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Business Analytics

Résumé du cours

De nombreuses entreprises privilégient l’utilisation des données dans la prise de décision. Mais les entreprises ne font pas toujour savoir comment recueillir le bon type de données ou interpréter les données dont ils disposent. C’est là que les affaires les analystes interviennent. L’analyse commerciale comprend la collecte, la compréhension et l’application de données au sein d’un organisation pour prendre des décisions commerciales éclairées et résoudre des problèmes.¹ Un analyste commercial utilisera outils d’analyse et méthodes statistiques pour découvrir des informations critiques sur le passé d’une entreprise performance et développer la modélisation prédictive. Une fonction plus traditionnelle pour un analyste d’affaires peut faire des prédictions sur les besoins en stocks en fonction des tendances saisonnières des ventes. Mais la nature de la collecte de données a changé avec la croissance du paysage numérique. Désormais, les analystes commerciaux peuvent se retrouvent à explorer des données non structurées telles que des critiques de produits pour aider les entreprises à définir politiques et objectifs.
Pour ceux qui souhaitent comprendre comment devenir analyste d’affaires, il existe un certain nombre de différentes options pour les apprenants. Les emplois d’analyse commerciale nécessitent des connaissances spécialisées, bien que vous n’avez pas nécessairement besoin d’expérience préalable pour entrer dans le domaine. En fonction de vos objectifs de carrière, vous pouvez développer vos compétences dans un cours d’analyse commerciale en ligne, ou vous pouvez choisir de poursuivre une entreprise certification analytique ou un diplôme d’analyse commerciale.

Concepts clés

  • Analyse prescriptive II – Biais économiques comportementaux : Se concentrer sur l’aversion au risque
    en examinant le cadre à travers lequel vous voyez le problème. Apprendre l’importance de définir des objectifs collectifs, des contraintes et des critères de décision pour éviter les biais et de décision pour éviter les biais et surmonter les pièges de la décision dans le processus de prise de décision.
  • Biais de décision : découvrez l’importance de la prise de décision basée sur les données monde moderne. Comprendre comment définir un problème et identifier les principaux dangers qui nous empêcher de prendre des décisions optimales.
  • Analyse prédictive II — Réseaux de neurones : comprendre comment les neurones les réseaux apprennent par la formation et comment les prédictions sont faites. Apprenez à choisir la bonne architecture réseau pour faire des prévisions commerciales et évaluer si vous avez besoin d’un réseau de neurones du tout.
  •  Analyse descriptive : Obtenir des données grâce à des techniques qui incluent l’exploration de données et le grattage Web et le rendre utilisable grâce au nettoyage des données. Explorez diverses applications interfaces de programmation, qui aident les applications et les bases de données (ou d’autres services) communiquer entre eux.
  • Analyse prescriptive I : Créer un plan d’action pour votre entreprise en reliant des données d’analyse prédictive avec votre modèle d’entreprise et vos objectifs à l’aide d’arbres de valeur. Utilisez des arbres de décision pour exécuter des simulations afin de prévoir les bénéfices pour divers scénarios et niveaux de incertitude.
  • Opportunités de mégadonnées : ce module donne un aperçu des mégadonnées, en notant à la fois les opportunités et les défis. Explorez les quatre V du Big Data : volume, variété, vitesse et véracité – et comment ces attributs sont utilisés pour extraire de la valeur pour faire
    décisions commerciales importantes.

 

  • Expérimentation : Apprenez l’importance de l’expérimentation pour tirer conclusions significatives à partir des big data. Explorez les différentes normes d’expérimentation avec A/B testing, les contrôles randomisés et les corrélations. 
  • Questions éthiques/juridiques et organisationnelles I : Apprenez à connaître les défis liés à la mise en œuvre des données obtenues à partir de vos différents projets d’analyse et comment les surmonter en mettant en place l’infrastructure appropriée au sein de votre entreprise.
    les surmonter en mettant en place l’infrastructure appropriée au sein de votre organisation.
  • Analyse prédictive I – Apprentissage automatique : Prédire l’avenir avec plus de avec plus de confiance devient une réalité lorsque vous explorez divers algorithmes d’apprentissage automatique supervisé, tels que la régression, l’apprentissage automatique et l’apprentissage automatique. supervisé, tels que la régression, les arbres de décision et les machines à vecteurs de support.
  • Questions éthiques/juridiques et organisationnelles II : Comprendre les questions juridiques associées et réfléchir aux considérations éthiques liées à la prédiction de la personnalité des clients à l’aide de leurs profils en ligne pour leur envoyer des courriels. personnalités des clients en utilisant leurs profils en ligne pour leur envoyer des publicités ciblées.