Mayra Min

• Conception et déploiement de modèles prédictifs en utilisant l'apprentissage automatique •Développement de scripts Python dédiés à l'harmonisation et au mappage des données client •Conception de tableaux de bord Power BI et Tableau, répondant aux exigences des départements pour des analyses KPI précises. •Pilotage de l'optimisation des données pour les initiatives de modélisation prédictive, assurant la qualité et la préparation des ensembles de données.

-Développé des modèles prédictifs pour les prévisions de ventes et la segmentation client à l’aide de techniques d’apprentissage automatique supervisé et non supervisé. - Analyse de la rentabilité et du comportement des clients pour orienter les décisions stratégiques. - Participé à la préparation et à l’optimisation des données pour des modèles prédictifs axés sur les tendances de vente et le cross-selling. - Conçu des tableaux de bord dynamiques dans Power BI pour le suivi des KPI et les stratégies commerciales

- Développé des scripts et des requêtes SQL pour générer des tableaux de bord dans Tableau et Zoho Analytics selon les besoins spécifiques des clients - Développé des solutions CRM personnalisées pour répondre aux besoins des clients, intégrant des visualisations pour le suivi des indicateurs. - Déployé de tests pour vérifier que les solutions répondent aux exigences fonctionnelles.

-Réalisé l'analyse prévisionnelle et le budget en suivant les projections de ventes basées sur les données historiques, tout en prenant en compte des scénarios - Analysé approfondie des données de rentabilité, parts de marché et comportement client pour générer des insights stratégiques. -Crée de tableaux de bord dans Power BI et Power Query nteractifs pour soutenir les stratégies de cross-selling et la planification budgétaire.

Automatisé le calcul des commissions et créé des rapports de benchmarking pour évaluer la compétitivité du marché. Collaboré avec le département actuariel pour optimiser le processus de tarification en analysant les données de marché. Participe à l’optimisation des campagnes marketing par l’analyse des comportements clients. Identifié et résolu des problèmes de qualité des données pour améliorer la précision des analyses prévisionnelles.