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dc.contributor.authorElfarroudji., Zakaria Abderakib.-
dc.contributor.authorSidi Yakhlef., Ayoub.-
dc.date.accessioned2021-10-13T13:41:55Z-
dc.date.available2021-10-13T13:41:55Z-
dc.date.issued2018-06-30-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/12383-
dc.descriptionill.,Bibliogr.fr_FR
dc.description.abstractL'analyse prédictive est devenue un domaine d'étude important tant pour les praticiens que pour les chercheurs, reflétant l'ampleur et l'impact des problèmes liés aux données à résoudre dans les organisations professionnelles contemporaines. Notre travail consiste (lonc à utiliser l'analyse prédictive pour faire des précliction pour les services d'admission des hôpitaux dans un contexte Big Data en utilisant les données de l'hôpital Mustapha Bacha. Pour se faire nous avons utiliser deux méthodes de la technique des séries chronologiques à savoir la méthode ARIMA et la méthode de Holt-Winter pour prédire le nombre d'admission et la durée moyeme de séjour des patients. Mots clés : Big Data, analyse prédictive, séries chronologiques , ARIMA, Holt-Winter.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 1fr_FR
dc.subjectBig Data.fr_FR
dc.subjectanalyse prédictive.fr_FR
dc.subjectséries chronologiques.fr_FR
dc.subjectARIMA.fr_FR
dc.subjectHolt-Winter.fr_FR
dc.titleSystème de prédiction pour les services d'admission des hôpitaux dans un contexte Big Data.fr_FR
dc.typeThesisfr_FR
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