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Je prédirai le churn et les commandes en retard grâce au machine learning
Fondateur de Ribeiro Data Studio, Automatisation, Intégration de systèmes et Analyse de données
Je suis le fondateur de Ribeiro Data Studio, spécialisé en automatisation, intégration de systèmes et analyse de données pour les PME. J’interconnecte des systèmes disparates, crée des tableaux de bor...
À propos de ce service
Quels clients partiront ? Quelles commandes arriveront en retard ? Vous disposez probablement des données pour le savoir avant que cela n’arrive.
Je construis des modèles de machine learning sur vos données d’entreprise et j’explique les résultats en langage clair, afin que vous puissiez agir en conséquence.
PREUVE : 100 000 COMMANDES E-COMMERCE RÉELLES
Sur le jeu de données public Olist, j’ai construit un modèle qui repère les livraisons en retard au moment de l’achat. En ne vérifiant que les 10 % les plus risqués, on repère 23 % de toutes les livraisons en retard : 2,3 fois mieux que les vérifications aléatoires. J’ai aussi constaté que les commandes en retard revues avant l’arrivée obtiennent 1 à 2 étoiles 81 % du temps, contre 9 % pour les commandes à l’heure.
MODE DE FONCTIONNEMENT
- Je compare le modèle à des règles simples, pour que vous voyiez ce qu’il ajoute réellement
- Validation temporelle : le modèle est testé sur des données futures, comme dans la vie réelle
- Pas de promesses d’exactitude gonflées avant d’avoir vu vos données
CE QUE VOUS OBTENEZ
Un rapport en langage métier avec des graphiques, le code source (Python, Jupyter) et la documentation. En Premium, le modèle s’exécute selon un planning et envoie les prédictions vers Google Sheets ou WhatsApp.
Vous vous demandez si vos données suffisent ? Commencez par le package Basic : je les vérifie et vous le dis honnêtement. Anglais, espagnol ou portugais.
Langage de programmation:
Python
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R
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SQL
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Java
Frameworks:
Scikit-learn
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DeepPy
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keras
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PyTorch
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Panda
Outils:
Jupyter Notebook
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Excel
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FAQ
Traduction automatique
De quel type de données ai-je besoin ?
Des enregistrements historiques avec le résultat que vous souhaitez prédire : commandes passées avec dates de livraison, clients restants ou partants, ventes par jour. En règle générale, quelques milliers de lignes. Un fichier CSV, Excel, une base de données ou une API fonctionnent.
Et si mes données ne permettent pas de prédire ce que je veux ?
Alors le package Basic vous l’indique, avec les raisons et ce dont les données auraient besoin pour corriger le problème. C’est un résultat valable : il vous évite de payer pour un modèle qui ne fonctionnerait pas.
Quelle sera la précision du modèle ?
Je ne peux pas promettre un chiffre sans avoir vu vos données. Ce que je promets, c’est un test honnête sur des données que le modèle n’a jamais vues, comparé à des règles simples, afin que vous sachiez exactement ce que cela vaut.
Comprendrai-je les résultats ?
Oui. Chaque constat est livré avec une phrase, un graphique et une conséquence pratique. Vous obtenez également le code pour votre équipe technique, si vous en avez une.
Mes données sont-elles en sécurité ?
Je n’utilise vos données que pour votre commande, je ne les partage pas et je supprime mes copies après livraison si vous le demandez. Vous pouvez aussi supprimer les noms, les e-mails et d’autres informations personnelles avant l’envoi.
