Cours d'analyse de systèmes, données et comptabilité

Leçon 1 • Introduction à la modélisation des processus

Présente les organigrammes et les diagrammes de processus de base comme outils pour visualiser le comportement du système. Prépare les étudiants à des techniques de modélisation plus avancées dans les chapitres ultérieurs.

Leçon 2 • Concepts fondamentaux de la théorie des systèmes

Présente les systèmes ouverts et fermés, l'entropie et l'émergence appliqués aux organisations. Établit le vocabulaire utilisé dans tous les chapitres suivants.

Leçon 3 • Identification des problèmes et cadrage

Enseigne des techniques structurées pour définir les problèmes d'affaires avant de commencer l'analyse. Empêche la dérive de la portée en établissant des limites claires du problème dès le départ.

Leçon 1 • Modélisation des flux de données et des entités

Présente les diagrammes de flux de données et les modèles entité-association comme outils d'analyse complémentaires. Relie les structures de données aux processus d'affaires identifiés au chapitre un.

Leçon 2 • Exigences fonctionnelles et non fonctionnelles

Fait la distinction entre ce qu'un système doit faire et la qualité de son rendement. Enseigne la rédaction d'énoncés d'exigences précis et vérifiables.

Leçon 3 • Développement de cas d'utilisation et de user stories

Enseigne les diagrammes de cas d'utilisation et les user stories agiles comme outils de spécification centrés sur l'utilisateur. Fait le pont entre les approches d'analyse traditionnelles et agiles.

Leçon 4 • Techniques d'élicitation des exigences

Couvre les entrevues, les ateliers, les sondages et l'observation comme méthodes de collecte des exigences du système. Met l'accent sur le choix de la bonne technique pour chaque contexte de partie prenante.

Leçon 1 • Structures de bases de données et stockage de données

Explique la conception de bases de données relationnelles, la normalisation et le rôle des entrepôts de données. Relie l'architecture de stockage à l'efficacité de la récupération pour l'analytique.

Leçon 2 • Types de données et échelles de mesure

Classe les données comme nominales, ordinales, d'intervalle ou de rapport et explique les implications analytiques de chacune. Ancre le travail statistique et de visualisation ultérieur dans un traitement correct des données.

Leçon 3 • Évaluation et nettoyage de la qualité des données

Identifie les problèmes courants de qualité des données, y compris les valeurs manquantes, les doublons et les incohérences. Applique des procédures de nettoyage systématiques pour produire des ensembles de données prêts pour l'analyse.

Leçon 1 • Techniques de diagnostic des causes fondamentales

Applique l'analyse de Pareto, les diagrammes en arête de poisson et les techniques d'analyse en profondeur pour identifier les facteurs de rendement. Fait le pont entre les constats descriptifs et les informations de gestion exploitables.

Leçon 2 • Statistiques descriptives pour les affaires

Couvre les mesures de tendance centrale, de dispersion et de forme de distribution appliquées aux ensembles de données d'affaires. Fournit les fondements statistiques pour toutes les techniques analytiques ultérieures.

Leçon 3 • Analyse de corrélation et de tendance

Présente les coefficients de corrélation, les nuages de points et l'identification des tendances de séries chronologiques. Relie la reconnaissance de formes aux questions de diagnostic sur le rendement de l'entreprise.

Leçon 4 • Principes de visualisation des données

Enseigne la sélection de graphiques, les principes de conception et l'encodage visuel pour une communication précise. Empêche les erreurs de visualisation courantes qui induisent les décideurs en erreur.

Leçon 1 • Méthodes de classification et de segmentation

Présente la régression logistique, les arbres de décision et l'analyse de regroupement pour catégoriser les entités d'affaires. Relie les résultats de segmentation à des décisions de gestion ciblées.

Leçon 2 • Évaluation et sélection de modèles

Enseigne la validation croisée, la détection du surapprentissage et les métriques de comparaison de modèles. Garantit que les étudiants sélectionnent le modèle le plus approprié pour chaque contexte d'affaires.

Leçon 3 • Analyse de régression pour la prévision

Couvre la régression linéaire simple et multiple, les hypothèses du modèle et l'interprétation des résultats. Applique la régression à l'estimation des coûts et aux scénarios de prévision des produits.

Leçon 1 • Classification et comportement des coûts

Fait la distinction entre les coûts fixes, variables, semi-variables et par paliers et explique leur comportement selon les niveaux de production. Établit le vocabulaire des coûts essentiel pour tous les sujets comptables ultérieurs.

Leçon 2 • Analyse coût-volume-bénéfice

Applique les relations CVB pour calculer les seuils de rentabilité, les marges de sécurité et les objectifs de bénéfice. Relie le comportement des coûts aux décisions de prix et de volume.

Leçon 3 • Cadres de mesure du rendement

Présente la comptabilité par centre de responsabilité, les mesures de rendement divisionnaire et le tableau de bord équilibré. Aligne les mesures financières et non financières sur les objectifs stratégiques.

Leçon 4 • Budgétisation et analyse des écarts

Couvre la construction du budget principal, la budgétisation flexible et le calcul des écarts pour les matières, la main-d'œuvre et les frais généraux. Relie les écarts budgétaires aux mesures correctives de la gestion.

Leçon 1 • Budgétisation et prévision analytiques

Remplace les hypothèses statiques du budget par des prévisions fondées sur les données à l'aide de modèles de séries chronologiques et de régression. Produit des prévisions glissantes qui s'adaptent à l'évolution des conditions d'affaires.

Leçon 2 • Analytique du fonds de roulement et des flux de trésorerie

Utilise des outils analytiques pour surveiller les cycles des comptes clients, des comptes fournisseurs et des stocks. Relie les mesures d'efficacité opérationnelle à la prévision des flux de trésorerie.

Leçon 3 • Analyse de la rentabilité et des segments

Applique l'analyse de la marge sur coûts variables et la rentabilité des clients à l'aide de données transactionnelles. Identifie les segments à valeur élevée et déficitaires pour l'allocation stratégique des ressources.

Leçon 4 • Rapports de gestion intégrés

Conçoit des rapports de gestion qui combinent les résultats financiers avec des informations opérationnelles et analytiques. Applique les principes de narration du chapitre quatre à la conception de rapports comptables.

Leçon 1 • Projet d'intégration de synthèse

Synthétise toutes les compétences du cours dans une étude de cas complète nécessitant des résultats d'analyse de systèmes, d'analytique de données et de comptabilité de gestion. Développe des livrables de qualité professionnelle pour un portfolio.

Leçon 2 • Analyse de la stratégie de prix et de la décision

Évalue les approches de tarification, y compris le coût majoré, le coût cible et la tarification axée sur la valeur à l'aide de données analytiques. Applique des arbres de décision et la valeur attendue à la tarification en situation d'incertitude.

Leçon 3 • Évaluation des investissements en capital

Applique la valeur actuelle nette, le taux de rendement interne et les méthodes de délai de récupération pour évaluer les investissements à long terme. Intègre l'analyse des risques et les tests de sensibilité dans les décisions d'investissement.

Leçon 4 • Rendement stratégique et création de valeur

Relie les résultats de la comptabilité de gestion et de l'analytique à la création de valeur à long terme et à la stratégie concurrentielle. Évalue le rendement organisationnel à l'aide de la valeur économique ajoutée et de tableaux de bord stratégiques.