Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/12383
Affichage complet
Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
---|---|---|
dc.contributor.author | Elfarroudji., Zakaria Abderakib. | - |
dc.contributor.author | Sidi Yakhlef., Ayoub. | - |
dc.date.accessioned | 2021-10-13T13:41:55Z | - |
dc.date.available | 2021-10-13T13:41:55Z | - |
dc.date.issued | 2018-06-30 | - |
dc.identifier.uri | http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/12383 | - |
dc.description | ill.,Bibliogr. | fr_FR |
dc.description.abstract | L'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.iso | fr | fr_FR |
dc.publisher | Université Blida 1 | fr_FR |
dc.subject | Big Data. | fr_FR |
dc.subject | analyse prédictive. | fr_FR |
dc.subject | séries chronologiques. | fr_FR |
dc.subject | ARIMA. | fr_FR |
dc.subject | Holt-Winter. | fr_FR |
dc.title | Système de prédiction pour les services d'admission des hôpitaux dans un contexte Big Data. | fr_FR |
dc.type | Thesis | fr_FR |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
Fichier(s) constituant ce document :
Fichier | Description | Taille | Format | |
---|---|---|---|---|
elfarroudji zakaria.pdf | 31,71 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.