Explorez la prise de décision à travers les modèles décisionnels et la science. Entraînez-vous avec des arbres de décision, des diagrammes d’influence et des modèles probabilistes pour analyser les incertitudes.

Introduction

Choisir un fournisseur cloud pour NextGen

Donner les moyens à NextGen grâce aux modèles de décision

Introduction à la science de la décision

Identifier les principes clés de la Decision Science

La Decision Science pour un nouveau système de gestion des stocks

Introduction aux méthodes d’analyse

Analyse SWOT chez un géant de la distribution

Analyser une stratégie d’expansion pour Market Prime

Expansion décisive : la stratégie jeunesse d’AdventureGear

Fondamentaux de la modélisation des décisions

Découvrez des techniques efficaces de gestion des risques et d’optimisation pour améliorer les résultats des décisions.

Construire des modèles de décision

Modèles de décision en situation de crise fournisseur

Probabilités dans les modèles de décision

Explorer les modèles probabilistes

Deux lancers : probabilités avec un dé

Analyse de données pour les modèles de décision

Décoder l’analytique des données

Parcours d’analyse de données

Analyse de données pour améliorer la satisfaction client

Analyse de sensibilité pour les modèles de décision

La valeur de l’analyse de sensibilité

Analyse de sensibilité d’un budget familial

Analyse de sensibilité pour le foyer Jones

Options

Alternatives

Incertitudes

Résultats

Outils d’aide à la décision pour un départ improvisé

Techniques et outils pour la modélisation des décisions

Enfin, plongez dans la prise de décision stratégique, les systèmes de décision autonomes et leurs applications avancées.

Gestion des risques et des incertitudes

La valeur de la gestion des risques et des incertitudes

Évaluer les risques d’un projet de CRM à l’hôpital

Introduction à l’optimisation

Principes essentiels de l’optimisation

Ordonner le parcours d’optimisation

Prise de décision en entreprise

Accompagner une acquisition

L’éthique dans une décision d’entreprise

Prise de décision autonome

Fondamentaux de la prise de décision autonome

Niveaux des systèmes autonomes

Récapitulatif

Applications avancées et décisions stratégiques

Saviez-vous qu’un adulte prend en moyenne entre 20 000 et 35 000 décisions par jour ? Développez vos compétences en prise de décision avec ce cours d’introduction aux modèles décisionnels et découvrez leur importance pour naviguer dans l’incertitude et les risques. Apprenez à construire et à analyser des modèles de décision à l’aide d’arbres de décision, de diagrammes d’influence et d’analyses de sensibilité. Acquérez des compétences pratiques pour intégrer l’analytique des données afin d’optimiser les résultats et de prendre des décisions stratégiques alignées sur les objectifs de l’organisation. Idéal pour toute personne souhaitant renforcer ses capacités de décision dans un monde guidé par les données.

<h2>Fondements des modèles décisionnels</h2>
<p>La prise de décision est au cœur de l'existence humaine. Dans le monde actuel axé sur les données, où la surcharge d'informations est la norme, la capacité à prendre des décisions éclairées est très recherchée. Ce cours dynamique explore les techniques essentielles de modélisation décisionnelle, vous permettant d'acquérir les compétences nécessaires pour faire des choix en toute confiance.</p>
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<h2>Découvrez les principaux facteurs décisionnels</h2>
<p>Ce cours sur la modélisation décisionnelle est destiné à toute personne intéressée par la science de la décision, qu'il s'agisse d'individus curieux ou de professionnels impliqués dans des processus décisionnels. Aucune expérience préalable n'est requise. Ce cours aborde les concepts et stratégies essentiels pour améliorer les compétences en matière de prise de décision, applicables à divers secteurs et scénarios.</p>
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<p>La première partie du cours établit les bases en identifiant les principaux facteurs d'une décision et en guidant le processus décisionnel à l'aide de méthodes d'analyse permettant de prendre des décisions éclairées.</p>
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<h2>Découvrez les modèles décisionnels</h2>
<p>Ce cours propose un guide complet sur la modélisation décisionnelle, présentant les méthodes et outils essentiels tels que les arbres décisionnels, les diagrammes d'influence, les modèles probabilistes et l'analyse de sensibilité à l'aide de l'analyse de données. Les participants acquerront les compétences nécessaires pour élaborer, analyser et optimiser des modèles décisionnels afin de prendre des décisions éclairées et efficaces.</p>
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<h2>Gestion des risques et applications avancées</h2>
<p>Enfin, le cours aborde les techniques de gestion des risques et d'optimisation indispensables à la prise de décisions stratégiques. De plus, il examine les systèmes de décision autonomes et leurs applications avancées.</p>
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Améliorez vos décisions avec des modèles, méthodes d'analyse, gestion des risques et techniques d'optimisation.

Décrypter la modélisation des décisions

Principes fondamentaux de la science de la décision

Collecter des données brutes à partir de diverses sources, notamment des formulaires de feedback client, des analyses du site web et des transactions de vente.

Stocker les données collectées dans une base de données centralisée et veiller à ce qu’elles soient dans un format cohérent.

Supprimer les doublons, corriger les erreurs et gérer les valeurs manquantes pour garantir des données exactes et fiables.

Transformer les données nettoyées dans un format adapté à l’analyse, par exemple en agrégeant par segments de clients ou par périodes.

Générer des insights à partir des données transformées pour identifier des tendances, repérer les écarts et améliorer la satisfaction client.

Analyse de données pour améliorer la satisfaction client

Décrypter la modélisation des décisions

Exercice interactif pratique