Maîtriser l'analyse des données manquantes en entreprise : méthodologies et applications concrètes | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Maîtriser l'analyse des données manquantes en entreprise : méthodologies et applications concrètes

Cette formation propose une approche pragmatique pour analyser les données manquantes, un défi récurrent dans les projets data d'entreprise. Les participants apprendront à évaluer l'impact des valeurs absentes sur les analyses, à choisir les bonnes méthodes d'imputation (MCAR, MAR, MNAR) et à automatiser ces traitements via des outils adaptés. Des cas concrets issus de secteurs variés (banque, retail, santé) illustrent les bonnes pratiques. L'objectif est de transformer un problème courant en opportunité : réduire les biais, améliorer la qualité des modèles et sécuriser les décisions stratégiques.

Objectifs pédagogiques

• Identifier les types et causes des données manquantes dans un jeu de données
• Évaluer l'impact des valeurs absentes sur les analyses et modèles
• Maîtriser les méthodes d'imputation adaptées aux contextes métiers
• Automatiser les traitements avec des outils adaptés (Python, R, Excel)
• Optimiser la qualité des données pour des décisions plus fiables

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : ["Bases en statistiques descriptives","Connaissances élémentaires en manipulation de données (Excel, SQL ou Python)","Expérience en analyse de données"]
• Public visé : Toute personne amenée à manipuler des jeux de données incomplets ou à piloter des projets data en entreprise.