Data Science

Data mining, Analyse de survie et durée de vie

Objectifs

  • Retenir vos clients est certainement un de vos préoccupations majeures
  • Vous souhaitez pour cela mettre en place des modèles anti-churn performants
  • L’analyse de durée de vie (encore appelée analyse de survie) est une méthode alternative aux méthodes plus classiques telles que la régression logistique
  • Cette formation de deux journées vous familiarisera avec cette technique et vous permettra de construire des modèles d’attrition opérationnels, efficaces et robustes
  • Vous découvrirez également les autres problématiques pour lesquelles l’analyse de survie peut apporter une réponse pertinente

Programme

Principes de l’analyse de survie
  • Définition de l’analyse de survie et contexte d’utilisation
  • Champs d’applications possibles : bio-statistiques, marketing (attrition, prévision, durée de vie produit …), secteur bancaire (risque de crédit et recouvrement), actuariat, industrie
  • Les avantages et inconvénients de l’analyse de survie : comparaison avec la Régression Logistique
Les données de survie
  • Définition de l’événement d’intérêt
  • Importance du choix de l’unité de temps
  • Censures et troncatures : définitions et principales méthodes
  • Fonctions de hasard et courbes de survie : définition, lois statistiques (loi de Weibull, loi de Pareto, loi log-logistique), exemples
  • Application : Construction d’une table de survie
Les méthodes d’analyse
  • L’analyse de la variance : rappel, mode d’utilisation, limites
  • Une méthode non paramétrique usuelle, l’estimation de Kaplan Meier : définition, utilisation pratique, limites
  • Les modèles paramétriques et semi paramétriques : modèle de Poisson, modèle de Cox, modèle « accéléré », modèle logistique conditionnelle
Cas pratique sous R
MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES D’ENCADREMENT DES FORMATIONS

Modalités pédagogiques :

  • Évaluation des besoins et du profil des participants.
  • Apport théorique et méthodologique : séquences pédagogiques regroupées en différents modules.
  • Contenus des programmes adaptés en fonction des besoins identifiés pendant la formation.
  • Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de travaux pratiques, étude de cas et mise en situation.
  • Méthodes expositive, active et participative.
  • Réflexion et échanges sur cas pratiques.
  • Retours d'expériences.
  • Corrections appropriées et contrôles des connaissances à chaque étape, fonction du rythme de l’apprenant mais également des exigences requises au titre de la formation souscrite.

Éléments matériels :

  • Mise à disposition des outils nécessaires au bon déroulement des travaux pratiques.
  • Support de cours au format numérique projeté sur écran et transmis au participant en fin de la formation.

Référent pédagogique et formateur :

  • Chaque formation est sous la responsabilité du directeur pédagogique de l’organisme de formation.
  • Le bon déroulement est assuré par le formateur désigné par l’organisme de formation.
MOYENS PERMETTANT LE SUIVI ET L’APPRÉCIATION DES RÉSULTATS
  • Feuilles de présences signées des participants et du formateur par demi-journée.
  • Attestation de fin de formation mentionnant les objectifs, la nature et la durée de l’action et les résultats de l’évaluation des acquis de la formation.
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Les séries temporelles (Prev Lesson)
(Next Lesson) Langage R
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Public

Chefs de projets statistiques, chargés d’étude, analystes, développeur, …| Chefs de projets statistiques, chargés d’étude, analystes, développeur, …

Pré-requis

Une connaissance des méthodes usuelles de Datamining est requise. En particulier, il est préférable de connaître la régression logistique puisqu’elle sera régulièrement comparée aux méthodes d’analyse de survie. Avoir suivi la formation R niveau 1 ou avoir une utilisation basique de R.| Une connaissance des méthodes usuelles de Datamining est requise. En particulier, il est préférable de connaître la régression logistique puisqu’elle sera régulièrement comparée aux méthodes d’analyse de survie. Avoir suivi la formation R niveau 1 ou avoir une utilisation basique de R.

Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en effectuant le test disponible en bas de cette page.

Lieu de formation

Intra-entreprise/à distance

Dates ou période

À définir. Nous consulter

Tarif

Sur devis. Merci de nous contacter

Modalités

Pour s’inscrire à notre formation, veuillez nous contacter par mail ou téléphone.

Démarrage de la formation sous deux semaines (délai indicatif).

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Informations complémentaires

Pour toute réclamation, aléas ou difficultés rencontrés pendant la formation, veuillez prendre contact avec notre organisme par téléphone ou par e-mail. Nous mettrons tout en œuvre pour trouver une solution adapter.

Formation synchrone, réalisée à distance en visioconférence via l’application Microsoft Teams ou en présentiel dans les locaux du client.