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Analyse de données

Réservés au domaine quasi-exclusif de la recherche il y a encore quelques années, des algorithmes performants éprouvés, open-source pour la plupart, permettent aujourd'hui d'exploiter efficacement de gros volumes d'information.

L'essentiel de la récente avancée technologique s'est faite dans le domaine de l'apprentissage automatique « machine-learning » qui permet d'aborder des problématiques trop complexes pour l'approche analytique...

Des données pour quoi faire ?

Voici quelques exemples d’applications courantes (liste non exhaustive) :

Analyses descriptives :

  • Caractériser mes clients, évaluer l'impact de différents facteurs sur mes ventes
  • Analyser et surveiller la réputation de mon entreprise sur les réseaux sociaux
  • Synthétiser la satisfaction des client vis-à-vis de tel ou tel service, produit...
  • Quantifier l’influence de différents facteurs ou caractéristiques environnementales sur telle ou telle pathologie.

 

Analyse prédictive :

  • prédiction de la demande en fonction de la saisonnalité pour optimiser un stock
  • évaluation du risque lié à un emprunt, un investissement, un fournisseur,…
  • étude de marché : anticiper l’évolution du marché dans tel ou tel secteur

 

Détection d’anomalies :

  • détection de fraudes (assurance, banque,...)
  • détection en amont d’une défaillance naissante pour déclencher une maintenance corrective

 

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