Analyse des avis clients

Cette formation donne 84 points PPC aux membres qualifiés de l’Institut des Actuaires

Programme de la formation

Apprendre à récupérer, nettoyer et analyser des commentaires clients, accompagnés des notes numériques.

Présentation de « R » et « RStudio »

  • Bases de programmation avec « R »
  • Création de graphiques interactifs
  • Création de rapports

Collecte de données des avis clients

  • Exploitation des fichiers html
  • Technique de web-scraping

Nettoyage des données textes

  • Text mining des commentaires des clients

Analyse des données

  • Prédiction des notes en fonction des commentaires
  • Segmentation des assureurs

Visualisation des notes

  • Evolution temporelle des notes
  • Visualisation des notes des assureurs
Date

25 et 26 mars 2019

Horaires

9h00 - 12h30 et 14h00 - 17h30

Prix
  • 2100 € HT
  • TVA 20%
  • 2520 € TTC
Lieu

CARITAT, 5 rue Tronchet 75008 PARIS

Durée

1 jour

Programme adaptable,
sur-mesure

Notre formateur

Kezhan SHI

Membre certifié de l’IA. Il est titulaire d’un master en actuariat de l’Université Paris Dauphine et a également fait l’École Centrale Paris. Il a travaillé chez Prim’Act, Direct Assurance et Aviva, avant de rejoindre Allianz en 2017, au titre de Data Scientist.

Points clés

À qui s’adresse cette formation ?

À toute personne souhaitant utiliser des données externes dans les différents domaines d’assurance : produits, marketing, distribution et tarification.

Pour obtenir quoi ?

Une meilleure compréhension de la collecte des données externes, et les techniques de scraping. Constituer une base de données pour améliorer la tarification, le marketing ou le risk management.

Comment ?

Les différentes techniques de collecte et de nettoyage de données seront illustrées avec des exemples pratiques, codés sous « R ».

Quels sont les prérequis ?

Aucun en particulier. L’intérêt et l’utilisation des outils numériques sont cependant fortement recommandés.

 

Chaque participant se munira d’un ordinateur portable pour les travaux pratiques.

Points forts

  • Principe et utilisation de la data science pour l’analyse des avis clients
  • Manipulation d’une base de données utilisée en assurance
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