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Plan du cours

Fondements de la pensée axée sur les données

  1. Le rôle des données dans une organisation
  • Les données comme soutien pour les décisions opérationnelles et stratégiques
  • Organisations axées sur les données vs. organisations dirigées par l'intuition
  • Pièges courants dans le travail avec les données

2. Sources de données et caractéristiques

  • Données transactionnelles, opérationnelles et de référence
  • Données internes et externes
  • Données structurées et non structurées

3. Qualité des données et son impact sur la prise de décision

  • Complétude, cohérence, opportunité et précision
  • Problèmes typiques de qualité des données
  • L'impact de données erronées sur les conclusions analytiques

4. Techniques fondamentales d'analyse des données

  • Analyse descriptive
  • Analyse comparative
  • Tendances et saisonnalité
  • Segmentation des données

5. Indicateurs clés de performance (KPI) et métriques commerciales

  • La différence entre un KPI et une métrique
  • Sélection des indicateurs appropriés
  • Les pièges de la surcharge de KPI (métriques excessives)

 

Insights et recommandations commerciales

  1. Interprétation des résultats de l'analyse
  • Contexte commercial des données
  • Distinguer la corrélation de la causalité
  • Identifier les schémas et les anomalies

2. Approches analytiques avancées

  • Analyse de scénarios
  • Analyse des causes racines (RCA)
  • Inférence basée sur des données incomplètes

3. Visualisation des données

  • Principes d'une visualisation claire
  • Choix du format approprié pour le type de données
  • Erreurs courantes dans la présentation des résultats

4. Formulation des insights

  • Définition d'un insight commercial
  • Des données à la conclusion
  • Structure d'un insight logique

5. Recommandations fondées sur les données

  • Relier les données au contexte commercial
  • Risques et limites des recommandations
  • Communication des recommandations aux décideurs

 

Pré requis

  • Compétences de base dans Microsoft Excel ou des outils de tableur similaires.
  • Expérience de travail avec des rapports commerciaux ou opérationnels.
  • Des connaissances de base en statistiques descriptives sont un avantage.

    Public cible

  • Analystes commerciaux et système.
  • Consultants et spécialistes de la stratégie.
  • Gestionnaires et chefs d'équipe qui prennent des décisions fondées sur les données.
  • Spécialistes de la génération de rapports et de la BI (intelligence commerciale).
 14 Heures

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