Module 1 : PostgreSQL comme outil analytique
1.1 — Pourquoi PostgreSQL pour l'analyse ? Aperçu
Module 2 : Fondamentaux SQL pour l'analyse
2.1 — SELECT et filtrage Aperçu
Module 3 : Transformation des données
3.1 — Nettoyage : UPPER, LOWER, TRIM, REPLACE Aperçu
Module 4 : Agrégation et statistiques
4.1 — Les 5 fonctions d'agrégation Aperçu
Module 5 : Requêtes avancées pour reporting
5.1 — CASE WHEN : la logique dans vos rapports Aperçu
Module 6 : Fonctions de fenêtrage pour l'analyse
6.1 — Classements : ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK Aperçu
Module 7 : Vues SQL pour les rapports
7.1 — CREATE VIEW : un rapport sauvegardé Aperçu
Module 8 : Analyses temporelles
8.1 — Tendances et évolutions Aperçu
Module 9 : Segmentation et analyse de cohortes
9.1 — Analyse RFM (Récence, Fréquence, Montant) Aperçu
Module 10 : KPIs et tableaux de bord
10.1 — Qu'est-ce qu'un bon KPI ? Aperçu
Module 11 : Export et visualisation
11.1 — Exporter en CSV Aperçu
Module 12 : Projet final — Analyse complète
12.1 — Le dataset Aperçu

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Module 10 : KPIs et tableaux de bord Aperçu gratuit

10.1 — Qu'est-ce qu'un bon KPI ?

📋 Objectifs d'apprentissage

  • Définir des KPIs SMART

Un bon KPI est : Spécifique, Mesurable, Atteignable, Relevant, Temporel. Exemples : CA mensuel, taux de conversion, panier moyen, taux d'attrition, croissance M/M.

Ceci est un aperçu gratuit.
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