Les analyses statistiques

Transformer les données en insights stratégiques grâce à des analyses statistiques rigoureuses

Modélisation et prévision

  • Analyse des séries temporelles : Développement de modèles basés sur les données historiques pour prédire les tendances futures.
  • Prévision de la demande : Utilisation de l’apprentissage automatique pour prévoir et optimiser les stocks comme les produits.
  • Simulation et Scénario : Création de modèles de simulation pour évaluer différents scénarii et leurs impacts sur les ventes ou la satisfaction client, en milieu concurrentiel ou non.

Analyse de textes et de sentiments

  • Text Mining : Extraction et analyse des données textuelles à partir des enquêtes, des avis clients, et des médias sociaux avec des techniques de NLP.
  • Analyse de sentiments : Comprendre les émotions et opinions exprimées dans les données textuelles, en identifiant les tendances et les points de friction.
  • Typologie sémantique : Classifier des textes en différentes typologies, identifier les thèmes récurrents et les préoccupations des clients.

Segmentation et clustering

  • Segmentation avancée : Application de techniques de clustering (K-means, clustering hiérarchique, etc.) pour segmenter les clients en groupes homogènes basés sur leurs comportements, leurs attitudes, etc.
  • Analyse factorielle : Utilisation d’analyses factorielles pour résumer les données et identifier les variables les plus importantes dans le comportement des clients.

Analyse de données massives
et Big Data

  • Traitement des Big Data : Collecte et traitement des données massives provenant de différentes sources (CRM, réseaux sociaux, transactions, etc.).
  • Analyse en temps réel : Mise en place de pipelines de données pour analyser les flux de données en temps réel, permettant des décisions basées sur des informations à jour.

Analyses statistiques avancées

  • Modèles de régression : Application de régressions multiples, régressions logistiques et régressions PLS pour comprendre les relations entre les variables et prédire les résultats.
  • Analyse factorielle de variance et scoring
  • Réseaux neuronaux : Comprendre, modéliser et prévoir grâce à l’Intelligence Artificielle.

Visualisation et reporting des données

  • Tableaux de bords interactifs : Visualisation dynamique et exploratoire des données.
  • Reporting automatisé : Développement de rapports automatisés et personnalisables pour fournir des insights réguliers et pertinents aux clients.

Modélisation et prévision

Analyse des séries temporelles : Développement de modèles basés sur les données historiques pour prédire les tendances futures.
Prévision de la demande : Utilisation de l’apprentissage automatique pour prévoir et optimiser les stocks comme les produits.
Simulation et Scénario : Création de modèles de simulation pour évaluer différents scénarii et leurs impacts sur les ventes ou la satisfaction client, en milieu concurrentiel ou non.

Analyse de textes et de sentiments

Text Mining : Extraction et analyse des données textuelles à partir des enquêtes, des avis clients, et des médias sociaux avec des techniques de NLP.
Analyse de sentiments : Comprendre les émotions et opinions exprimées dans les données textuelles, en identifiant les tendances et les points de friction.
Typologie sémantique : Classifier des textes en différentes typologies, identifier les thèmes récurrents et les préoccupations des clients.

Segmentation et clustering

Segmentation avancée : Application de techniques de clustering (K-means, clustering hiérarchique, etc.) pour segmenter les clients en groupes homogènes basés sur leurs comportements, leurs attitudes, etc.
Analyse factorielle : Utilisation d’analyses factorielles pour résumer les données et identifier les variables les plus importantes dans le comportement des clients.

Analyse de données massives
et Big Data

Traitement des Big Data : Collecte et traitement des données massives provenant de différentes sources (CRM, réseaux sociaux, transactions, etc.).
Analyse en temps réel : Mise en place de pipelines de données pour analyser les flux de données en temps réel, permettant des décisions basées sur des informations à jour.

Analyses statistiques avancées

Modèles de régression : Application de régressions multiples, régressions logistiques et régressions PLS pour comprendre les relations entre les variables et prédire les résultats.
Analyse factorielle de variance et scoring
Réseaux neuronaux : Comprendre, modéliser et prévoir grâce à l’Intelligence Artificielle.

Visualisation et reporting des données

Tableaux de bords interactifs : Visualisation dynamique et exploratoire des données.
Reporting automatisé : Développement de rapports automatisés et personnalisables pour fournir des insights réguliers et pertinents aux clients.