Durée: 6 mois
Nombre de leçons: 27
Rubrique: Analyste CRM relation client
1. Introduction à l'analyse prédictive
1.1. Définition et importance de l'analyse prédictive
1.2. Applications courantes de l'analyse prédictive
2. Collecte et préparation des données
2.1. Sources de données
2.2. Techniques de collecte de données
2.3. Nettoyage et transformation des données
3. Techniques d'analyse prédictive
3.1. Régression linéaire et logistique
3.2. Arbres de décision et forêts aléatoires
3.3. Algorithmes de clustering
3.4. Réseaux de neurones et apprentissage profond
4. Outils et logiciels d'analyse prédictive
4.1. Présentation des outils disponibles
4.2. Comparaison des fonctionnalités
5. Mise en œuvre de l'analyse prédictive
5.1. Intégration avec les systèmes CRM
5.2. Étapes pour déployer une solution d'analyse prédictive
6. Étude de cas et exemples pratiques
6.1. Cas d'utilisation réussis
6.2. Analyse des résultats et apprentissages
7. Évaluation et amélioration continue
7.1. Méthodes pour évaluer les modèles prédictifs
7.2. Techniques pour améliorer les performances des modèles
8. Conclusion et perspectives
8.1. Récapitulatif des concepts clés
8.2. Tendances futures en analyse prédictive