Net Promoter Score

Le Net Promoter Score (ou NPS) est un indicateur courant que les entreprises utilisent pour suivre le succès d'un produit ou d'un site web. Il est mesuré en demandant à quel point une personne est susceptible de recommander une marque, un site, un service ou un produit à un ami ou à un collègue.

Les utilisateurs répondent sur une échelle de 0 à 10. Utilisez l'explorateur interactif pour voir comment ces scores sont souvent regroupés, puis décidez comment décrire le type de données que le NPS recueille.

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<cours>Comprendre la Data Science</cours>

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Nous commencerons par définir ce qu'est la data science. Nous verrons le workflow de data science et comment il s'applique à des problèmes concrets. Nous terminerons le chapitre en présentant les différents rôles au sein du domaine.

Exercise 1: Qu’est-ce que la science des données ?Exercise 2: La data science partout !Exercise 3: L'importance de la data science Exercise 4: Applications de la science des données Exercise 5: La science des données au quotidien Exercise 6: La science des assistants intelligents Exercise 7: Rôles et outils de la science des données Exercise 8: Choisir le bon candidat Exercise 9: Un rôle de scientifique des données

Maintenant que vous connaissez le workflow de data science, approfondissons la première étape : la collecte et le stockage des données. Nous verrons les différentes sources de données possibles, à quoi ces données ressemblent, comment les stocker une fois collectées, et comment un pipeline de données peut automatiser le processus.

Exercise 1: Sources de données Exercise 2: Tri des sources de données Exercise 3: Fréquences de l'asthme Exercise 4: Types de données Exercise 5: Classification des types de données Exercise 6: Net Promoter Score

Exercice actuel

Exercise 7: Suivi d’activité Exercise 8: Stockage et récupération des données Exercise 9: Plateformes cloud Exercise 10: Interroger une base de données Exercise 11: Quel type de base de données ?Exercise 12: Pipelines de données Exercise 13: Caractéristiques d’un pipeline de données Exercise 14: Extraire Transformer Charger (ETL)

La préparation des données est fondamentale : les data scientists passent 80 % de leur temps à nettoyer et transformer les données, et seulement 20 % à les analyser. Ce chapitre vous montrera comment diagnostiquer les problèmes dans vos données, gérer les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes. Vous apprendrez ensuite la visualisation, un outil essentiel pour explorer vos données et présenter clairement vos résultats.

Exercise 1: Préparation des données Exercise 2: Aux frontières du réel Exercise 3: Êtes-vous prêt ?Exercise 4: Analyse exploratoire des données (EDA)Exercise 5: EDA numérique Exercise 6: EDA visuelle Exercise 7: Visualisation Exercise 8: Tableaux de bord interactifs Exercise 9: Améliorer un tableau de bord

Dans ce dernier chapitre, nous parlerons d'expérimentation et de prédiction. Nous commencerons par les expériences avec les tests A/B, puis passerons à la prévision de séries temporelles pour apprendre à anticiper des événements futurs. Enfin, nous conclurons avec le Machine Learning, en abordant l'apprentissage supervisé et le clustering.

Exercise 1: Tests A/B Exercise 2: Création d’un workflow pour les tests A/B Exercise 3: Signification statistique Exercise 4: Résultats intermédiaires Exercise 5: Prévision de séries temporelles Exercise 6: Classification de données de séries temporelles Exercise 7: Interpréter un graphique de séries temporelles Exercise 8: Machine learning supervisé Exercise 9: Quand utiliser l’apprentissage supervisé Exercise 10: Features et labels Exercise 11: Évaluation du modèle Exercise 12: Clustering Exercise 13: Supervisé ou non supervisé Exercise 14: Choix du nombre de clusters Exercise 15: Félicitations !