Maîtriser la régression logistique pour des décisions métiers basées sur les données catégorielles — Montée en compétences | Campusbusiness

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Maîtriser la régression logistique pour des décisions métiers basées sur les données catégorielles en fait partie.

Cette formation professionnelle, conçue pour les entreprises, présente les méthodes et outils de la régression logistique appliquée aux données catégorielles. Axée sur la mise en œuvre immédiate, elle permet aux participants de comprendre les principes statistiques, d’interpréter les résultats et de les transposer en décisions stratégiques. À travers des cas concrets et des exercices adaptés aux enjeux métiers, les apprenants acquièrent les compétences pour modéliser des phénomènes discrets et améliorer la prise de décision dans des domaines comme le marketing, la gestion de la relation client ou l’analyse de risques.

Objectifs

• Comprendre les fondements mathématiques et statistiques de la régression logistique adaptée aux données catégorielles", "Savoir préparer et structurer des données catégorielles pour une analyse pertinente", "Maîtriser l’interprétation des résultats et leur traduction en insights métiers", "Construire et valider des modèles prédictifs adaptés à des problématiques professionnelles concrètes", "Identifier les limites et pièges à éviter dans l’application de la régression logistique"]

Programme

[{"module": "Fondements et applications de la régression logistique sur données catégorielles", "content": "Introduction aux données catégorielles : typologies et enjeux. Présentation des principes de la régression logistique binaire et multinomiale. Méthodes de préparation des données : codage, gestion des valeurs manquantes et équilibrage des classes. Étapes clés de la modélisation : sélection des variables, choix des critères d’évaluation et validation du modèle. Interprétation des coefficients, odds ratios et métriques de performance (précision, rappel, AUC-ROC). Cas pratique : analyse d’un jeu de données réel pour prédire un comportement client ou un risque métier. Étude des biais et limites des modèles, avec focus sur l’explicabilité.", "duration_hours": 7}]

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).