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Ce chapitre vous présente des concepts de probabilité qui aident à révéler les interactions entre variables. En explorant les distributions multivariées, la probabilité conditionnelle et les chaînes de Markov, vous comprendrez comment des modèles fondés sur la probabilité peuvent prédire le comportement client, optimiser des stratégies et évaluer les risques. Ces outils constituent une base solide pour prendre des décisions business fondées sur les données en contexte d’incertitude.
Le chapitre 2 porte sur l’interprétation et la gestion de l’incertitude au regard des résultats business. Vous découvrirez des techniques courantes comme le calcul de l’espérance, les intervalles de confiance et de prédiction, l’analyse de scénarios et l’analyse de sensibilité.
Dans le dernier chapitre, vous verrez comment les techniques de simulation peuvent améliorer la prise de décision en situation d’incertitude. Vous apprendrez à appliquer le rééchantillonnage, les simulations de Monte Carlo et les arbres de décision pour estimer l’incertitude, évaluer les risques et visualiser les choix stratégiques. En combinant ces techniques, vous serez en mesure de synthétiser les insights et de formuler des recommandations fondées sur les données dans des contextes business.
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