L'objectif est de présenter une solution pertinente pour le problème de la localisation géographique d'un point de vente ou de service partageable sur un territoire. La méthode proposée est la fusion entre le Data Mining et le géomarketing. En effet, le Data Mining permet d'extraire les informations utiles à partir d'une grande base de données et la mettre à la disposition des décideurs, alors que le géomarketing est une discipline incontournable dans la réflexion stratégique et opérationnelle des organisations qui intègre la notion d'espace permettant de localiser un point sur une carte grâce à sa position mesurée dans l'espace.

L'idée consiste à implanter un nouveau local de crèche pour les enfants de moins de trois ans en assurant l'intersection des trois critères (nombre de natalité, nombre de places en crèches collectives, et revenu salarial net annuel moyen des ménages). Pour ce faire, les techniques descriptives du Data Mining et plus précisément la Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) a été utilisée pour dégager le nombre de groupes homogènes basé sur le critère d'agrégation Ward et la métrique euclidienne et utilisant le logiciel de Data Mining R. Ceci permet de découper les cartes engendrées selon le nombre d'entités homogène trouvé. Finalement, l'exploitation du Système d'Information Géographique (SIG) MapInfo a été nécessaire pour l'optimisation de la conception des cartes engendrées par le logiciel R, en les transformant en une seule carte qui met en évidence les départements candidats pour une meilleure implantation de notre nouveau local de crèche.