Data analyst depuis 2 ans, j'ai déjà travaillé avec de nombreux clients, y compris le leader français des télécoms. A l'aide d'un déploiement ElasticSearch en local, via une connection à votre base de données SQL, à partir de tableurs excel ou d'un simple csv en utilisant Python, peu importe la nature de votre data, je vais analyser vos données et vous créer le rapport dont vous avez besoin

Afin de répondre au mieux à vos besoins, je propose systématiquement un premier échange, afin tout d'abord de m'assurer de la faisabilité de votre projet et saisir vos KPIs correctement

Une fois le projet validé, vous pouvez m'envoyer le set de données que vous souhaitez voir analysé. (Je traite toutes les données en local, afin de les sécuriser. AUCUNE DONNEE N'EST MISE EN LIGNE)

L'envoi de données est limité à 1Gb.

Une fois votre donnée traitée et le rapport créé, un nouveau contact sera planifié afin de vous présenter les résultats obtenus pour chacun de vos besoins.
Je vous fournirait l'intégralité de mes travaux sous forme de notebook en python, et vous formerais à son utilisation afin de vous permettre de le travailler en autonomie ensuite

Une option de Machine Learning est disponible selon votre besoin :

- Régression : Permet le prévisionnel. Adapté aux commerçants et artisans (prévision de ventes, de charges, de stocks etc...).
La régression analyse des données dans le temps pour déterminer les tendances.
- Classification : Permet de classer les données par type (ex: typologie de clientèle)
La classification regroupe entre elles les données non temporelles présentant des similitudes qui ne paraitraient pas évidentes à l'œil nu.
- Analyse de logs: Permet une analyse approfondie de vos logs. Cette analyse se fait en plusieurs étapes et est plus efficace sur un flux direct de données, mais l'analyse a posteriori peut avoir ses avantages. Avec l'analyse de logs, vous pouvez surveiller l'état de vos serveurs, déterminer d'où viennent vos pannes de routeurs etc... Les logs sont un outil complexe mais très puissant quand il est bien utilisé.

ATTENTION : Le machine learning fonctionne au mieux sur les périodes les plus étendues. Si vous ne donnez à l'algorithme qu'un mois de données, il ne pourra pas prévoir pour les mois suivants, car il n'aura pas pu apprendre. Pour faire du prévisionnel, il faut :

Pour de la prévision à la semaine : 3 semaines minimum de données
Pour de la prévision au mois : 3 mois minimum de données
ETC...

Le but étant avant tout d'aider les TPE et PME à avoir accès à un prix accessible à l'analyse de données, afin qu'elles puissent se développer sereinement, si vous faites partie de cette typologie de clients, n'hésitez surtout pas !