Data Science

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