Marketing Analytics - Comment aller plus loin avec les outils de Data Science No Code
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Mettre en place et maîtriser les méthodes statistiques de base pour mieux analyser vos données : corrélation, test de student, test de chi-2, intervalle de confiance, des tests statistiques pour vous aider à prendre des bonnes décisions
- Décrire les méthodes statistiques avancées : régression, segmentation, machine learning, apprentissage supervisé, apprentissage non-supervisé
- Savoir préparer et nettoyer ses données pour les rendre utilisable pour les analyses marketing
- Mettre en place des workflows d'analyse dans la plateforme de marketing analytics Knime.
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée | 2 jours (14h00) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée | 2 jours (14h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1
Rappel des fondamentaux : techniques statistiques et méthodologies de traitement de données
- Méthodologie : les différentes étapes pour préparer son fichier pour l'analyse
- Identification et validation des clés identifications
- Comment gérer les valeurs nulles
- Comment identifier et gérer les valeurs aberrantes
- Les tests et analyses statistiques à connaître pour mieux exploiter les données
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Création d'un workflow pour préparer l'analyse sur Knime
- Découverte de l'interface Knime
- Importation d'un fichier CSV
- Implémentation des prétraitements : changement de nom de variable, changement de format, calcul de nouveau indicateurs, identification et suppression des doublons
- Mise en place d'une jointure entre 2 fichiers
- Créations des premières analyses : analyses descriptives et graphiques, interprétations des résultats
Jour 2
Mise en oeuvre d'une analyse marketing avancée avec la Data Science en "No Code"
- Concepts : comprendre les différents types d'analyses avancées, les fondamentaux de Data Science
- Régression, classification de quoi parle-t-on ?
- Quels usages au niveau du marketing ?
- Modèle supervisé ou non supervisé ?
- Variable quantitative, variable qualitative, quels types de modélisation possible ?
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Création de workflows pour mettre des modèles statistiques sur votre base de données (régression et segmentation client) avec Knime
- Connexion à la base BigQuery
- Vérification et préparation des données sur Knime
- Mise en place de modélisation des données
- Analyses des résultats de la modélisation, comparaison de différents modèle et sélection d'un modèle
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des productions
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
Prérequis
Public
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