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Comment valoriser les données non utilisées pour optimiser le comportement d'achat du client ?

Ce rapport détaille un projet de conception et de développement d'un outil d'aide à la décision basé sur l'analyse de données.

Notre objectif principal était d'améliorer le comportement d'achat des clients et d'optimiser l'efficacité des achats en utilisant le vaste pool de données accumulé au fil des ans. Pour atteindre cet objectif, nous utilisons des techniques d'exploration de données et d'apprentissage non supervisé pour découvrir des relations significatives entre les produits, créer des offres groupées de produits convaincantes et des moyens d'améliorer l'expérience client globale.

Ce rapport couvre en détail toutes les phases du projet, de la phase d'exploration de données à la conception de l'entrepôt de données en passant par le choix d'algorithmes d'apprentissage non supervisé tels que l'algorithme Apriori et FP-Growth. Nous avons également porté une attention particulière à une interface facile à utiliser qui permet aux utilisateurs de personnaliser leur analyse avec des filtres et des segments. La segmentation par produits et familles de produits, ainsi que l'utilisation de filtres d'année et de mois, améliorent considérablement le contrôle avancé et l'interactivité du tableau de bord, permettant une expérience utilisateur riche et intuitive.

Les résultats obtenus sont prometteurs et fournissent des informations précieuses pour affiner les stratégies de vente, améliorer la prise de décision et, finalement, améliorer l'efficacité globale de l'entreprise. En résumé, ce projet de développement d'un outil d'aide à la décision a été un succès, et l'utilisation d'algorithmes d'analyse de données et d'apprentissage non supervisé nous a permis de mieux comprendre les données et d'organiser les informations clés pour prendre des décisions éclairées. Nous avons démontré que nous pouvons apporter des avantages significatifs aux organisations en fournissant Fournit une amélioration globale des performances.