Maîtriser la modélisation prédictive : Régressions et ANOVA pour le pilotage business | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr
Maîtriser la modélisation prédictive : Régressions et ANOVA pour le pilotage business
Cette formation opérationnelle permet aux cadres et analystes de passer d'une analyse descriptive à une analyse prédictive. Le programme se concentre sur l'application concrète des modèles statistiques pour répondre à des problématiques business réelles. Les participants apprennent à quantifier l'impact de variables explicatives sur un résultat financier ou opérationnel via la régression linéaire. Le module sur la régression logistique permet de prédire des événements binaires, comme le taux d'attrition client ou la probabilité de conversion. Enfin, l'analyse de la variance (ANOVA) apporte la rigueur nécessaire pour comparer des groupes et valider des tests A/B. L'approche est pragmatique : chaque concept théorique est immédiatement appliqué sur des jeux de données d'entreprise. L'objectif est de rendre l'apprenant autonome dans le choix du modèle et l'interprétation des résultats pour sécuriser les choix stratégiques. Le cours inclut la lecture des p-values, des coefficients de corrélation et des intervalles de confiance, éléments essentiels pour éviter les erreurs d'interprétation courantes en analyse de données.
Objectifs pédagogiques
- Identifier le modèle statistique adapté selon la nature des données
- Construire un modèle de régression linéaire pour prévoir des valeurs continues
- Prédire des probabilités d'occurrence avec la régression logistique
- Valider la significativité des écarts entre groupes via l'ANOVA
- Interpréter les indicateurs de performance du modèle pour le reporting
Programme
Informations pratiques
- Durée : 1 jour (7 heures)
- Format : presentiel
- Prix : Sur devis , finançable OPCO
- Prérequis : Maîtrise basique d'Excel et notions élémentaires de statistiques.
- Public visé : Professionnels souhaitant automatiser leurs analyses de tendances et valider leurs hypothèses business.