Analyse · Business intelligence · Qualité des données

Projets d’analyse de données

Trois études de cas documentées relient qualité des données, modélisation et interprétation métier autour du risque de portefeuille, des opportunités de marché et des opérations de contact. Explorez ma contribution, les livrables et les preuves derrière les recommandations.

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Livrables analytiques

Des données aux preuves utilisables

Les données sources alimentent trois livrables : une couche SQL, un classeur Excel et un rapport BI. Données sources Couche SQL Classeur Rapport BI
Découvrir aussi l’évaluation des recherches et de l’IA

Études de cas publiques

Projets d’analyse sélectionnés

Chaque étude présente ses méthodes, résultats et livrables téléchargeables. Les trois projets répondent à des questions distinctes à partir de sources différentes.

BigQuery → Looker

De la source au modèle de risque

Validation BigQuery : 270 299 lignes sources, lignes du modèle et identifiants distincts, sans région manquante ni finalité inconnue Ouvrir l’image

Les lignes sources, lignes du modèle et identifiants distincts sont réconciliés avant la construction des rapports.

Tableau de bord Looker reliant exposition du portefeuille, statut des prêts et concentration géographique Ouvrir l’image

La même couche analytique permet d’examiner exposition, statuts et géographie.

7tables analytiques réutilisables pour le suivi

01 Analyse du risque de portefeuille

Risque et concentration d’un portefeuille de crédit

Comment relier une alerte d’exposition aux segments qui l’expliquent ? J’ai vérifié le niveau de détail source, défini les indicateurs de risque et créé des tables réutilisables dans BigQuery, puis les ai reliées à un tableau de bord interactif Looker.

Livré
SQL documenté, résultats de validation et tableau de bord de suivi du portefeuille.
Décision
Relier l’alerte aux statuts, à la concentration géographique, à la finalité et à l’année d’octroi.

Données de formation · Seuil interne de suivi illustratif

  • SQL
  • BigQuery
  • Looker Enterprise
  • Modélisation des données
Voir l’étude de cas Télécharger les scripts SQL

Autres livrables dans l’étude : exports CSV et synthèse PDF

Excel · Analyse de plusieurs marchés

La comparaison derrière la recommandation

Keyword_CleanCrosswalkQA_Log

Part hors marque des recherches mensuelles estimées

213mots-clés nettoyés, avec 125 lignes de classement concurrentiel

02 Analyse des opportunités de marché

Analyse des opportunités SEO

Quel marché offre la meilleure opportunité pour une nouvelle verticale de voyage ? J’ai harmonisé les exports de mots-clés et classements, distingué demande de marque et hors marque, puis comparé intentions et concurrents en Espagne, France et au Royaume-Uni.

Livré
Classeur Excel avec tables nettoyées, correspondances, journal qualité et exemples SQL reproductibles.
Décision
Recommander un lancement en France, puis en Espagne et un pilote ciblé au Royaume-Uni.

Recommandation indicative fondée sur un échantillon de mots-clés, classements et volumes mensuels estimés

  • Excel
  • Nettoyage des données
  • Segmentation des marchés
  • Analyse concurrentielle
Voir l’étude de cas Télécharger le classeur

Autres livrables dans l’étude : synthèse PDF et comparaisons de marchés

Power BI · Sensibilité des enquêtes

Tester l’hypothèse de notation

Net Promoter Score · Mêmes données disponibles

Les zéros valides sont inclus dans le calcul principal ; leur exclusion teste un choix de définition sur les mêmes données.

03 Analyse opérationnelle des services

Performance d’un centre de contact dans Power BI

Une analyse fiable exige des règles explicites sur les fins de parcours en IA, la prise en charge humaine et l’abandon. J’ai réconcilié 197 278 interactions et créé un modèle Power BI avec définitions du routage, comparaisons des périodes et tests de sensibilité du feedback.

Livré
Modèle de suivi Power BI, définitions des indicateurs et données agrégées anonymisées.
Décision
Examiner les files du support et les pertes des transferts commerciaux, puis confirmer le codage des enquêtes avant de fixer des objectifs de score.

Adaptation publique d’un cas pratique avec agrégats anonymisés · Recommandations à valider sur le terrain

  • Power BI
  • Modélisation des données
  • Réconciliation des résultats
  • Analyse des enquêtes
Voir l’étude de cas Télécharger les données agrégées

Autres livrables dans l’étude : synthèse PDF et dictionnaire des indicateurs

Évaluation appliquée

Évaluation des recherches et de l’IA

En complément des études publiques, mes missions professionnelles d’évaluation appliquent des consignes détaillées et des critères qualité propres à chaque tâche, dans plusieurs langues et marchés.

Qualité des recherches multilingues

Pertinence et intention des recherches

J’ai évalué l’intention des requêtes, l’utilité des résultats, la langue et le contexte du marché selon des consignes détaillées.

Ma contribution : évaluation de la pertinence, contrôle linguistique et documentation cohérente des cas limites.

  • TELUS Digital
  • Lionbridge
  • Appen
  • Leapforce
Qualité des données d’IA

Exactitude et qualité des réponses

J’ai évalué des réponses générées et structurées selon leur cohérence factuelle, leur raisonnement, leur langue et le respect des exigences de la tâche.

Ma contribution : comparaison des réponses, repérage d’erreurs et justifications écrites selon les critères applicables.

  • Outlier
Découvrir mon expérience d’évaluation

Comment je structure le travail

Une analyse traçable

Les livrables rendent chaque étape visible, des définitions et validations sources à la recommandation et ses limites.

  1. Définir

    Définir la question métier, le niveau de détail source et les indicateurs.

    Définitions du portefeuille

  2. Valider

    Réconcilier données, correspondances et calculs avant l’interprétation.

    Validation SQL

  3. Analyser

    Comparer les segments et tester les hypothèses qui influencent le résultat.

    Comparaisons des marchés

  4. Recommander

    Relier les preuves à une action, un périmètre et une prochaine étape utile.

    Priorités opérationnelles

Poursuivre la découverte

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Contact

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