Dikers AMOKO

Mission : Développement d’un système de reporting pour le suivi et l'analyse des performances des campagnes d'acquisition digitale. Objectif : Création d'un reporting opérationnel et stratégique permettant de suivre les performances des campagnes marketing digitales à l'aide de KPI spécifiques. Réalisations : Conception et implémentation d'un cube de données et d'un reporting industrialisé, capable de gérer des requêtes multi-outils, multi-dimensions, et multi-cibles. Suivi des performances des campagnes fil rouge et temps fort, en mesurant l'efficacité des leviers média depuis l'impression jusqu'à la conversion. Présentation consolidée des KPI pour la Direction sur une base mensuelle, trimestrielle et annuelle. Outils : SAS, Dataiku, SQL, Teradata, Excel, VBA.

Prestataire chez RTE, j’ai participé à la mise en place d’un système d’envoi automatisé de mails à destination des experts du Pôle Marché Européen, afin de signaler les anomalies détectées dans les interconnexions aux frontières de la France. Cette mission incluait également le traitement et l’analyse des données issues des flux transfrontaliers pour garantir la fiabilité des alertes et optimiser la surveillance des réseaux.

Programme enseigné: -Analyse de données (Statistique décisionnelle, Statistique inférentielle,...) -Applications sur bases de données -Langage R

Contexteprojet: L’INSEE,àtraversledispositifESANE,produitdesstatistiquesstructurellesd'entreprises,c’estàdireunephotographieannuelledelapopulationdesentreprisesappartenantausystèmeproductifetdeleursprincipalescaractéristiques.. Projet:GestionduréférentielOCSANE(OutildeCoordinationdesStatistiquesAnnuellesdesentreprises,productionenmobilisantaumaximumdesdonnéesadministrativescomplétéespardesenquêtesstatistiquesadhocetévolutionsdesoutilspourlesuivietlagestionduréférentielOCSANE. Réalisations: ●Développement d’applications de contrôle et de surveillance des données o Développement de batchs o Correction des anomalies o Migration des appsbasées sur SAS vers R ●Elaboration de modèles statistiques pour l’analyse des données structurelles d’entreprises ●Elaboration de l'échantillonnage pour enquêtes envoyées aux entreprises ciblées ●Collecte, traitement, nettoyage et mise en forme de données Environnement technique : SAS, R, SQL, Excel, DBeaver

 Observatoire du Financement de Logement (OFL) :  Recuiel, Traitement et Analyse des données statistiques sur financement par emprunt des opérations immobilières;  Production des résultats et des rapport d’études.  Logiciel utilisé : SAS, VBA, Carte & Données

 Analyse et mesure de la satisfaction comme approche dans la démarche de la fidélisation clientèle;  Logiciel utilisé : SAS, R

•Conception et réalisation des enquêtes •Traitement et exploitation des données •Automatisation du tableau de bord, via VBA •Webreporting •Logiciel utilisé : Sphinx iQ, Excel (Macro VBA)

o Réalisation des enquêtes (de satisfaction, d’évaluation et d’insertion professionnelle), o Traitement et analyse des données statistiques

o Réalisation de l’enquête portant sur l’évaluation et les conditions de travail des enseignants du second degré de l’UPPA, o Analyse et traitement des données de cette enquête.

Pilotage du projet : « profilage des populations déplacées internes (PDIs) et évaluation de leurs besoins multisectoriels» : - Réalisation du plan d'enquêtes (Méthodologie d'enquête et la conception du questionnaire) -Traitement et analyse des données statistiques - Logiciels utilisés : CSPRO et SPSS http://www.jips.org/system/cms/attachments/500/original_2012_CAR_Markounda_rapport_exercice_de_profilage.pdf

o Traitement et exploitation des données, o élaboration de tableau de bord pour des activités sectorielles

o Évaluation de la performance hospitalière, o Évaluation de la satisfaction du personnel.