Data Science

Techniques de segmentation

Objectifs

  • Les techniques de segmentation s’utilisent lorsqu’on dispose d’un grand volume de données, au sein duquel on cherche à distinguer des sous-ensembles homogènes, qui recevront a priori des traitements ou des analyses différenciées par la suite
  • Cette formation de deux journées vous propose de vous initier à ces différentes techniques pour mettre en place de façon opérationnelle une segmentation

Programme

Les principes de la segmentation
  • Introduction
  • Les Applications de la Segmentation
  • Les étapes d’une segmentation
Mise en place d’une segmentation
  • Cadrage et définition des besoins
  • Construction de la base de travail
  • Réalisation de la segmentation : la CAH, les nuées dynamiques (dont la k-means), les méthodes mixtes, le réseau de Kohonen
  • Finalisation des segments
  • Mise en œuvre opérationnelle
Cas pratiques et best practises
SAP Predictive Analytics (Prev Lesson)
(Formation suivante) Python Niveau 2, la data science avec Python
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