Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
La phase de collecte et préparation des données est cruciale pour la réussite de toute analyse prédictive. Elle comprend plusieurs étapes interdépendantes qui assurent la qualité et la pertinence des données utilisées dans les modèles. Voici un aperçu des soussections essentielles :
Pour commencer, il est important d'identifier et de sélectionner les sources de données appropriées. Ces sources peuvent être internes, comme des bases de données de l'entreprise, ou externes, comme des données publiques disponibles sur Internet. Voici quelques exemples courants :
Une fois les sources identifiées, la deuxième étape consiste à collecter les données. Plusieurs techniques peuvent être employées, chacune ayant ses avantages et ses inconvénients :
Après la collecte, les données doivent être nettoyées et transformées pour être prêtes à l’analyse. Cette étape est souvent la plus longue et peut inclure :
La qualité des données a un impact direct sur la performance des modèles prédictifs. Des données bien préparées permettent d’augmenter la précision et la fiabilité des prédictions. C’est pourquoi il est essentiel de suivre des procédures rigoureuses pour la collecte et la préparation des données.