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Text-mining en assurance

Cette formation donne 42 points PPC aux membres qualifiés de l’Institut des Actuaires
Dernière mise à jour en novembre 2022

Programme de la formation

Apprendre à récupérer, nettoyer et intégrer les données textes afin de mieux connaître les besoins clients.

Source de données

  • Données internes
  • Reconnaissance optique de caractères
  • Données des sites d’avis
  • Manipulation des documents html
  • Technique de webscraping

Transformation des données

  • Manipulation des chaînes de caractères
  • Manipulation des expressions régulières
  • Construction de corpus
  • Matrice Documents-termes
  • TD IDF

Nettoyage des données textes

  • Distance entre les chaînes de caractères et correction de fautes d’orthographe
  • Principe de géocodage
  • Détection d’anomalies

Machine learning

  • Clusterint des chaînes de caractères
  • Classification de spams
  • Caractérisation des avis par une note et sa prédiction
  • Segmentation des avis

Visualisation

  • Tableau de bord
  • Nuage de mots
  • Fréquence des mots ou biogrammes

Cas d’application

  • Webscraping
  • Analyse des avis clients
  • Analyse du NPS
  • Correction des fautes d’orthographe
  • Géocodage

 

Une formation de notre expert Kezhan SHI, dont nous vous invitons à découvrir le blog.

Dernière date
14 octobre 2019
Inscription possible jusqu'à la veille de la formation 16h (hors weekend et jour férié)

PROGRAMME EN COURS DE RECONSTRUCTION

Horaires

9h00 - 12h30 et 14h00 - 17h30

Prix
  • 1250 € HT
  • TVA 20%
  • 1500 € TTC
Lieu

CARITAT, 5 rue Tronchet 75008 PARIS

Durée

1 jour

Programme adaptable,
sur-mesure

Notre formateur

Kezhan SHI

Il est diplômé de l'École Centrale Paris et titulaire d'un master en actuariat de l'Université Paris Dauphine. Il a travaillé chez Axa Global Direct et Allianz, avant de rejoindre Diot Siaci en 2022, au titre de Responsable du Data Lab.

Points clés

À qui s’adresse cette formation ?

À toute personne souhaitant analyser les textes et tirer des conclusions intéressantes.

Pour obtenir quoi ?

Des compétences de text-mining et des cas d’applications.

 

 

Comment ?

Les différentes techniques de collecte, de nettoyage et d’analyse 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

  • Retour d’expériences sur des applications concrètes
  • Manipulation des bases de données utilisées en assurance
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