Formation - Marketing Analytics - Comment aller plus loin avec les outils de Data Science No Code
Utiliser des outils no-code pour booster vos analyses marketing
Vous souhaitez dépasser les tableaux de bord standards et modéliser des scénarios, sans être data scientist ? Cette formation vous initie à la data science accessible, sans code.
Pourquoi passer au marketing analytics no-code ?
- Automatiser vos analyses prédictives sans programmation.
- Identifier des corrélations et clusters à fort potentiel.
- Transformer vos données en actions concrètes, rapidement.
- Mettre en place et maîtriser les méthodes statistiques de base pour mieux analyser vos données : corrélation, test de student, test de chi-2, intervalle de confiance, des tests statistiques pour vous aider à prendre des bonnes décisions
- Décrire les méthodes statistiques avancées : régression, segmentation, machine learning, apprentissage supervisé, apprentissage non-supervisé
- Savoir préparer et nettoyer ses données pour les rendre utilisable pour les analyses marketing
- Mettre en place des workflows d'analyse dans la plateforme de marketing analytics Knime.
Exploiter des outils de data science sans code pour approfondir l’analyse marketing.
- Chargés d'études marketing,
- Data Analyst,
- Trafic Manager,
- Chefs Digital Officer,
- Chefs de produit Web?
- Chefs de produit digital, Chefs de projet marketing digital,
- Chefs de projet e-CRM.
Connaître les fondamentaux du marketing digital et avoir une appétence pour le traitement de la Data.
Rappel des fondamentaux : techniques statistiques et méthodologies de traitement de données
Méthodologie : les différentes étapes pour préparer son fichier pour l'analyse
- Identification et validation des clés identifications
- Comment gérer les valeurs nulles
- Comment identifier et gérer les valeurs aberrantes
- Les tests et analyses statistiques à connaître pour mieux exploiter les données
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Création d'un workflow pour préparer l'analyse sur Knime
- Découverte de l'interface Knime
- Importation d'un fichier CSV
- Implémentation des prétraitements : changement de nom de variable, changement de format, calcul de nouveau indicateurs, identification et suppression des doublons
- Mise en place d'une jointure entre 2 fichiers
- Créations des premières analyses : analyses descriptives et graphiques, interprétations des résultats
Jour 2
Mise en oeuvre d'une analyse marketing avancée avec la Data Science en "No Code"
- Concepts : comprendre les différents types d'analyses avancées, les fondamentaux de Data Science
- Régression, classification de quoi parle-t-on ?
- Quels usages au niveau du marketing ?
- Modèle supervisé ou non supervisé ?
- Variable quantitative, variable qualitative, quels types de modélisation possible ?
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Création de workflows pour mettre des modèles statistiques sur votre base de données (régression et segmentation client) avec Knime
- Connexion à la base BigQuery
- Vérification et préparation des données sur Knime
- Mise en place de modélisation des données
- Analyses des résultats de la modélisation, comparaison de différents modèle et sélection d'un modèle
Plusieurs dispositifs de financement sont accessibles via les OPCO (Opérateurs de Compétences), organismes agréés par le ministère du Travail dont le rôle est d’accompagner, collecter et gérer les contributions des entreprises au titre du financement de la formation professionnelle.
Pour plus d’information, une équipe de gestionnaires ABILWAYS spécialisée vous accompagne dans le choix de vos formations et la gestion administrative.
Équipe pédagogique :
Un consultant expert de la thématique et une équipe pédagogique en support du stagiaire pour toute question en lien avec son parcours de formation.
Techniques pédagogiques :
Pédagogie participative mettant l'apprenant au cœur de l'apprentissage. Utilisation de techniques ludo-pédagogiques pour une meilleure appropriation. Ancrage facilité par une évaluation continue des connaissances au moyen d'outils digitaux et/ou de cas pratiques.
Ressources pédagogiques :
Un support de formation présentant l'essentiel des points vus durant la formation et proposant des éléments d'approfondissement est téléchargeable sur notre plateforme.
