Maîtriser l'analyse décisionnelle par le datamining appliqué aux données métiers

Formations complémentaires

Maîtriser l'analyse décisionnelle par le datamining appliqué aux données métiers

Cette formation professionnelle en présentiel d'une journée (7h) s'adresse aux responsables métiers, chefs de projet et analystes souhaitant acquérir des compétences opérationnelles en datamining pour optimiser leurs processus décisionnels. Les participants apprendront à identifier les sources de données pertinentes, à appliquer des techniques statistiques avancées et à déployer des modèles prédictifs adaptés à leur environnement métier. L'accent est mis sur des cas concrets analysés avec des outils accessibles, permettant une mise en œuvre immédiate dans un contexte professionnel.

Public concerné

Toute organisation cherchant à exploiter le datamining pour améliorer ses processus décisionnels et sa performance opérationnelle.

Prérequis

Aucun prérequis technique strict. Une expérience en analyse de données ou en gestion de projets est un atout. Maîtrise basique d'un tableur recommandée.

Objectifs

Savoir identifier et collecter les données pertinentes pour un projet décisionnel
Maîtriser les techniques de base du datamining et de l'analyse statistique
Interpréter les résultats pour en extraire des leviers d'action concrets
Choisir le modèle prédictif adapté à un contexte métier spécifique
Mettre en place une démarche d'amélioration continue basée sur les données

Programme

Fondamentaux du datamining appliqué au décisionnel

Présentation des enjeux du datamining en contexte entreprise : différence entre données transactionnelles et décisionnelles. Identification des sources de données internes et externes exploitables. Panorama des outils et logiciels accessibles.

Techniques statistiques pour l'analyse décisionnelle

Rappels des concepts clés : moyenne, médiane, écart-type. Introduction aux tests statistiques ( Khi², Student) et à leur interprétation. Présentation des méthodes de classification (k-means) et de régression linéaire simple.

Datamining pratique : extraction et préparation des données

Nettoyage et transformation des données brutes. Détection et gestion des valeurs manquantes. Sélection des variables pertinentes pour un modèle décisionnel.

Construire et valider un modèle prédictif

Construction d'un modèle simple (régression ou classification). Validation des performances (taux de bonne prédiction, matrice de confusion). Limites et risques des modèles prédictifs.

Cas pratique : Application à un projet métier

Travail en sous-groupes sur un jeu de données réel fourni par l'organisme. Mise en pratique des méthodes présentées. Présentation des résultats et recommandations opérationnelles.

Modalités d'évaluation

Évaluation pratique en fin de formation : analyse d'un mini-cas métier avec restitution des conclusions et choix méthodologiques.

Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO. Contact BusinessDigital.fr.