Parcours Régression Logistique : Prédiction et Analyse des Décisions Métier | Diplomeuniversitaire

Vous cherchez à structurer votre montée en compétences ? Le parcours Régression Logistique : Prédiction et Analyse des Décisions Métier répond à ce besoin.

Cette formation intensive en régression logistique offre aux professionnels des outils analytiques pour aborder les défis spécifiques de l'entreprise. Les participants apprendront à construire des modèles prédictifs solides, basés sur l'identification des facteurs influençant des résultats binaires ou multinomiaux. Comprendre comment un client va acheter un produit, prédire la probabilité de désabonnement, ou évaluer le risque de défaut de paiement sont des applications directes. Le programme couvre la préparation des données, l'interprétation des coefficients, la validation des modèles et la présentation des résultats. Chaque concept est illustré par des cas concrets, permettant une application immédiate des connaissances acquises dans un environnement professionnel. L'accent est mis sur l'interprétation des sorties et la traduction des informations statistiques en recommandations opérationnelles. Cette approche pragmatique assure une montée en compétence rapide et pertinente pour toute organisation souhaitant optimiser ses processus de décision.

Objectifs

• Distinguer les différents types de régression logistique.", "Préparer des données catégorielles pour l'analyse.", "Construire des modèles de régression logistique pertinents.", "Interpréter les résultats des modèles et leurs coefficients.", "Appliquer les modèles pour la prédiction et la prise de décision stratégique."]

Programme

[{"module": "Fondamentaux et Applications Pratiques de la Régression Logistique", "content": "Introduction à la régression logistique : principe, distinctions avec la régression linéaire. Types de régression logistique : binaire, multinomiale, ordinale. Préparation des données : encodage des variables catégorielles, gestion des valeurs manquantes. Construction du modèle : sélection des variables, interprétation des coefficients. Évaluation et validation du modèle : courbes ROC, matrice de confusion, précision, rappel, F1-score. Applications métier : prédiction de churn, score de crédit, segmentation client. Implémentation pratique (exemples avec Python/R ou outil équivalent - non obligatoire mais recommandé pour la démonstration). Bonnes pratiques et pièges à éviter. Études de cas et exerc

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).