Analyse pour la Prise de Décisions Managériales ( Analyse de Données pour Améliorer la Prise de Décision )

Introduction au cours

Les données sont un outil puissant disponible pour les organisations à une échelle impressionnante. Lorsqu’elles sont exploitées correctement, elles ont le potentiel de guider la prise de décision, d’influencer la formulation de stratégies et d’améliorer la performance organisationnelle.

Selon un rapport de la société d’intelligence économique Micro Strategy, 56 % des répondants ont déclaré que l’analyse des données avait conduit à une « prise de décision plus rapide et plus efficace » dans leurs entreprises. Parmi les autres avantages cités, on trouve :

Ce cours de formation Analyse pour les Décisions Managériales proposé par Career Academy Institute mettra en avant :

• Un guide des données et de l’analyse
• L’analyse descriptive
• L’analyse diagnostique
• L’analyse prédictive
• L’analyse prescriptive

Objectifs

À la fin de ce cours, vous apprendrez à :

• Identifier la différence entre la science des données et l’analyse des données
• Appliquer l’analyse des données dans un contexte commercial
• Appliquer l’analyse descriptive
• Appliquer l’analyse diagnostique
• Appliquer l’analyse prédictive
• Appliquer l’analyse prescriptive

Méthodologie de formation

Ce cours est pratique, avec une formation pratique sur MS Excel et Power BI Desktop. 20 % du cours est basé sur la théorie, tandis que 80 % utilise MS Excel et Power BI Desktop. Des ordinateurs portables seront mis à disposition pendant toute la durée de la formation.

Impact organisationnel

L’organisation bénéficiera des avantages suivants :

• Une efficacité et une productivité améliorées
• Une meilleure performance financière
• L’identification et la création de nouveaux produits et services générateurs de revenus
• Une acquisition et une fidélisation accrues des clients
• Une amélioration de l’expérience client
• Un avantage concurrentiel

Impact personnel

Les participants tireront les bénéfices suivants de ce cours :

• Apprendre à exploiter la puissance des données et à en tirer des avantages
• Découvrir comment analyser efficacement les données pour en tirer des conclusions, des prédictions et des insights actionnables afin de prendre des décisions impactantes
• Améliorer les compétences des professionnels dans divers rôles
• Effectuer des analyses numériques ou générales de données
• Structurer et combiner des données à des fins d’analyse

Public cible

Ce cours s’adresse à un large éventail de professionnels, mais sera particulièrement bénéfique pour :

• Les marketeurs, qui utilisent les données clients, les tendances sectorielles et les performances des campagnes passées pour planifier des stratégies marketing
• Les chefs de produit, qui analysent les données du marché, de l’industrie et des utilisateurs pour améliorer les produits de leur entreprise
• Les professionnels de la finance, qui utilisent les données de performance historique et les tendances sectorielles pour prévoir les trajectoires financières de leur entreprise
• Les professionnels des ressources humaines et de la diversité, de l’équité et de l’inclusion, qui obtiennent des insights sur les opinions, les motivations et les comportements des employés et les associent aux tendances sectorielles pour apporter des changements significatifs dans leur organisation

Programme du cours

Module 1 : Un guide pour débuter dans les données et l’analyse

• Science des données vs analyse des données
• La science des données dans les affaires
• L’analyse des données dans les affaires
• La littératie des données
• L’écosystème et le cycle de vie des données
• La confidentialité et l’éthique des données
• L’intégrité des données
• Développer vos compétences en données et analyse
• 7 compétences en données et analyse dont vous avez besoin
• Comment améliorer vos compétences
• Le cadre de prise de décision basée sur les données

Module 2 : Analyse descriptive

• Rapports sur le trafic et l’engagement
• Analyse des états financiers
• Tendances de la demande
• Résultats agrégés d’enquêtes
• Progression vers les objectifs
• Techniques de visualisation des données

Module 3 : Analyse diagnostique

• Tests d’hypothèses
• Corrélation vs causalité
• Analyse de régression diagnostique
• Examiner la demande du marché
• Expliquer le comportement des clients
• Identifier les problèmes technologiques
• Améliorer la culture d’entreprise

Module 4 : Analyse prédictive

• Analyse de régression
• Régression linéaire simple
• Régression multiple
• Analyse de scénarios
• Fonctions logiques
• Tableaux de données
• Scénarios

Module 5 : Analyse prescriptive

• Capital-risque : Décisions d’investissement
• Ventes : Notation des leads
• Curation de contenu : Recommandations algorithmiques
• Banque : Détection de fraude
• Gestion de produit : Développement et amélioration
• Marketing : Automatisation des e-mails