RESUME SUR L’ANALYSE DE DONNEES ET BUSINESS
INTELLIGENCE
INTRODUCTION :
Définition : L’analyse de données consiste à examiner nettoyer,
transformer et modéliser des données pour découvrir des
informations utiles. La business intelligence (BI) implique l’utilisation
des technologies pour collecter stocker et analyser des données afin
de prendre des décisions éclairées.
CHAPITRE 1 : Les Bases de l’Analyse de Données
• Types de données : Structurées (tables), non structurées
(textes, images), semi-structurées (XML, JSON)
• Etapes de l’analyse : Collecte, préparation, élaboration,
modélisation, interprétation.
• Outils et langages : SQL, Python, R, Excel.
CHAPITRE 2 : Préparation des données
• Nettoyage des données : Gestion des valeurs manquantes,
détection et traitement des doublons, standardisation des
formats.
• Transformation des données : Normalisation, agrégation,
création des nouvelles variables.
CHAPITRE 3 : Exploitation des données
• Analyse exploratoire : Statistiques descriptives, visualisation
(histogrammes, scatter ploton x plots).
• Détection de tendances et de motifs : Analyse temporelle,
séries chronologiques.
, CHAPITRE 4 : Modélisation des Données
• Types de modèles : Régression, classification, clustering.
• Algorithmes courants : Régression linéaire, k-means, arbres
de décisions, réseaux de neurones.
• Evaluation des modèles : Validation croisée, métrique de
performance (précision, rappel, F1-score).
CHAPITRE 5 : Business Intelligence (BI)
• Définition et objectifs : Aider à la prise de décision
stratégique en fournissant des rapports et des tableaux de
bord.
• Architecture de BI : Data warehousing, ETL (Extract,
Transform, Load), OLAP (Online Analytical Processing).
• Outils de BI : Tableau, Power BI, QlikView.
CHAPITRE 6 : Implémentation d’une Solution BI
• Conception du Data Warehouse : Modélisation
dimensionnelle, schémas en étoile et en flocon.
• Processus ETL : Extraction des données de différentes
sources, transformation pour nettoyage et formatage,
chargement dans le data warehouse.
• Création de rapports et tableaux de bord : Utilisation
d’outils de visualisation pour présenter les données de manière
compréhensibles.
CHAPITRE 7 : Applications pratiques et Etudes de Cas
• Secteurs d’Application : Marketing, finance, santé,
logistique.
• Etudes de cas : Implémentations réussies de BI dans diverses
industries, analyse des bénéfices obtenus.
INTELLIGENCE
INTRODUCTION :
Définition : L’analyse de données consiste à examiner nettoyer,
transformer et modéliser des données pour découvrir des
informations utiles. La business intelligence (BI) implique l’utilisation
des technologies pour collecter stocker et analyser des données afin
de prendre des décisions éclairées.
CHAPITRE 1 : Les Bases de l’Analyse de Données
• Types de données : Structurées (tables), non structurées
(textes, images), semi-structurées (XML, JSON)
• Etapes de l’analyse : Collecte, préparation, élaboration,
modélisation, interprétation.
• Outils et langages : SQL, Python, R, Excel.
CHAPITRE 2 : Préparation des données
• Nettoyage des données : Gestion des valeurs manquantes,
détection et traitement des doublons, standardisation des
formats.
• Transformation des données : Normalisation, agrégation,
création des nouvelles variables.
CHAPITRE 3 : Exploitation des données
• Analyse exploratoire : Statistiques descriptives, visualisation
(histogrammes, scatter ploton x plots).
• Détection de tendances et de motifs : Analyse temporelle,
séries chronologiques.
, CHAPITRE 4 : Modélisation des Données
• Types de modèles : Régression, classification, clustering.
• Algorithmes courants : Régression linéaire, k-means, arbres
de décisions, réseaux de neurones.
• Evaluation des modèles : Validation croisée, métrique de
performance (précision, rappel, F1-score).
CHAPITRE 5 : Business Intelligence (BI)
• Définition et objectifs : Aider à la prise de décision
stratégique en fournissant des rapports et des tableaux de
bord.
• Architecture de BI : Data warehousing, ETL (Extract,
Transform, Load), OLAP (Online Analytical Processing).
• Outils de BI : Tableau, Power BI, QlikView.
CHAPITRE 6 : Implémentation d’une Solution BI
• Conception du Data Warehouse : Modélisation
dimensionnelle, schémas en étoile et en flocon.
• Processus ETL : Extraction des données de différentes
sources, transformation pour nettoyage et formatage,
chargement dans le data warehouse.
• Création de rapports et tableaux de bord : Utilisation
d’outils de visualisation pour présenter les données de manière
compréhensibles.
CHAPITRE 7 : Applications pratiques et Etudes de Cas
• Secteurs d’Application : Marketing, finance, santé,
logistique.
• Etudes de cas : Implémentations réussies de BI dans diverses
industries, analyse des bénéfices obtenus.
