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.
Toute organisation cherchant à exploiter le datamining pour améliorer ses processus décisionnels et sa performance opérationnelle.
Aucun prérequis technique strict. Une expérience en analyse de données ou en gestion de projets est un atout. Maîtrise basique d'un tableur recommandée.
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.
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.
Nettoyage et transformation des données brutes. Détection et gestion des valeurs manquantes. Sélection des variables pertinentes pour un modèle décisionnel.
Construction d'un modèle simple (régression ou classification). Validation des performances (taux de bonne prédiction, matrice de confusion). Limites et risques des modèles prédictifs.
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.
Évaluation pratique en fin de formation : analyse d'un mini-cas métier avec restitution des conclusions et choix méthodologiques.
Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO.