Voici une vue d'ensemble des méthodes clés que nous utilisons dans ce processus :

• Collecte de Données

  Sources Variées : Les données sont collectées à partir de sources multiples, y compris des bases de données internationales (comme celles de la Banque mondiale, du FMI….), des institutions financières, des rapports gouvernementaux, et des enquêtes.

  Indicateurs Clés : Les données peuvent inclure des indicateurs économiques, démographiques, de santé, environnementaux, de gouvernance, et d'autres indicateurs pertinents.

• Nettoyage et Préparation des Données

  Nettoyage : Élimination des erreurs, des données manquantes ou aberrantes.

  Normalisation : Transformation des données pour assurer la cohérence dans les formats et les échelles.

• Analyse Exploratoire

  Visualisation des Données : Nous nous basons sur cette méthode pour l’utilisation de graphiques et de tableaux pour explorer les tendances, les motifs et les anomalies.

  Statistiques Descriptives : L’utilisation de cette méthode nous permet un calcul de mesures résumées telles que la moyenne, la médiane, les quartiles, etc.

• Modélisation Prédictive

  Régression : Nous utilisons cette méthode pour les modèles linéaires et non linéaires pour prédire des indicateurs continus.

  Forêt Aléatoire et Machines à Vecteurs de Support (SVM) : Nous utilisons cette méthode pour des Modèles complexes pour capturer des relations non linéaires et interactions entre variables.

  Réseaux de Neurones et Deep Learning : Nous utilisons cette méthode pour des prédictions complexes, en particulier lorsque les données sont massives ou avec des caractéristiques non structurées.

  Séries Temporelles : Nous utilisons des modèles ARIMA, SARIMA, modèles exponentiels de lissage, etc., pour prévoir les tendances et les saisonnalités dans les données temporelles.

• Validation et Évaluation du Modèle

  Cross-validation : Notre technique pour évaluer la fiabilité des prédictions du modèle sur des données inconnues.

  Métriques de Performance: Nous utilisation de l'erreur quadratique moyenne (MSE), de l'erreur absolue moyenne (MAE), du coefficient de détermination (R²), etc., pour évaluer la précision des modèles.

• Interprétation et Implémentation

  Analyse des Résultats : Notre interprétation des coefficients du modèle, importance des caractéristiques, et autres outputs pour comprendre les relations entre les variables.

  Scénarios et Simulations : Nous utilisation des modèles pour simuler différents scénarios futurs basés sur des changements dans les variables d'entrée.

• Mise à Jour et Maintenance

  Actualisation des Modèles : Nos modèles sont régulièrement mis à jour avec de nouvelles données pour maintenir leur précision.

  Monitoring Continu : Nous mettons en place une surveillance des performances du modèle au fil du temps pour détecter les dégradations et ajuster les modèles en conséquence.