Techniques de segmentation avec R et Python

Objectifs

Les techniques de segmentation s'utilisent lorsqu'on dispose d'un grand volume de données, au sein duquel on cherche à distinguer des sous-ensembles homogènes, qui recevront a priori des traitements ou des analyses différenciées par la suite. Cette formation de deux journées vous propose de vous initier à ces différentes techniques pour mettre en place de façon opérationnelle une segmentation.

Syllabus

Les principes de la segmentation

• Introduction
• Les Applications de la Segmentation
• Les étapes d'une segmentation

Mise en place d'une segmentation

• Cadrage et définition des besoins
• Construction de la base de travail
• Réalisation de la segmentation : la CAH, les nuées dynamiques (dont la k-means), les méthodes mixtes, le réseau de Kohonen
• Finalisation des segments
• Mise en œuvre opérationnelle

Cas pratiques et Best Practises

Comment ?

Méthodes pédagogiques

1 poste et 1 support par stagiaire

8 à 10 stagiaires par salle

Remise d'une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage

La formation est constituée d'apports théoriques, d'exercices pratiques, de réflexions et de retours d'expérience

Évaluation

Auto-évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire en ligne

Attestation de fin de stage remise au stagiaire