- Data analytics, statistique,analyse des données - Connaissances fondamentales en statistique, analyse des données (y compris corrélation, régression et segmentation) et méthodes de prévision – Croissance (décroissance), calculs d’indices
- Modélisation, simulation, scénarios - Savoir modéliser, simuler, faire des scénarios
- Tableur pour la finance (Excel ) - Maîtrise de l'outil tableur pour la finance
Acquérir les fondamentaux
Public visé
- Auditeurs internes
- Banquiers / Chargés d'affaires
- Directeurs et contrôleurs financiers
- Experts comptables, Commissaires aux comptes
- Trésoriers
2 jours
Prerequis
Il est nécessaire de disposer d’une bonne pratique d’Excel.
Objectifs
◗ Intégrer les bases des algorithmes de l’IA
◗ Utiliser les outils et analyses de données utiles en finance d’entreprise
◗ Renforcer sa capacité à interpréter des résultats chiffrés pour éclairer la prise de décision financière
Programme de la formation
◗ Identifier les types de données et de variables
– Différencier variables catégorielles et numériques (discrètes/continues)
– Comprendre la nature d’une population, d’un individu, et des variables associées
– Visualiser les distributions et repérer la forme des données
✔ COMPRENDRE | Illustration : classification des variables et typologie des distributions
✔ ÉVALUER | Quiz : à votre avis… Une variable «âge» est-elle toujours numérique continue?
◗ Décrire les données à l’aide de statistiques simples
– Mesures de tendance centrale : moyenne, médiane, mode
– Mesures de dispersion : étendue, écart interquartile, écart-type
– Représentations visuelles : histogramme, boîte à moustaches
✔ APPLIQUER | Cas pratique : calculer et interpréter les indicateurs statistiques d’un fichier clients
✔ EXPÉRIMENTER | Atelier Excel : construire une boîte à moustaches et interpréter la forme d’une série
✔ ÉVALUER | Quiz : à votre avis… Quand la médiane est-elle plus fiable que la moyenne?
◗ Mesurer la relation entre des variables
– Corrélation entre variables catégorielles (Khi², Cramer)
– Corrélation entre variable catégorielle et numérique : variance inter/intra
– Corrélation linéaire entre variables quantitatives : coefficient de corrélation, droite de régression
✔ APPLIQUER | Cas pratique : construire un tableau croisé et mesurer l’intensité d’un lien avec Khi²
✔ EXPÉRIMENTER | Mise en situation : analyser la performance selon plusieurs groupes d’âge
✔ ÉVALUER | Quiz : à votre avis… Une forte corrélation implique-t-elle une causalité?
◗ Modéliser une relation : régression simple et multiple
– Ajustement linéaire, erreurs, coefficient de détermination
– Interprétation des coefficients (pente, ordonnée à l’origine)
– Régression multiple : intégration de plusieurs variables explicatives
✔ APPLIQUER | Cas pratique : prédire une performance selon plusieurs facteurs métier
(qualité, expérience, conditions)
✔ EXPÉRIMENTER | Atelier Excel : utiliser l’outil Régression d’Excel avec lecture des résultats‑clés
✔ ÉVALUER | Quiz : à votre avis… Comment identifier une variable explicative redondante?
◗ Approches avancées : Bayes, classification, biais
– Probabilités conditionnelles et loi de Bayes appliquées à la gestion (risque client, scoring)
– Méthodes de classification : segmentation hiérarchique/non hiérarchique
– Distances euclidienne et cosinus, inertie intra/intergroupe
✔ APPLIQUER | Cas pratique : segmenter des clients selon comportement de paiement ou type d’OD
✔ EXPÉRIMENTER | Atelier : classification avec Solveur Excel et interprétation des résultats
✔ ÉVALUER | Quiz : à votre avis… Pourquoi la distance cosinus est-elle plus adaptée à des données binaires ?
Pourquoi choisir cette formation ?
La connaissance des fondamentaux de la statistique et des calculs mathématiques associés est nécessaire pour aborder la Data Analytics. Cette formation aborde ces concepts de manière ludique et visuelle pour les rendre accessibles à tous. La majorité des formations du parcours de formation FinHarmony à la Data Analytics s’appuie sur les connaissances acquises pendant ces deux journées.
Méthode Pédagogique et modalités d’évaluation
Avant : fiches pratiques sur chaque outil, quiz d’auto-évaluation
Pendant la session : alternance de développements théoriques, d’illustrations et de cas pratiques ludiques et interactifs, scénarisés en plusieurs étapes. Ces nombreux échanges permettent de valider l’acquisition des compétences tout au long de la formation.
Après : le participant conserve l’ensemble des modèles Excel.
L’animateur est disponible pour répondre à toute question relevant de la formation.
Formations générales | FinHarmony Conseil & Formation
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Prix
1 860 € HT
Témoignages
Formation calculs fondamentaux sur la Data
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Jonathan C.
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Formation