Compte-rendu d’une analyse complète sur des données bancaires de la région PACA. Cette analyse comprenait toutes les méthodes professionnelles afin de mieux connaître sa clientèle et optimiser les services/offres. On peut notamment relever de machine Learning, AFC (Analyse Factorielle des Correspondances, clustering…)

Compte rendu d'une analyse expliquant la pollution en fonction des autres variables via des modèles linéaires ( Régression, ANOVA, Sélection de facteurs).

Compte rendu détaillé et structuré des résultats obtenus à partir de l'étude des banques (Crédit Agricole) de la région PACA en fonction de plusieurs variables. Cette analyse vise à comprendre les relations complexes (Analyse des Composantes Principales) et les interactions entre plusieurs variables (Classification) pour que les décisions soient optimales (pour les clients) et bénéfiques (pour la banque)

Analyse complète (représentation et interprétation) sur le sujet des revenus et taux de pauvreté des ménages Français en 2019 (INSEE)