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<p style="text-align:left; padding: 10px; background-color: #fff; padding: 10px; margin-top: -10px; width:1130px"><strong>[https://wiki.gccollab.ca/Discover_more_about_data English]</strong></strong></p>
<p style="text-align:left; padding: 10px; background-color: #fff; padding: 10px; margin-top: -10px; width:1130px"><strong>[https://wiki.gccollab.ca/Discover_more_about_data English]</strong></strong></p>
[[Image:DCCD-2022-FR.png |100%|Conférence sur les données 2022: Valoriser les données et leur interprétation pour servir la population canadienne, 23 + 24 février 2022]]
[[Image:DCCD-2022-FR.png |100%|Conférence sur les données 2022: Valoriser les données et leur interprétation pour servir la population canadienne, 23 + 24 février 2022]]
<p style="background-color: #f18f34; padding: 5px; margin-top: -10px; width:1130px""><small>
<p style="background-color: #f18f34; padding: 5px; margin-top: -10px; width:1130px""><small>
<strong>[https://expo.da-an.ca/fr/#/2203/accueil Exposition virtuelle]</strong> |
<strong>[https://vexpodev.z9.web.core.windows.net/fr/#/2203/accueil Exposition virtuelle]</strong> |
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Ordre_du_jour Ordre du jour]</strong> |
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Ordre_du_jour Ordre du jour]</strong> |
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Conférenciers Conférenciers]</strong> |
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Conférenciers Conférenciers]</strong> |
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Objectifs_de_r%C3%A9seautage Objectifs de réseautage]</strong> |
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Objectifs_de_r%C3%A9seautage Objectifs de réseautage]</strong> |
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/D%C3%A9couvrez_plus_sur_les_donn%C3%A9es DÉCOUVREZ PLUS SUR LES DONNÉES]</strong> |
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_du_GC_2023/D%C3%A9couvrez-en_plus_sur_les_donn%C3%A9es Découvrez-en plus sur les données 2023]</strong> |
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Annonces Annonces]</strong>
<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Annonces Annonces]</strong>
</small></p>
</small></p>
<p>(En français) Le data mining est un concept jeune qui apparaît en 1989 sous un premier nom de KDD (Knowledge Discovery in Databases, en français ECD pour Extraction de Connaissances à partir des Données). Le terme de « text and data mining » est apparu pour la première fois dans le domaine du marketing au début des années 1990. Ce concept, tel qu’appliqué aux services marketing, est étroitement lié au concept du « one-to-one relationship » (Michael Berry et Gordon Linoff, créateurs du data mining dans le m).</p>
<p>(En français) Le data mining est un concept jeune qui apparaît en 1989 sous un premier nom de KDD (Knowledge Discovery in Databases, en français ECD pour Extraction de Connaissances à partir des Données). Le terme de « text and data mining » est apparu pour la première fois dans le domaine du marketing au début des années 1990. Ce concept, tel qu’appliqué aux services marketing, est étroitement lié au concept du « one-to-one relationship » (Michael Berry et Gordon Linoff, créateurs du data mining dans le m).</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
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<p>(En français) L’analyse des données textuelles (ADT) permet d’explorer et de visualiser les recueils de textes les plus divers : œuvres littéraires, transcriptions d’entretien, discours politiques, dossiers de presse, documents d’archives, enquêtes en ligne avec questions ouvertes, fichiers de réclamations, sondages de satisfaction. Le présent ouvrage procède à une présentation rigoureuse des méthodes de l’ADT, qui combinent statistique exploratoire, visualisations, procédures de validation quantitative et approche qualitative.</p>
<p>(En français) L’analyse des données textuelles (ADT) permet d’explorer et de visualiser les recueils de textes les plus divers : œuvres littéraires, transcriptions d’entretien, discours politiques, dossiers de presse, documents d’archives, enquêtes en ligne avec questions ouvertes, fichiers de réclamations, sondages de satisfaction. Le présent ouvrage procède à une présentation rigoureuse des méthodes de l’ADT, qui combinent statistique exploratoire, visualisations, procédures de validation quantitative et approche qualitative.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>
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