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Sélection de cas concrets orientés métier : KPI, fiabilisation des données, dashboards et recommandations.

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Tableau de Bord pour une Entreprise de Maquettes

SQL MySQL Power BI Modèle en étoile

Valeur métier : pilotage multi‑axes (ventes, finances, logistique, RH) avec KPI fiables et lecture rapide.

🎯 Objectif

Création d'un tableau de bord interactif pour la direction d'une entreprise spécialisée dans la vente de modèles et de maquettes, centré sur 4 axes clés : Ventes, Finances, Logistique et Ressources humaines.

🔍 Démarche

  1. Exploration des données & extraction des KPI en SQL
    • Connexion à une base MySQL transactionnelle (OLTP)
    • Rédaction de requêtes SQL avancées pour calculer les KPI
    • Création de vues SQL pour faciliter l'import dans Power BI
  2. Modélisation analytique (OLAP)
    • Transformation vers un modèle en étoile
    • Mise en place de tables de faits et dimensions
    • Optimisation des performances
  3. Construction du tableau de bord Power BI
    • Intégration des vues SQL et modélisation
    • Création de visuels pertinents
    • Mise en place de filtres interactifs

🧾 Résultat

Livraison d'un tableau de bord professionnel, interactif et actualisable permettant au directeur de piloter l'activité de son entreprise avec une vision claire et structurée.

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Système de recommandation de vins (en cours)

Python Pandas Machine learning Recommandation

Valeur métier : recommandations personnalisées pour augmenter la satisfaction et soutenir les ventes en boutique.

Projet de moteur de recommandation de vins pour un caviste local, avec analyse de données et machine learning.

🎯 Objectif

Proposer des recommandations personnalisées (accords mets-vins et préférences clients) pour augmenter la satisfaction et les ventes.

🔍 Démarche

  • Nettoyage et structuration du catalogue (cépages, régions, prix, notes, styles).
  • Création de profils de goût à partir d’historiques d’achat et de retours clients.
  • Modèle hybride : similarité de contenu + popularité + contraintes métier.
  • Évaluation via tests A/B et métriques de pertinence (top-N).

🧾 Livrables

  • Recommandations actionnables pour les vendeurs.
  • Tableau de bord des tendances et des paniers types.
  • Documentation d’usage et règles métier.
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Ludrun : Votre Guide Intelligent pour Trouver Votre Prochain Jeu Vidéo (en cours)

IA Recommandation Produit

Valeur produit : explorer des approches de recommandation et de personnalisation (projet de formation / veille technique).

Découvrez des jeux qui vous ressemblent, grâce à l’IA.

🎯 Vision

Une plateforme de recommandations personnalisées, précises et surprenantes, basée sur le Machine Learning et l’IA avancée.

🔍 Comment ça marche ?

  • Vos goûts, notre matière première : analyse des jeux préférés, notes, heures de jeu et avis.
  • Une IA qui apprend en continu : modèles hybrides (collaboratif, contenu, contextuel) + données riches (genres, mécaniques, ambiances, tendances).
  • Des recommandations qui évoluent : suggestions selon l’humeur, sorties de zone de confort, styles ciblés.
  • Communauté de joueurs passionnés : listes partagées, comparaisons de goûts, recommandations validées.

✅ Pourquoi choisir Ludrun ?

  • Une IA qui comprend vos préférences, pas seulement vos achats.
  • Découvertes intelligentes de pépites et classiques sous-estimés.
  • Gain de temps : fini les recherches interminables.
  • Gratuit, sans publicité intrusive.

🚀 Notre vision

Réinventer la découverte de jeux face à des recommandations souvent génériques, en combinant :

  • Analyse comportementale (votre façon de jouer).
  • Sémantique des jeux (mécaniques, ambiance, style narratif).
  • Apprentissage continu (amélioration à chaque interaction).
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