse du projet de fin d’études effectué au sein d’Eurafic Information à Casablanca. Un projet dont l’objectif est la mise en oeuvre d’une vision 360° des clients et des prospects de la BMCE BANK. Une fois les besoins du projet en matière de collecte, de stockage, d’analyse et de restitution des données déterminés, le projet s’est vue, ensuite, subdivisé en deux lots principaux. Le premier lot consiste en l’analyse de l’image de marque de la BMCE BANK à l’aide de l’analyse des sentiments des prospects sur le Brand BMCE BANK qui s’est effectuée en attaquant les deux réseaux sociaux : Facebook et Twitter. Le deuxième lot, quant à lui, réside en l’amélioration de l’image de marque de BMCE BANK à travers la segmentation clients. Les données de la segmentation sont issues du data warehouse BMCE. Pour mener à bien, les deux briques du projet, le standard CRISP-DM a été adopté. Étant donné la nature des données que le projet sera amené à traiter, données issues des réseaux sociaux d’une part et données des transactions monétiques de l’autre, l’introduction du concept Big Data dans la mise en oeuvre du projet s’est avérée indubitable. La distribution Big Data jugée adéquate est Hortonworks Data Plateform. L’accès aux données Facebook et Twitter s’est effectué via les API propres à chaque réseau. En ce qui concerne l’extraction et le stockage des données, ils ont été effectué grâce au logiciel Nifi pour Facebook et le langage R pour Twitter. La manipulation des données s’est effectuée, quant à elle, grâce au langage R et à Hive. Le déploiement des résultats, via différents tableaux de bord, s’est fait à l’aide de shiny dashboard. Mise en oeuvre d'une vision 360° des clients et des prospects de la BMCE BANK [projet fin études] / Rime BAKKA, Auteur . - 2017. Langues : Français (fre) Catégories : e-Management et Business Intelligence Mots-clés : EURAFRIC INFORMATION, BMCE BANK, vision 360°, CRISP-DM, Data Mining, réseaux sociaux, Facebook, Twitter, data warehouse, transactions monétiques, Big Data, Hortonworks Data Plateform, API, Nifi, langage R, Hive, shiny dashbord. Index. décimale : 1771/17 Résumé : Ce mémoire constitue une synthèse du projet de fin d’études effectué au sein d’Eurafic Information à Casablanca. Un projet dont l’objectif est la mise en oeuvre d’une vision 360° des clients et des prospects de la BMCE BANK. Une fois les besoins du projet en matière de collecte, de stockage, d’analyse et de restitution des données déterminés, le projet s’est vue, ensuite, subdivisé en deux lots principaux. Le premier lot consiste en l’analyse de l’image de marque de la BMCE BANK à l’aide de l’analyse des sentiments des prospects sur le Brand BMCE BANK qui s’est effectuée en attaquant les deux réseaux sociaux : Facebook et Twitter. Le deuxième lot, quant à lui, réside en l’amélioration de l’image de marque de BMCE BANK à travers la segmentation clients. Les données de la segmentation sont issues du data warehouse BMCE. Pour mener à bien, les deux briques du projet, le standard CRISP-DM a été adopté. Étant donné la nature des données que le projet sera amené à traiter, données issues des réseaux sociaux d’une part et données des transactions monétiques de l’autre, l’introduction du concept Big Data dans la mise en oeuvre du projet s’est avérée indubitable. La distribution Big Data jugée adéquate est Hortonworks Data Plateform. L’accès aux données Facebook et Twitter s’est effectué via les API propres à chaque réseau. En ce qui concerne l’extraction et le stockage des données, ils ont été effectué grâce au logiciel Nifi pour Facebook et le langage R pour Twitter. La manipulation des données s’est effectuée, quant à elle, grâce au langage R et à Hive. Le déploiement des résultats, via différents tableaux de bord, s’est fait à l’aide de shiny dashboard.

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Code barre	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
1771/17	1771/17 RIM	Texte imprimé	unité des PFE	PFE/2017	Disponible