Université Blida 1

Système de prédiction pour les services d'admission des hôpitaux dans un contexte Big Data.

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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


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