Cécile Rondeau
Projets Data
Dans le cadre de ma spécialisation en Data Analysis, j’ai réalisé plusieurs projets d’analyse de données et de visualisation.
Ces travaux illustrent ma capacité à collecter, nettoyer, analyser et interpréter les données afin d’en extraire des informations utiles à la prise de décision.
Optimisation des données d’une boutique e-commerce
Objectif
Un grand crus immobilisé 275 jours en stock, des marges variant du simple au double selon les produits : comment fiabiliser 3 sources de données disparates pour révéler ce que l’entreprise ne voyait pas ?
Actions
Fusion ERP / site web / liaison, traque de 8+ anomalies cachées, et une analyse qui a changé la lecture du CODIR sur la rotation des stocks.
Outils
Python · Data cleaning
Création d'un tableau de bord dynamique avec Power BI pour visualiser l'avancement de projets
Objectif
104 projets, 35 pays, un écart de coûts de +7,3 % et 916 livrables manquants : comment donner à 3 niveaux de direction la visibilité temps réel dont ils avaient besoin pour reprendre la main ?
Actions
Modélisation d’un schéma relationnel à 7 tables, alertes automatiques DAX dès 15 % d’écart, et un tableau de bord multi-rôles avec sécurité par niveau de ligne (RLS) — pensé pour que le client devienne autonome.
Outils
Power BI, DAX, Power Query
Analyse des ventes d'une librairie avec R ou Python
Objectif
Le genre ou l’âge des clients influencent-ils vraiment leurs achats — catégories préférées, panier moyen, fréquence ? 5 questions soulevées par la direction, 5 tests statistiques, pour remplacer les suppositions du marketing par des preuves.
Actions
Fusion de 3 sources de données (687 534 transactions), 4 tests statistiques (Chi², ANOVA, Spearman, Kruskal-Wallis), segmentation des clients par contribution au chiffre d’affaires — recommandations stratégiques ciblées par profil.
Outils
Python · Analyse statistique
Étude sur l'accès à l'eau potable dans le monde
Objectif
2000–2017 : qui a encore difficilement accès à l’eau potable, et pourquoi ? Croiser accès à l’eau, démographie et stabilité politique pour transformer des données dispersées en priorités d’intervention claires pour une ONG.
Actions
Fusion de 5 sources de données (OMS, Banque Mondiale), construction d’un dashboard en 3 vues (Monde, Continent, Pays), cartes choroplèthes et scatter plots pour visualiser les disparités, accessibilité daltonien-friendly intégrée dès la conception.
Outils
Tableau Public, Python (Pandas, NumPy)
Étude de marché export : la volaille française à l'international
Objectif
153 pays passés au crible de 22 variables économiques, logistiques et politiques — réduits à 15 marchés prioritaires grâce à un score composite pondéré sur 5 critères. Comment transformer une masse de données mondiales en plan d’export concret pour une PME ?
Actions
Fusion de 8 sources internationales (PESTEL), ACP pour réduire la complexité (78,8 % de l’information conservée en 5 axes), clustering CAH et K-Means (k=4, validé par deux méthodes indépendantes), score composite pondéré pour prioriser 15 marchés au sein du segment cible.
Outils
Python, Scikit-Learn, Pandas
Détection automatique de faux billets
Objectif
1 seul faux billet sur 100 échappe à la détection : comment construire un algorithme qui repère les contrefaçons à partir de simples mesures géométriques, sans jamais relâcher la vigilance sur le critère qui compte vraiment ?
Actions
Imputation de 37 valeurs manquantes par régression OLS (5 conditions validées), ACP et K-Means pour explorer la structure des données, mise en concurrence de 4 modèles de classification en priorisant le Recall — Régression Logistique retenue et déployée dans une application fonctionnelle.
Outils
Python · Machine Learning · Supervisé & Non Supervisé · Scikit-learn
En savoir plus
Ces projets illustrent mon approche de la data : comprendre les besoins, structurer les données, analyser les résultats et les rendre compréhensibles pour faciliter la prise de décision.