Formation Comprendre les données : Analyse de l'état actuel et des prévisions

Programme de la formation
Comprendre les données : Analyse de l'état actuel et des prévisions

• Introduction à l'Analyse de Données et l'Évaluation existante

  - Définition et importance de l'analyse de données dans le contexte eststand
  - Cycle de vie de l'analyse de données : de la collecte à l'action
  - Présentation des outils et méthodologies standards

• Collecte de Données : Sources et Méthodes

  - Identification et sélection des sources de données pertinentes (internes/externes)
  - Techniques de collecte : API, bases de données, fichiers plats, web scraping
  - Bonnes pratiques et éthique de la collecte de données

• Nettoyage et Préparation des Données

  - Détection et correction des erreurs : valeurs manquantes, doublons, incohérences
  - Transformation des données : standardisation, normalisation, agrégation
  - Outils et langages pour la préparation (ex: Python Pandas, SQL)

• Exploration de Données et Statistiques Descriptives

  - Visualisation initiale des données (nuages de points, histogrammes, boîtes à moustaches)
  - Calcul et interprétation des mesures de tendance centrale et de dispersion
  - Identification des distributions et des corrélations simples

• Introduction aux Statistiques Inférentielles

  - Notions de population, échantillon, hypothèse
  - Tests d'hypothèses simples : T-test, Chi-carré
  - Interprétation des p-values et intervalles de confiance

• Visualisation Avancée des Données pour l'Existant

  - Choix des graphiques adaptés aux différents types de données et messages
  - Création de tableaux de bord interactifs (utiliser un outil type Power BI/Tableau)
  - Principes de design visuel pour une communication claire et percutante

• Analyse de Séries Temporelles et Comprendre le Passé

  - Décomposition des séries : tendance, saisonnalité, résidu
  - Identification des motifs et anomalies dans le temps
  - Introduction aux indicateurs de performance clés (KPIs) historiques

• Principes de la Modélisation Prédictive Simple

  - Différence entre analyse descriptive, prescriptive et prédictive
  - Introduction aux modèles de régression linéaire simple
  - Mesures de performance d'un modèle (RMSE, R²)

• Techniques d'Anticipation et de Prévision de Tendances

  - Méthodes de lissage exponentiel (simple, Holt-Winters)
  - Utilisation de modèles de séries temporelles (ARIMA si temps, sinon concept)
  - Évaluation de la robustesse des prévisions

• Intégration des Données et Tableaux de Bord décisionnels

  - Consolidation de données issues de sources multiples
  - Construction de tableaux de bord centrés sur l'aide à la décision
  - Automatisation et rafraîchissement des visualisations

• Prise de Décision Éclairée par les Données

  - Traduction des analyses en recommandations stratégiques
  - Études de cas eststand et application des méthodes vues
  - Présentation efficace des résultats aux parties prenantes

• Veille et Évaluation Continue des Tendances Futures

  - Mise en place d'un processus de veille data et de monitoring
  - Adaptation des modèles et des analyses face aux nouvelles données
  - Éthique et limites de l'analyse prédictive