Data science en pratique cas et exemples
Data science en pratique cas et exemples La data science sert surtout à transformer des données en décisions utiles. Au lieu de se contenter d’un algorithme, on regarde le problème, les données disponibles et les contraintes du métier. L’objectif est de livrer une solution qui se comprend, se déploie et résiste à l’usage réel. Cas pratique: prévision des ventes mensuelles Contexte: une boutique suit ses ventes par mois et veut anticiper les périodes de forte demande. Approche: on combine des données historiques, des variables saisonnières et des promotions prévues. On teste une régression simple et une forêt aléatoire pour comparer. Ce que l’on observe: les prévisions guident le plan de stock et les campagnes marketing. Une précision raisonnable suffit pour éviter les ruptures ou le surstock. Bonnes pratiques: séparer données d’entraînement et de test, évaluer avec RMSE, et communiquer le résultat sous forme de dashboard clair pour les décisions. Cas pratique: détection d’anomalies dans les transactions ...