Présentation sur l'expérimentation (bilan intermédiaire au 1er juin 2010) men...Morgan Magnin
L’École Centrale de Nantes est actuellement engagée dans un projet (fédérant, entre autres, les Ecoles des Mines de Nantes, d’Alès et de Douai, l’INSA de Rouen, l’Université de Bordeaux 2 et, bien sûr, l’ECN) qui vise à assurer une meilleure évaluation du savoir-faire en informatique. Pour ce faire, la méthode envisagée est celle des tests de concordance de scripts, notés TCS.
L’objectif des TCS est d’évaluer le raisonnement des étudiants placés dans une situation professionnelle, et non pas leurs connaissances (ce qui peut déjà être fait par des méthodes "classiques", allant du QCM au devoir sur table). Les TCS constituent donc un outil d’évaluation complémentaire des procédures déjà existantes. Des études ont montré la fidélité et la validité des TCS pour différencier les étudiants en fonction de leur niveau d’expertise. Ils permettent de tester un grand nombre d’étudiants de façon standardisée, discriminante et objective.
Ils sont déjà largement utilisés dans de nombreuses universités relevant du secteur médical. Ils permettent d’évaluer le raisonnement en situation incertaine correspondant à la vie professionnelle. Ils mettent en jeu des problèmes mal définis, avec des données incertaines et pour lesquels plusieurs solutions sont possibles. Les raisonnements des étudiants sont alors confrontés à ceux d’experts.
Cette présentation a été effectué dans le cadre de la réunion des correspondants TICE de la Conférence Régionale des Grandes Écoles de la Région Pays de la Loire, le mardi 1er juin 2010 à Angers.
"Utilisation des Tests de Concordance de Scripts pour l’évaluation en informa...Morgan Magnin
Ce diaporama est le support de présentation de l'article suivant :
M. Magnin et G. Moreau. Utilisation des Tests de Concordance de Scripts pour l’évaluation en informatique. Communication scientifique. Dans : 7ème Colloque International Technologies de l’Information et de la Communication pour l’Enseignement (TICE), 8 pages, Nancy-Metz, Décembre 2010.
L'article, téléchargeable sur http://eat-tice.ec-nantes.fr/?p=471, concerne l’utilisation des tests de concordance de script (TCS) en informatique, écrit par Guillaume Moreau et moi-même. Les TCS constituent un outil pour évaluer les compétences des étudiants face à des problèmes ouverts. Notre expérience était la première menée en dehors du cadre de la médecine (dont ils proviennent). Nous comptons désormais assurer leur dissémination à l’échelle nationale, mais aussi les étendre à d’autres domaines.
EIG Promo 2 - Présentation du défi CoachÉlève, AssistProfEtalab
Programme Entrepreneur.e d'Intérêt Général - Promotion 2.
Session d'information du 10 octobre 2017.
Pitch du défi CoachÉlève, AssistProf du Ministère de l'Éducation Nationale.
Pour en savoir plus : https://entrepreneur-interet-general.etalab.gouv.fr/
Méthodologie de Formation et Communication combinant l'utilisation de multiples médias afin d'optimiser le transfert de connaissances et de compétences aux utilisateurs
Ce document présente le concept d'intégration de formation en e-learning, avec la documentation du modèle d'affaires du projet de création d'entreprise et de l'accompagnement.
Présentation sur l'expérimentation (bilan intermédiaire au 1er juin 2010) men...Morgan Magnin
L’École Centrale de Nantes est actuellement engagée dans un projet (fédérant, entre autres, les Ecoles des Mines de Nantes, d’Alès et de Douai, l’INSA de Rouen, l’Université de Bordeaux 2 et, bien sûr, l’ECN) qui vise à assurer une meilleure évaluation du savoir-faire en informatique. Pour ce faire, la méthode envisagée est celle des tests de concordance de scripts, notés TCS.
L’objectif des TCS est d’évaluer le raisonnement des étudiants placés dans une situation professionnelle, et non pas leurs connaissances (ce qui peut déjà être fait par des méthodes "classiques", allant du QCM au devoir sur table). Les TCS constituent donc un outil d’évaluation complémentaire des procédures déjà existantes. Des études ont montré la fidélité et la validité des TCS pour différencier les étudiants en fonction de leur niveau d’expertise. Ils permettent de tester un grand nombre d’étudiants de façon standardisée, discriminante et objective.
Ils sont déjà largement utilisés dans de nombreuses universités relevant du secteur médical. Ils permettent d’évaluer le raisonnement en situation incertaine correspondant à la vie professionnelle. Ils mettent en jeu des problèmes mal définis, avec des données incertaines et pour lesquels plusieurs solutions sont possibles. Les raisonnements des étudiants sont alors confrontés à ceux d’experts.
Cette présentation a été effectué dans le cadre de la réunion des correspondants TICE de la Conférence Régionale des Grandes Écoles de la Région Pays de la Loire, le mardi 1er juin 2010 à Angers.
"Utilisation des Tests de Concordance de Scripts pour l’évaluation en informa...Morgan Magnin
Ce diaporama est le support de présentation de l'article suivant :
M. Magnin et G. Moreau. Utilisation des Tests de Concordance de Scripts pour l’évaluation en informatique. Communication scientifique. Dans : 7ème Colloque International Technologies de l’Information et de la Communication pour l’Enseignement (TICE), 8 pages, Nancy-Metz, Décembre 2010.
L'article, téléchargeable sur http://eat-tice.ec-nantes.fr/?p=471, concerne l’utilisation des tests de concordance de script (TCS) en informatique, écrit par Guillaume Moreau et moi-même. Les TCS constituent un outil pour évaluer les compétences des étudiants face à des problèmes ouverts. Notre expérience était la première menée en dehors du cadre de la médecine (dont ils proviennent). Nous comptons désormais assurer leur dissémination à l’échelle nationale, mais aussi les étendre à d’autres domaines.
EIG Promo 2 - Présentation du défi CoachÉlève, AssistProfEtalab
Programme Entrepreneur.e d'Intérêt Général - Promotion 2.
Session d'information du 10 octobre 2017.
Pitch du défi CoachÉlève, AssistProf du Ministère de l'Éducation Nationale.
Pour en savoir plus : https://entrepreneur-interet-general.etalab.gouv.fr/
Méthodologie de Formation et Communication combinant l'utilisation de multiples médias afin d'optimiser le transfert de connaissances et de compétences aux utilisateurs
Ce document présente le concept d'intégration de formation en e-learning, avec la documentation du modèle d'affaires du projet de création d'entreprise et de l'accompagnement.
Socio Data Management présente son outil de simulation prédictive au Printemp...Socio Data Management
Leader sur le secteur du traitement et de l’analyse de données depuis plus de 40 ans, la société Socio Data Management sera présente au Printemps des études les 11 et 12 avril 2019 au Palais Brongniart à Paris, stand 25, pour présenter son outil de simulation prédictive : le Simulateur Bayésien.
Cette solution est une exclusivité Socio Data Management, la seule à combiner la modélisation bayésienne avec la Data Visualisation. Elle permet de déterminer l’importance et l’impact des critères d’évaluation sur un indicateur global et de visualiser « en direct » les interactions entre plusieurs critères. Dans le cadre des études marketing, elle s’applique aux indicateurs de satisfaction, de notoriété, de préférence de marques, d’acceptabilité, de recommandation, etc.
« Notre Simulateur Bayésien, unique sur le marché, combine l’expertise R&D des équipes de Socio Data Management avec la technique d’analyse statistique des réseaux bayésiens. Reposant sur des matrices, ces derniers permettent d’accélérer le calcul des correspondances entre les variables. Notre simulateur, lui, permet de faire varier les contributions directes et indirectes pour voir comment les critères impactent un KPI global et s’articulent entre eux. » explique Emmanuel Vandenbesselaer, Directeur de Clientèle chez Socio Data Management.
Inscrivez-vous à la formation EMFPS du 25 au 27 septembre 2018 "Maîtriser la...Jean-Luc Balança
animée par Muriel Tounsi (Responsable des statistiques, Chef de Projet – Axonal – Biostatem), Nicolas Lemaire (Biostatisticien senior, Chef de Projet – Axonal – Biostatem), Béranger Lueza, PhD (Lead Consultant – Amaris HEMA)
https://bit.ly/2u7MTlC
Formation : "Maîtriser la lecture critique d’essais cliniques et de méta-anal...Jean-Luc Balança
Découvrez la formation des 29/30/31mai 2018, animée par Muriel Tounsi (Responsable des statistiques, Chef de Projet – Axonal – Biostatem), Nicolas Lemaire (Biostatisticien senior, Chef de Projet – Axonal – Biostatem), Béranger Lueza, PhD (Health Economist/Biostatistician – Department of Biostatistics and Epidemiology – Team Oncostat, CESP INSERM U1018 – Institut Gustave Roussy)
http://bit.ly/2Gm1b7h
[FRENCH DOCUMENT]
Comment Criteo "accélère" la formation pour la mettre au rythme du business et des collaborateurs.
COmment le "digital learning" est un booster de cette strategie.
François FOURNIER - Global Learning and Management Development Director - CRITEO
60 oppe numérique au service de l'enseignement de l'entrepreneuriat 10 12-2014Rémi Bachelet
Le numérique au service de l'enseignement de l'entrepreneuriat
Journées OPPE - APCE
Novancia, Paris – 10 décembre 2014
Entrepreneuriat & MOOC
Quelle offre ?
Pourquoi tant de MOOC en entrepreneuriat ?
Suivre un MOOC : Programme, activités : un exemple concret
Quelle utilité des MOOC pour les créateurs d’entreprise ?
Les entrepreneurs sont-ils le meilleur public possible pour les MOOCs ?
Communautés en ligne et bouche à oreille 2015 2016 - identité du masterMaster CELSA Mines
Répartis en petits groupes, nous nous attachons à redéfinir la stratégie de communication du Master CTN dans sa composante non-institutionnelle : site des étudiants et comptes sociaux qui lui sont attachés.
Notre objectif est de contribuer à la réputation de la formation à travers la mise en valeur des compétences acquises par les étudiants et diplômés.
Maîtriser la lecture critique d’essais cliniques et de méta-analyses au trave...Jean-Luc Balança
Découvrez la formation EMFPS du 23 au 25 janvier 2018
animée par Muriel Tounsi (Responsable des statistiques, Chef de Projet – Axonal – Biostatem), Nicolas Lemaire (Biostatisticien senior, Chef de Projet – Axonal – Biostatem), Béranger Lueza, PhD (Health Economist/Biostatistician – Department of Biostatistics and Epidemiology – Team Oncostat, CESP INSERM U1018 – Institut Gustave Roussy) http://bit.ly/2CT8TaX
Socio Data Management présente son outil de simulation prédictive au Printemp...Socio Data Management
Leader sur le secteur du traitement et de l’analyse de données depuis plus de 40 ans, la société Socio Data Management sera présente au Printemps des études les 11 et 12 avril 2019 au Palais Brongniart à Paris, stand 25, pour présenter son outil de simulation prédictive : le Simulateur Bayésien.
Cette solution est une exclusivité Socio Data Management, la seule à combiner la modélisation bayésienne avec la Data Visualisation. Elle permet de déterminer l’importance et l’impact des critères d’évaluation sur un indicateur global et de visualiser « en direct » les interactions entre plusieurs critères. Dans le cadre des études marketing, elle s’applique aux indicateurs de satisfaction, de notoriété, de préférence de marques, d’acceptabilité, de recommandation, etc.
« Notre Simulateur Bayésien, unique sur le marché, combine l’expertise R&D des équipes de Socio Data Management avec la technique d’analyse statistique des réseaux bayésiens. Reposant sur des matrices, ces derniers permettent d’accélérer le calcul des correspondances entre les variables. Notre simulateur, lui, permet de faire varier les contributions directes et indirectes pour voir comment les critères impactent un KPI global et s’articulent entre eux. » explique Emmanuel Vandenbesselaer, Directeur de Clientèle chez Socio Data Management.
Inscrivez-vous à la formation EMFPS du 25 au 27 septembre 2018 "Maîtriser la...Jean-Luc Balança
animée par Muriel Tounsi (Responsable des statistiques, Chef de Projet – Axonal – Biostatem), Nicolas Lemaire (Biostatisticien senior, Chef de Projet – Axonal – Biostatem), Béranger Lueza, PhD (Lead Consultant – Amaris HEMA)
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Formation : "Maîtriser la lecture critique d’essais cliniques et de méta-anal...Jean-Luc Balança
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Notre objectif est de contribuer à la réputation de la formation à travers la mise en valeur des compétences acquises par les étudiants et diplômés.
Maîtriser la lecture critique d’essais cliniques et de méta-analyses au trave...Jean-Luc Balança
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animée par Muriel Tounsi (Responsable des statistiques, Chef de Projet – Axonal – Biostatem), Nicolas Lemaire (Biostatisticien senior, Chef de Projet – Axonal – Biostatem), Béranger Lueza, PhD (Health Economist/Biostatistician – Department of Biostatistics and Epidemiology – Team Oncostat, CESP INSERM U1018 – Institut Gustave Roussy) http://bit.ly/2CT8TaX
Newsletter SPW Agriculture en province du Luxembourg du 03-06-24BenotGeorges3
Les informations et évènements agricoles en province du Luxembourg et en Wallonie susceptibles de vous intéresser et diffusés par le SPW Agriculture, Direction de la Recherche et du Développement, Service extérieur de Libramont.
https://agriculture.wallonie.be/home/recherche-developpement/acteurs-du-developpement-et-de-la-vulgarisation/les-services-exterieurs-de-la-direction-de-la-recherche-et-du-developpement/newsletters-des-services-exterieurs-de-la-vulgarisation/newsletters-du-se-de-libramont.html
Bonne lecture et bienvenue aux activités proposées.
#Agriculture #Wallonie #Newsletter #Recherche #Développement #Vulgarisation #Evènement #Information #Formation #Innovation #Législation #PAC #SPW #ServicepublicdeWallonie
M2i Webinar - « Participation Financière Obligatoire » et CPF : une opportuni...M2i Formation
Suite à l'entrée en vigueur de la « Participation Financière Obligatoire » le 2 mai dernier, les règles du jeu ont changé !
Pour les entreprises, cette révolution du dispositif est l'occasion de revoir sa stratégie de formation pour co-construire avec ses salariés un plan de formation alliant performance de l'organisation et engagement des équipes.
Au cours de ce webinar de 20 minutes, co-animé avec la Caisse des Dépôts et Consignations, découvrez tous les détails actualisés sur les dotations et les exonérations, les meilleures pratiques, et comment maximiser les avantages pour les entreprises et leurs salariés.
Au programme :
- Principe et détails de la « Participation Financière Obligatoire » entrée en vigueur
- La dotation : une opportunité à saisir pour co-construire sa stratégie de formation
- Mise en pratique : comment doter ?
- Quelles incidences pour les titulaires ?
Webinar exclusif animé à distance en coanimation avec la CDC
Mémoire de licence en finance comptabilité et audit
Catalogue de formations - SLPV analytics
1. Comprendre pour agir
31/10/2020 Nom du document 1
Catalogue de formation: techniques statistiques du marketing
31 octobre 2020
Contacts:Antoine Moreau – 06 19 23 08 70 - antoine.moreau@slpv-analytics.com
2. Introduction
SLPV analytics est une société de conseil en Data Science, principalement dans le domaines du marketing. Alors que notre métier requiert une
forte expertise technique, la transparence des méthodes et leur pédagogie est une condition essentielles de l’opérationnalité des solutions que
nous proposons. Il était donc naturel qu’une partie de notre offre consiste en des formations dans les domaines d’expertise de la société. Ce
catalogue détaille nos formations et les conditions de leur déroulement. La présentation de l’ensemble de nos activités et de nos références se
trouve en annexe.
Nos formations sont ancrées dans la pratique marketing, à partir d’exemples puisés dans plus de 25 ans de participation à des projets de
mesure d’efficacité, de segmentation des consommateurs, de prévision d’achat et de réachat, d’évaluation de la satisfaction ou de la
fidélité,…Chaque session débute par la description des exemples utilisés lors de la session, avec, avant tout, les questions métier que l’on
cherche à résoudre. Le choix des méthodes et des techniques utilisées est toujours mis en perspective en fonction de ces questions métier.
Au-delà de ce catalogue de formation, nous pouvons vous accompagner sur des projets spécifiques avec des sessions de coaching. N’hésitez
pas à nous contacter à ce propos sur contact@slpv-analytics.com
Voici 5 courtes vidéos qui résument notre philosophie sur les Data Sciences et leur pédagogie:
• Data Sciences: des concepts nouveaux? https://www.youtube.com/watch?v=VYPT57LW-tc
• Comprendre les Data Sciences en étant nul en maths: https://www.youtube.com/watch?v=pdeUth-lRvI
• La Data, Big ou Smart? https://www.youtube.com/watch?v=18r1AojtlS0
• Mesurer l’efficacité des campagnes marketing grâce à la data: https://www.youtube.com/watch?v=wC1lUrKmSjE
• Statistique, machine learning, intelligence artificielle:
https://www.youtube.com/watch?v=bkx5enzEp9s&list=PLuII1dZGAOYHuYVsQvTRgwJWUpfbCnzj7
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 2
3. Déroulement des sessions
Nous organisons des sessions de formation inter ou intra entreprises, avec 6 participants au maximum. Il faut 3 participants minimum
pour que la formation inter entreprise ait lieu.
Les sessions se déroulent en visioconférence, par l’application Zoom. Le lien Zoom sera envoyé aux participants 2 jours avant la
formation. Seuls les stagiaires inscrits seront admis à la formation.
Un court questionnaire d’évaluation est envoyé aux participants avant la session pour celles qui mentionnent un pré requis.
Le support du cours sera diffusé aux participants sous format pdf à l’issue de la session. Les questions posées lors de la sessions seront
intégrées au support diffusé.
Des exercices sont proposées tout au long des sessions. La plate-forme Beekast permet une interaction et un suivi de chaque
participant.
Une évaluation instantanée de la session est effectuée avec Beekast.
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 3
4. Conditions budgétaires
SLPV analytics est un organisme de formation, dont la déclaration d’activité est enregistrée sous le numéro 11756027575 auprès du
préfet de région d’Ile-de-France.
Tarifs:
• Intra-entreprise: 900 euros HT la session d’une demi-journée – 1 800 euros HT la session d’une journée
• Inter-entreprises, par personne formée: 300 euros HT la session d’une demi-journée – 600 euros HT la session d’une journée
• Journée de coaching: 1 500 euros HT
Pour les formations intra-entreprise, il est possible d’adapter les exemples utilisées lors des formations à des études ou données que
vous nous fournissez. Au vu des éléments fournis, un budget de préparation de la formation sera établi.
Conditions de paiement: 30 jours net par virement.
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 4
5. Liste de nos formations
Statistique descriptive.
Analyses factorielles et typologies
Analyse prédictive au niveau individuel
Analyse prédictive sur série temporelle agrégée
Analyses de drivers
MaxDiff etTrade off
Mesure de l’efficacité des campagnes publicitaires
Marketing Mix Modeling
Introduction aux méthodes statistiques du Big Data
Définir et choisir les bons KPI pour piloter son activité
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 5
7. Statistique descriptive (1/2)
Objectif pédagogique: connaître les notions de base de la statistique pour pouvoir comprendre et exploiter des tableaux synthétiques
résumant toute base de données.
Compétences visées: comprendre les notions suivantes: moyenne, médiane, variance, tests statistique, corrélation.
Public cible: analyste ou consultant ayant à interpréter des tableaux de données
Durée: 1 demi-journée
Pré-requis: aucun
Moyens pédagogiques et d’encadrement: support de cours powerpoint distribué aux stagiaires – exercices distribués sous format
Excel – accès à la plate-forme Beekast pour tous les stagiaires, qui leur permet de répondre aux questions de à des questionnaires
durant la formation, et qui permet de suivre les réponses de chacun individuellement
Appréciation des résultats: moyenne des notes attribuées à chaque exercice (3 durant la session).
Modalités d’évaluation: questionnaire envoyé aux stagiaires dès la fin de la session sur la plate-forme Beekast.
Formateur: Antoine Moreau
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 7
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8. Statistique descriptive (2/2)
Programme:
• Les données et exemples utilisés lors de la session
• Avant l’analyse des données…
• Procédures d’échantillonnage,
• Tailles d’échantillon,
• Redressement, extrapolation
• Analyse descriptive univariée:
• Moyenne, variance,
• Médiane, quantiles,
• Intervalles de confiance, tests statistiques.
• Analyse descriptive multivariée:
• Corrélations,
• Tests du chi-deux
• Une première approche d’analyse de drivers: le bilan d’image.
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 8
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Formateur: Antoine Moreau
9. Analyses factorielles et typologie: une journée (1/3)
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 9
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Objectif pédagogique: savoir décrire et interpréter une typologie et la traduire en actions opérationnelles.
Compétences visées: comprendre les briques de base d’une typologie (AFC, ACP, ACM, AFM, classification hiérarchique) et en
interpréter les résultats.
Public cible: : analyste ou consultant ayant à analyser/présenter des segmentations de clientèle.
Durée: 1 journée
Pré-requis: connaissance des notions de base de la formation « statistique descriptive »
Moyens pédagogiques et d’encadrement: support de cours powerpoint distribué aux stagiaires – exercices distribués sous format
Excel – accès à la plate-forme Beekast pour tous les stagiaires, qui leur permet de répondre aux questions de à des questionnaires
durant la formation, et qui permet de suivre les réponses de chacun individuellement
Appréciation des résultats: moyenne des notes attribuées à chaque exercice (5 durant la session).
Modalités d’évaluation: questionnaire envoyé aux stagiaires dès la fin de la session sur la plate-forme Beekast.
Formateur: Antoine Moreau
10. Analyses factorielles et typologie: une journée (2/3)
Programme:
• Les données et exemples utilisés lors de la session
• A quoi servent les analyses multivariées?
• Panorama des méthodes:
• Décrire et segmenter,
• Analyser et prévoir.
• Notions utiles:
• Centrer-réduire,
• Variance inter, variance intra
• Variable qualitative, variable quantitative,
• Corrélations
• Causalité
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 10
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11. Analyses factorielles et typologie: une journée (3/3)
Programme (suite):
• Analyse factorielles
• Les différentes analyses factorielles:ACP, AFC,ACM, AFM
• Comment marche une analyse factorielle?
• Comment lire les résultats d’une analyse factorielle?
• Typologies:
• Les différentes étapes: analyse factorielle, typologie, caractérisation des groupes,
• La CAH,
• La typologie en classes latentes.
• Algorithmes de réaffectation:
• Golden Questions: avantages et inconvénients,
• Choix des Golden Questions,
• Algorithme etTypingTool.
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 11
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12. Analyse prédictive au niveau individuel (1/2)
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 12
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Objectif pédagogique: savoir interpréter les livrables d’une modélisation quantitative sur données individuelles et la traduire en
actions opérationnelles.
Compétences visées: comprendre les notions élémentaires d’une modélisation (écart-type, p-value, validation croisée, critères de
goodness of fit) et en interpréter les résultats
Public cible: : analyste ou consultant ayant à analyser/présenter des modélisations statistiques sur des bases de données individuelles
(calcul de probabilité d’achat ou de réachat, analyses de drivers,…).
Durée: 1 journée
Pré-requis: connaissance des notions de base de la formation « statistique descriptive »
Moyens pédagogiques et d’encadrement: support de cours powerpoint distribué aux stagiaires – exercices distribués sous format
Excel – accès à la plate-forme Beekast pour tous les stagiaires, qui leur permet de répondre aux questions de à des questionnaires
durant la formation, et qui permet de suivre les réponses de chacun individuellement
Appréciation des résultats: moyenne des notes attribuées à chaque exercice (6 durant la session).
Modalités d’évaluation: questionnaire envoyé aux stagiaires dès la fin de la session sur la plate-forme Beekast.
Formateur: Antoine Moreau
13. Analyse prédictive au niveau individuel (2/2)
Programme:
• Les données et exemples utilisés lors de la session
• A quoi servent les analyses multivariées?
• Panorama des méthodes:
• Prévoir une variable quantitative,
• Prévoir une variable qualitative.
• Les méthodes de prévision:
• Régression linéaire,
• Régression logistique,
• Analyse discriminante,
• Arbre de segmentation,
• Random Forests,
• Réseaux
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 13
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14. Analyse prédictive sur série temporelle agrégée (1/2)
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 14
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Objectif pédagogique: savoir interpréter les livrables d’une modélisation quantitative sur données agrégées et les traduire en actions
opérationnelles.
Compétences visées: comprendre les notions élémentaires d’une modélisation (écart-type, p-value, validation croisée, critères de
goodness of fit) et en interpréter les résultats
Public cible: : analyste ou consultant ayant à analyser/présenter des modélisations statistiques sur données agrégées (prévision sur
séries temporelles).
Durée: 1 demi-journée
Pré-requis: connaissance des notions de base de la formation « statistique descriptive »
Moyens pédagogiques et d’encadrement: support de cours powerpoint distribué aux stagiaires – exercices distribués sous format
Excel – accès à la plate-forme Beekast pour tous les stagiaires, qui leur permet de répondre aux questions de à des questionnaires
durant la formation, et qui permet de suivre les réponses de chacun individuellement
Appréciation des résultats: moyenne des notes attribuées à chaque exercice (2 durant la session).
Modalités d’évaluation: questionnaire envoyé aux stagiaires dès la fin de la session sur la plate-forme Beekast.
Formateur: Antoine Moreau
15. Analyse prédictive sur série temporelle agrégée (2/2)
Programme:
• Les données et exemples utilisés lors de la session
• A quoi servent les analyses multivariées?
• Les questions à se poser pour une analyse prédictive sur série temporelle:
• Forme fonctionnelle,
• Modèles hiérarchiques,
• Effets retard,
• Saisonnalité,
• Longueur de la série de données,
• Correction des variations saisonnières et des jours ouvrables.
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 15
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16. Analyse de drivers (1/2)
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 16
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Objectif pédagogique: savoir interpréter les livrables d’une analyse de drivers et les traduire en actions opérationnelles.
Compétences visées: comprendre ce qui différencie les diverses méthodes (régressions, arbres de segmentation, random forests,…),
les différents livrables (contributions, simulations) et en interpréter les résultats
Public cible: : analyste ou consultant ayant à analyser/présenter des analyses de drivers.
Durée: 1 journée
Pré-requis: connaissance des notions de base de la formation « statistique descriptive » et de la formation « analyse prédictive au
niveau individuel »
Moyens pédagogiques et d’encadrement: support de cours powerpoint distribué aux stagiaires – exercices distribués sous format
Excel – accès à la plate-forme Beekast pour tous les stagiaires, qui leur permet de répondre aux questions de à des questionnaires
durant la formation, et qui permet de suivre les réponses de chacun individuellement
Appréciation des résultats: moyenne des notes attribuées à chaque exercice (5 durant la session).
Modalités d’évaluation: questionnaire envoyé aux stagiaires dès la fin de la session sur la plate-forme Beekast.
Formateur: Antoine Moreau
17. Analyse de drivers (2/2)
Programme:
• Les données et exemples utilisés lors de la session
• Les analyses de drivers: pourquoi et dans quel contexte
• Importance déclarée vs importance calculée,
• Préférence de marque, intention d’achat, satisfaction des clients
• Le principe d’une analyse de drivers
• Prise en compte des non linéarités,
• Contexte concurrentiel vs monadique,
• Les outputs possibles d’une analyse de drivers:
• Contributions,
• Simulations,
• Comment en parler au client?
• Quand faut-il utiliser quelle méthode? Avantage et inconvénients de chacune:
• Régressions,
• Réseaux,
• Arbres de segmentation et random forests
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 17
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18. MaxDiff etTrade Off (1/3)
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 18
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Objectif pédagogique: savoir interpréter les livrables d’un MaxDiff ou d’un Trade Off et les traduire en actions opérationnelles.
Compétences visées: comprendre les notions de base (modélisation hiérarchique bayésienne, utilités, …), les différents livrables
(importance, part de voix, simulateur) et en interpréter les résultats
Public cible: : analyste ou consultant ayant à analyser/présenter des MaxDiff ou des Trade Off
Durée: 1 journée
Pré-requis: connaissance des notions de base de la formation « statistique descriptive » et de la formation « analyse prédictive au
niveau individuel »
Moyens pédagogiques et d’encadrement: support de cours powerpoint distribué aux stagiaires – exercices distribués sous format
Excel – accès à la plate-forme Beekast pour tous les stagiaires, qui leur permet de répondre aux questions de à des questionnaires
durant la formation, et qui permet de suivre les réponses de chacun individuellement
Appréciation des résultats: moyenne des notes attribuées à chaque exercice (6 durant la session).
Modalités d’évaluation: questionnaire envoyé aux stagiaires dès la fin de la session sur la plate-forme Beekast.
Formateur: Antoine Moreau
19. MaxDiff etTrade Off (2/3)
Programme:
• Les données et exemples utilisés lors de la session
• Dans quels contextes proposer un MaxDiff ou unTrade Off:
• Hiérarchisation de préférence entre produits ou services,
• Importance respective des différentes caractéristiques d’un produit ou d’un service,
• Part de voix d’un nouveau produit ou service par rapport à un existant,
• Mesure de l’élasticité prix,
• Valorisation des caractéristiques d’un produit/service par les consommateurs- Revenue Management.
• Le plan d’expérience:
• Principe: nombre d’écrans, de choix proposés, nombre d’interviews
• Qu’est-ce qui va influer sur la complexité (et donc le coût) d’un plan d’expérience.
• Un peu de technique:
• Différents types deTradeOff: CBC, ACBC,
• Modélisation hiérarchique bayésienne,
• Exclusions entre attributs, attributs réservés à certains segments.
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 19
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Formateur: Antoine Moreau
20. MaxDiff etTrade Off (3/3)
Programme (suite):
• Les questions sur la modélisation à poser/à se poser:
• Cleaning des réponses,
• Hiérarchie attendue des utilités,
• Modélisation par segments,
• Croisement de caractéristiques.
• Analyse des livrables:
• Utilités, intervalles de confiance,
• Importance,
• Part de voix par rapport à une situation de référence,
• Valeur des caractéristiques
• Modélisations complémentaires:
• Calibrage des parts de voix,
• Intention d’achat.
• Simulateur
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 20
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21. Mesure de l’efficacité des campagnes publicitaires (1/3)
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 21
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Objectif pédagogique: savoir interpréter les livrables d’une modélisation d’efficacité publicitaire et les traduire en actions
opérationnelles.
Compétences visées: comprendre ce qui différencie les diverses méthodes (régressions linéaire ou logistique, synergie des
investissements,…), les différents livrables (simulations, optimisation) et en interpréter les résultats
Public cible: : analyste ou consultant impliqué dans les mesures d’efficacité des investissements marketing
Durée: 1 journée
Pré-requis: connaissance des notions de base de la formation « statistique descriptive » et de la formation « analyse prédictive au
niveau individuel »
Moyens pédagogiques et d’encadrement: support de cours powerpoint distribué aux stagiaires – exercices distribués sous format
Excel – accès à la plate-forme Beekast pour tous les stagiaires, qui leur permet de répondre aux questions de à des questionnaires
durant la formation, et qui permet de suivre les réponses de chacun individuellement
Appréciation des résultats: moyenne des notes attribuées à chaque exercice (6 durant la session).
Modalités d’évaluation: questionnaire envoyé aux stagiaires dès la fin de la session sur la plate-forme Beekast.
Formateur: Antoine Moreau
22. Mesure de l’efficacité des campagnes publicitaires (2/3)
Programme:
• Les données et exemples utilisés lors de la session
• Les problématiques des modèles d’efficacité publicitaires:
• Calculer une courbe de réponse,
• Faire une simulation d’augmentation ou de diminution de budget,
• Optimiser les investissements médias,
• Attribuer une conversion à un média.
• Modèles d’efficacité publicitaire vs MMM
• Les données nécessaires.
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Formateur: Antoine Moreau
23. Mesure de l’efficacité des campagnes publicitaires (3/3)
Programme (suite):
• Quelle méthode statistique retenir?
• Rappel sur la régression linéaire et la régression logistique
• Utilisation d’un modèle pour répondre aux différentes problématiques
• Construction d’un modèle en Excel.
• Construction d’un modèle en R.
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 23
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24. Marketing Mix Modeling (1/3)
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 24
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Objectif pédagogique: savoir interpréter les livrables d’un Marketing Mix Model et les traduire en actions opérationnelles.
Compétences visées: comprendre les prés requis sur les données, ce qui différencie les diverses spécifications de modèle (synergie
des investissements, effets de halo,…), les différents livrables (simulations, optimisation) et en interpréter les résultats
Public cible: : analyste ou consultant impliqué dans les mesures d’efficacité des investissements marketing
Durée: 1 journée
Pré-requis: connaissance des notions de base de la formation « statistique descriptive » et de la formation « analyse prédictive au
niveau individuel »
Moyens pédagogiques et d’encadrement: support de cours powerpoint distribué aux stagiaires – exercices distribués sous format
Excel – accès à la plate-forme Beekast pour tous les stagiaires, qui leur permet de répondre aux questions de à des questionnaires
durant la formation, et qui permet de suivre les réponses de chacun individuellement
Appréciation des résultats: moyenne des notes attribuées à chaque exercice (6 durant la session).
Modalités d’évaluation: questionnaire envoyé aux stagiaires dès la fin de la session sur la plate-forme Beekast.
Formateur: Antoine Moreau
25. Marketing Mix Modeling (2/3)
Public cible: analyste ou consultant impliqué dans les mesures d’efficacité des investissements marketing
Pré-requis: connaissance des notions de base de la formation « statistique descriptive » et de la formation « analyse prédictive sur
série temporelle agrégée»
Programme:
• Les données et exemples utilisés lors de la session
• Les problématiques du Marketing Mix Modelling:
• Impact sur les ventes des investissements marketing,
• ROI des investissements marketing,
• Optimisation des investissements marketing et réallocation des budgets,
• Elasticité prix,
• Mesure de l’efficacité des promotions,
• Mesure des effets court /moyen/long terme,
• Mesure des effets cumulatifs,
• Niveau d’agrégation des résultats,
• Impact des événements exogènes.
• MMM vs modèles d’efficacité publicitaire
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 25
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Formateur: Antoine Moreau
26. Marketing Mix Modeling (3/3)
Programme (suite) :
• Les données nécessaires.
• Comment combiner des périodicité différentes
• Quelle méthode statistique retenir?
• Rappel sur la régression linéaire.
• Utilisation d’un modèle pour répondre aux différentes problématiques
• Construction d’un modèle en Excel.
• Construction d’un modèle en R.
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 26
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27. Introduction aux méthodes statistiques du Big Data (1/2)
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 27
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Objectif pédagogique: comprendre ce qu’apporte le Big Data.
Compétences visées: être capable de dialoguer avec des data scientists et de discuter leurs méthodes.
Public cible: : tout public
Durée: 1 journée
Pré-requis: aucun
Moyens pédagogiques et d’encadrement: support de cours powerpoint distribué aux stagiaires – exercices distribués sous format
Excel – accès à la plate-forme Beekast pour tous les stagiaires, qui leur permet de répondre aux questions de à des questionnaires
durant la formation, et qui permet de suivre les réponses de chacun individuellement
Appréciation des résultats: moyenne des notes attribuées à chaque exercice (6 durant la session).
Modalités d’évaluation: questionnaire envoyé aux stagiaires dès la fin de la session sur la plate-forme Beekast.
Formateur: Antoine Moreau
28. Introduction aux méthodes statistiques du Big Data (2/2)
Programme:
• Définitions du Big Data:
• LesVs
• Les nouvelles méthodes statistiques
• Les nouveaux outils informatiques.
• Une brève histoire de la statistique
• Les opportunités et mirages du Big Data en 7 exemples.
• Vocabulaire, définition, méthodes:
• Modèle, machine learning, Intelligence artificielle, Random Forests, Chaîne de Markov cachées, Statistique bayésienne, réseaux
• Open data:
• Exemples d’utilisation des données de l’Open Data.
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 28
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29. Définir et choisir les bons KPI pour piloter son activité (1/2)
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 29
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Objectif pédagogique: savoir choisir les bons KPIS pour piloter son activité.
Compétences visées: savoir définir un objectif et savoir mesurer l’atteinte de cet objectif
Public cible: tout public, avec en particulier les personnes en charge du développement, du suivi, du pilotage d’une activité: Business
Unit, Satisfaction, Marque, ROI, etc.
Durée: 1 demi-journée
Pré-requis: aucun
Moyens pédagogiques et d’encadrement: support de cours powerpoint distribué aux stagiaires – exercices distribués sous format
Excel – accès à la plate-forme Beekast pour tous les stagiaires, qui leur permet de répondre aux questions de à des questionnaires
durant la formation, et qui permet de suivre les réponses de chacun individuellement
Appréciation des résultats: moyenne des notes attribuées à chaque exercice (6 durant la session).
Modalités d’évaluation: questionnaire envoyé aux stagiaires dès la fin de la session sur la plate-forme Beekast.
Formateur: Laurent Florès
30. Définir et choisir les bons KPI pour piloter son activité (2/2)
Programme:
• Qu’est ce qu’une bonne mesure ?
• Mesurer ou Compter?
• Validité, Fiabilité
• Sensibilité, Discriminance
• Exemples et Exercice
• De la Mesure au KPI : « Key Performance Indicator »
• Les fondamentaux : Définir les Objectifs
• Quelles mesures pour chacun des Objectifs
• Mesure et/ou Proxy ?
• Les 10 Caractéristiques d’un « bon » KPI
• Les 7 Bonnes Pratiques de déploiement
• Exemples et Cas
• Tableaux de Bord etVisualisation pour Piloter
• Les principes Clefs
• Visualisation et Organisation
• Exemples
31/10/2020 Catalogue de formations - SLPV analytics 30
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Formateur: Laurent Florès
33. SLPV analytics, expert data mining et Big Data
SLPV analytics est spécialisée dans le traitement quantitatif de la donnée. Nous analysons aussi bien des données
d’études, récoltées par questionnaire, que des données provenant de bases de données d’entreprises, et qui résultent
de leur activité. Nous analysons aussi quantitativement les données non structurées venant des réseaux sociaux.
Notre expertise dans le domaine du data mining et du Big Data a été récompensée par le Best Paper Award 2017
d’Esomar, décerné aux travaux que nous avons présentés à la conférence Big Data World de novembre 2016 à Berlin.
31/10/2020 Catalogue de formation - SLPV analytics 33
34. Quelques exemples de missions récentes
Mesure du ROI des promotions pour un grand groupe
dans le secteur du tourisme
Mise au point d’un outil de prévision des ventes pour un
industriel
Optimisation de l’offre d’un opérateur télécom
Identification de segments de clients à potentiel et des
messages à leur adresser dans le secteur des services aux
entreprises
Optimisation de la cadence dans un centre d’appels
31/10/2020 Catalogue de formation - SLPV analytics 34
35. Exemples d’interventions
Mesure de l’efficacité des investissements marketing
• Les ventes supplémentaires générées par vos promotions permettent-elles de compenser la baisse de valeur auprès de vos
clients récurrents? Quelle synergie entre vos investissements dans les médias traditionnels et les investissements digitaux?
Quel est le poids de chacun dans la conversion de vos clients? Nous mettons à votre service notre expertise métier de ces
questions et notre maîtrise de l’exploitation de bases de données volumineuses.
Cadencement des campagnes d’e-mailing
• A quel moment vos clients sont-ils le plus susceptibles de réacheter? Quel est le meilleur moment pour leur reparler et
déclencher le réachat? La modélisation d’une probabilité de réachat à divers horizons temporels est au cœur de nos
compétences en data mining.
Analyse de drivers
• Quels sont les leviers de la préférence pour votre marque, les leviers de l’achat, de la fidélité, de la satisfaction ? Réseaux
bayésiens, analyse PLS, régression logistique : aucune de ces méthodes n’est tout terrain. Nous vous proposerons la
« bonne » méthode : celle au service de votre objectif et des données disponibles.
Optimisation du mix
• Quelles combinaisons de prix, de positionnements, et d’avantages clients maximisent la part de choix ? Nous maîtrisons
toutes les techniques de Trade Off et saurons vous conseiller sur le plan d’expérience et la méthode les plus adaptés. Tous nos
programmes d’optimisation sont écrits et développés par l’équipe SLPV analytics. Cette expertise nous assure flexibilité,
indépendance, rapidité et maîtrise des coûts.
31/10/2020 Catalogue de formation - SLPV analytics 35
36. Ils nous font confiance
31/10/2020 Catalogue de formation - SLPV analytics 36
38. Notre offre (1/3)
Traitement de données – Dépouillement
d’enquêtes –Tris à plat, tris croisés
Analyses multivariées
• Analyses factorielles
• Typologies, arbres de segmentation,
analyse discriminante,
• Trade off
• Régressions linéaire logistique ou PLS,
prévision temporelle.
• Réseaux bayésiens
Production de rapports automatique (Excel,
ppt, pdf).
Logiciels utilisés: Daisie, VBA, SPSS, SPAD,
SAS, R,
31/10/2020 Catalogue de formation - SLPV analytics 38
39. Notre offre (2/3)
Modélisation économétrique
• ARMA,ARIMA
• Cointégration, causalité de Granger
• Variable instrumentales
Data Mining -Fusion de données - Détection de
comportements types, de signaux faibles, de
tendance:
• Réseaux neuronaux,
• Méthodes stochastiques ,
• Random Forests,
• Machine Learning et Big Data
31/10/2020 Catalogue de formation - SLPV analytics 39
40. Notre offre (3/3)
Formation –Accompagnement:
• Design de dispositif d’études
• Choix de méthodes d’analyse
• Mise en œuvre des méthodes d’analyse
31/10/2020 Catalogue de formation - SLPV analytics 40
41. R&D, articles, blogs
R&D:
• Tester les méthodes repérées dans notre veille
scientifique
• Positionner les méthodes entre elles
Statpedia:
• La statistique à portée de main, sans jargon et sans
formule
Blogs, notes de lecture. Dernières parutions:
• Audience de la presse
• Avenir du tourisme spatial
• Classement des lycées
• Impact du catholicisme sur le vote FN
31/10/2020 Catalogue de formation - SLPV analytics 41
Nos publications sont librement accessibles sur notre site:
www.slpv-analytics.com
43. Antoine Moreau
Antoine Moreau a 30 ans d’expérience dans le domaine de l’intelligence des données.
Il a commencé sa carrière en 1987 au département de la recherche de l’INSEE. Tout en gardant
un fort ancrage dans le monde académique, il a été ensuite responsable des indices de prix à la
production. Il rejoint Ipsos en 1996, et a occupé des positions de management dans différents
départements d’Ipsos France. Il a ces 15 dernières années conseillé des clients dans le domaine
des services financiers, des télécommunications, de l’automobile, du luxe, du tourisme, du
transport ou des médias
Il a créé SLPV analytics en novembre 2013 avec Laurent Florès. SLPV analytics est spécialisée
dans l’analyse quantitative des données, le data mining et les analyses statistiques du Big Data.
La société a obtenu l’award du meilleur papier ESOMAR 2017, pour ses travaux présentés au
congrès Big Data world, organisé par ESOMAR en novembre 2016 à Berlin.
31/10/2020 Catalogue de formation - SLPV analytics 43
Antoine Moreau est diplômé de l’Ecole Polytechnique et de l’ENSAE. Il a enseigné la statistique et l’économétrie à l’ENSAE,
l’université Paris IV et à University College London. Il intervient sur le thème des Big Data aux Master 2 Le Quanti de l’IAE de
Grenoble et Intelligence Marketing et Mesure des Marchés de l’université Panthéon-Assas.
Plus d’informations :
• www.slpv-analytics.com
• https://www.linkedin.com/in/antoine-moreau-7077603
44. Laurent Florès
Laurent Florès a plus de 25 ans d’expérience dans le domaine du marketing, de la mesure
d’efficacité, du marketing digital, du développement d’activités et de l’entrepreneuriat en
France, Europe et Etats Unis.
Il crée CRM Metrix aux Etats Unis en 2000 après 10 ans d’expérience chez Ipsos et Millward
Brown. Reconnue comme spécialiste de l’efficacité du Marketing Digital, la société se
développer aux Etats Unis et en Europe avant d’être intégrée à MetrixLab en 2011. Plus de 40
consultants répartis en France, USA, Inde et Singapour. Aujourd’hui, Laurent coache
entrepreneurs et starts ups dans leur développement.
Laurent est l’auteur de « Mesurer l’Efficacité du Marketing Digital » (Dunod, 2012, 2016) (en
anglais chez Palgrave Mac Milan) dont la troisième édition est prévue pour 2021. L’ouvrage a
reçu le Prix de l’Académie Sciences Commerciales.
Ancien Président de l’ESOMAR etVice-Président de l’Adetem.
31/10/2020 Catalogue de formation - SLPV analytics 44
Laurent Florès est Docteur et Habilité à Diriger des Recherches en Sciences de Gestion (Marketing), il est Maître de
Conférences de l’Université Paris 2, Panthéon Assas.
Plus d’informations :
• www.laurentflores.com
• https://www.linkedin.com/in/laurentflores/