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. Mise en place d’un système de visualisation des données avec Data Studio et Power BI pour le suivi en temps réel des activités. Tous les départements de l’entreprise l’utilisent. . Automatisation sur Python des tâches journalières de traitement de données. Cela a permis de gagner 75% de temps à l’entreprise chaque jour. . Segmentation RFM et Pareto des clients de l’entreprise sur Python. Cela a permis de mieux comprendre les besoins des clients avec un taux de satisfaction-client de 70%. . Automatisation des requêtes SQL. Cela a permis de disposer de données pour réaliser des rapports par semaine avec des indicateurs (KPI) d’aide à la décision dans l’entreprise.

. Mise en place d’une application web de gestion de PAC automobile. Cela a permis au client de suivre en temps réel les performances des véhicules en circulation . Projet en marketing quantitatif : analyse et modélisation de la valeur-vie des clients avec R. Cela a permis de trouver qu’un client génère en moyenne 674 597 CFA de chiffre d’affaires au cours de son cycle de vie. . Projet de prédiction en Credit Scoring : cas de la régression logistique et des méthodes modernes de machine learning avec R. Cela a permis de réduire le taux d’insolvabilité des clients de 60% dans le SFD. . Projet en machine learning : utilisation des données géospatiales et de l’apprentissage automatique pour la prédiction des taux de pauvreté en Côte d’Ivoire. Cela a permis de prédire le taux de pauvreté de chaque ménage.