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DATA SCIENTIST

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Métiers de la data : les 4 profils que l'on va s'arracher - Les enquêtes de d... Manifeste pour un Data marketing au service du consommateur et du ROI ! Version longue de ma tribune dans Marketing Magazine : Data Planning et Data Créativité La multiplication des données disponibles donne au marketing de nouveaux pouvoirs et de nouveaux champs à explorer, à l’instar de ce qui s’est produit pour le digital il y a quelques années.

Manifeste pour un Data marketing au service du consommateur et du ROI !

Concrètement deux applications marketing de la data me semblent particulièrement intéressantes : l’appréhension d’insights, de signaux faibles ou encore l’identification de segments de marché insoupçonnables de manière classique ;un marketing beaucoup plus ciblé et personnalisé tout au long de la customer journey. Le premier sujet bouleverse la connaissance conso et le planning stratégique tandis que le second a un impact direct sur la manière de concevoir et de créer des dispositifs marketing. La créativité publicitaire s’est traditionnellement toujours nourrie d’insights consommateurs provenant d’études ou de recherches empiriques. Nous ne sommes qu’aux prémices du data planning et de la data créativité ! Ca sert à quoi un growth hacker ? Tout droit venu de la Silicon Valley, le growth hacking est LE buzz word en vogue dans toutes les start-ups.

Ca sert à quoi un growth hacker ?

Booster la croissance de l'entreprise avec des tactiques de "Sioux" alliant marketing, développement web et analytics : telle est, en résumé, la mission du growth hacker. Quelles sont les qualités d'un bon “pirate de la croissance” ? Comment les nouveaux géants de la net économie (Air B'nB, DropBox, Über) ont-ils exploité le growth hacking pour s'imposer en un temps record ? Le point sur ce métier du web encore émergent. Growth hacker : un ingénieux touche-à-tout Difficile d'établir un profil type du growth hacker... Le growth hacker est un marketer Il pratique l'inbound marketing, connait les spécificités de chaque média (online et offline) et sait adresser le bon message à la bonne cible Le growth hacker est un geek Il a de fortes notions en programmation informatique (HTML, CSS, Ruby), référencement, UX (expérience utilisateur), et se tient informé des évolutions des NTIC.

Les 10 profils de data scientist.

DATA ANALYSIS

DATA VISUALISATION. Plus de 50% de la consommation média se fait sur mobile. La cannibalisation des audiences Web fixe par le mobile ne permet pas à tous les éditeurs de trouver des business models satisfaisants.

Plus de 50% de la consommation média se fait sur mobile

Tour d'horizon. Nous nous interrogions déjà, fin octobre 2012, sur l'existence d'un peak Web. Observant que le temps moyen passé sur le Web fixe par les internautes commençait alors à chuter, nous imputions une majeure partie de cette baisse à la démocratisation des smartphones et des tablettes. Pour ceux qui en doutaient encore ce graphique proposé par Statista, en extrayant des données de Comscore, vient confirmer la cannibalisation des audiences Web fixe par le mobile et plus précisément le marché applicatif.

Selon Comscore, c'est la premère fois que les applications mobiles ont représenté plus de 50% de la consommation média. Le casual gaming n'échappe bien évidemment pas à la tendance et la pratique a déjà fait naître des géants tels que King.com ou Supercell qui squattent le top 10 des applications les plus rentables, selon AppAnnie.

DATA MINING

Regression Models, It’s Not Only About Interpretation. Yesterday, I did upload a post where I tried to show that “standard” regression models where not performing bad.

Regression Models, It’s Not Only About Interpretation

At least if you include splines (multivariate splines) to take into accound joint effects, and nonlinearities. So far, I do not discuss the possible high number of features (but with boostrap procedures, it is possible to assess something related to variable importance, that people from machine learning like). But my post was not complete: I was simply plotting the prediction obtained by some model. And it “looked like” the regression was nice, but so were the random forrest, the -nearest neighbour and boosting algorithm. Here is the code to create all the models (I did include another one, some kind of benchmark, where no covariates are included), based on 1,000 simulated values (etc) Using Digital Tools for Disease Surveillance: Mapping Innovations. For both avian influenza and rabies, strong surveillance is essential so that there can be an informed and appropriate response (more information on the Indonesian context can be found at ProMED mail).

Using Digital Tools for Disease Surveillance: Mapping Innovations

But increasingly, digital information is being used to complement data captured through existing surveillance systems. Broadly speaking, new information on disease events could: • Alert authorities to new outbreaks • Provide real-time information to improve situational awareness of existing outbreaks • Identify geographic areas where surveillance may need strengthening Where to start to identify entry points for innovation?

In this first blog post, I will summarize the results of this exercise. Sifting Through, and Making Sense of, Big Social Data. Global Pulse is very pleased to officially announce a data philanthropy partnership with DataSift - a social data platform that enables aggregation and filtering of social media posts to extract insights.

Sifting Through, and Making Sense of, Big Social Data