Cette formation s'adresse aux professionnels souhaitant intégrer la régression logistique à leurs processus décisionnels. Vous apprendrez à construire des modèles prédictifs pertinents pour des données catégorielles, à interpréter les résultats et à les appliquer concrètement dans votre activité. L'accent est mis sur la rigueur méthodologique et l'opérationnalité immédiate.
Toute personne amenée à analyser des données catégorielles pour orienter des décisions opérationnelles ou stratégiques.
Notions de base en statistiques (moyenne, écart-type, p-value) et en manipulation de données (Excel, SQL ou Python).
Introduction aux données catégorielles et enjeux métiers. Présentation des spécificités de la régression logistique par rapport à d'autres modèles. Mise en pratique sur un jeu de données réel : prétraitement, sélection des variables, ajustement du modèle. Calcul des odds ratios et analyse des coefficients.
Évaluation des performances du modèle (matrice de confusion, AUC-ROC). Interprétation des résultats pour la prise de décision. Identification des biais potentiels et limites du modèle. Exemple d'application : prédiction de la conversion client.
Intégration du modèle dans un processus métier existant. Automatisation des prédictions via des outils accessibles (Excel, Power BI, R). Recommandations pour le suivi et l'amélioration continue. Étude de cas sur un secteur d'activité au choix (e-commerce, banque, santé).
Quiz en fin de formation et étude de cas à restituer sous 15 jours pour valider l'acquisition des compétences.
Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO.