Formation Data Analyst Logistique

Leçon 1 • Mesures logistiques essentielles et indicateurs clés de performance

Définit les mesures standard utilisées pour mesurer la performance logistique. Relie chaque KPI à une décision commerciale qu'il soutient.

Leçon 2 • Sources de données dans les opérations logistiques

Étudie les systèmes qui capturent les données logistiques, y compris les plateformes TMS, WMS et ERP. Les étudiants apprennent où trouver les données avant de pouvoir les analyser.

Leçon 3 • Aperçu des systèmes logistiques et des données

Cartographie les principaux composants des réseaux logistiques et les données que chacun produit. Établit le vocabulaire et le modèle mental nécessaires pour tout travail d'analyse ultérieur.

Leçon 1 • Transformation et remodelage des données

Explique le pivotement, le dépivotement, la fusion et l'agrégation des tables logistiques. Ces transformations convertissent les enregistrements bruts en structures requises par l'analyse.

Leçon 2 • Construction de pipelines de données reproductibles

Présente le concept d'automatisation des étapes de préparation des données pour les rapports récurrents. Les étudiants créent des flux de travail documentés et réutilisables qui réduisent l'effort manuel.

Leçon 3 • Nettoyage et standardisation des enregistrements

Enseigne les techniques pour corriger les formats incohérents, corriger les erreurs et standardiser les champs. Des données propres sont le prérequis pour chaque analyse dans les chapitres suivants.

Leçon 1 • Formules essentielles pour le travail logistique

Couvre les formules de recherche, conditionnelles et d'agrégation appliquées aux scénarios logistiques. Ces formules sous-tendent chaque modèle de tableur construit dans ce chapitre.

Leçon 2 • Tableaux croisés dynamiques pour les rapports opérationnels

Enseigne la construction et la personnalisation de tableaux croisés dynamiques pour résumer rapidement de grands ensembles de données logistiques. Les étudiants produisent des rapports opérationnels standard en utilisant uniquement les fonctionnalités des tableaux croisés dynamiques.

Leçon 3 • Conception de tableaux de bord dans un tableur

Guide les étudiants dans la construction d'un tableau de bord logistique sur une seule page dans un tableur. Couvre la disposition, la sélection de graphiques et la liaison dynamique des données aux visuels.

Leçon 1 • Jointure de plusieurs tables logistiques

Explique les jointures INNER, LEFT et multi-tables en utilisant les tables de commandes, d'expéditions et de transporteurs. La jointure de tables est essentielle pour combiner des données provenant de systèmes logistiques distincts.

Leçon 2 • Concepts de bases de données relationnelles

Explique les tables, les clés et les relations telles qu'elles apparaissent dans les schémas de bases de données logistiques. Comprendre la structure du schéma est nécessaire avant d'écrire des requêtes.

Leçon 3 • SQL avancé pour les informations logistiques

Présente les fonctions de fenêtre, les CTE et les expressions conditionnelles pour les requêtes logistiques complexes. Les étudiants écrivent du SQL de qualité professionnelle utilisé dans les pipelines de reporting automatisés.

Leçon 4 • Agrégation et regroupement en SQL

Enseigne GROUP BY, HAVING et les fonctions d'agrégation pour résumer les données logistiques. Ces compétences produisent les tableaux récapitulatifs utilisés dans les rapports et les tableaux de bord.

Leçon 1 • Visualisations des stocks et de l'entrepôt

Couvre les graphiques spécifiques aux niveaux de stock, au vieillissement des stocks et à l'utilisation de l'entrepôt. Ces visuels soutiennent les équipes d'opérations dans la prise de décision quotidienne.

Leçon 2 • Visualisation des données d'expédition et de livraison

Applique des graphiques à barres, linéaires et de dispersion aux données de volume d'expédition, de délai de transit et de performance de livraison. Les étudiants associent chaque mesure logistique à sa forme visuelle optimale.

Leçon 3 • Construction de tableaux de bord BI interactifs

Guide les étudiants dans la création de tableaux de bord interactifs dans un outil BI en utilisant des données logistiques. L'interactivité permet aux utilisateurs finaux d'explorer les données sans l'intervention d'un analyste.

Leçon 1 • Statistiques descriptives pour les données logistiques

Couvre la moyenne, la médiane, l'écart type et les percentiles appliqués aux temps de transit et aux coûts. Ces mesures constituent la base de toute analyse comparative et prédictive.

Leçon 2 • Analyse de corrélation et des causes profondes

Applique l'analyse de corrélation et les diagrammes en arêtes de poisson aux problèmes de performance logistique. Les étudiants distinguent la corrélation de la causalité et structurent les investigations des causes profondes.

Leçon 3 • Identification des tendances et de la saisonnalité

Enseigne la décomposition des séries chronologiques logistiques en composantes de tendance, saisonnières et irrégulières. La reconnaissance des modèles permet une planification et une allocation des ressources plus précises.

Leçon 1 • Régression pour la prédiction logistique

Applique la régression linéaire et multiple pour prédire les coûts de fret et les délais à partir de variables opérationnelles. La régression relie les leviers commerciaux à des résultats logistiques mesurables.

Leçon 2 • Méthodes de prévision de séries chronologiques

Couvre les modèles de lissage exponentiel et ARIMA appliqués aux données de volume d'expédition et de demande. Les étudiants sélectionnent et règlent les modèles en fonction des caractéristiques des données.

Leçon 3 • Fondamentaux de la prévision en logistique

Explique les types de prévisions, les métriques d'erreur et la valeur commerciale de prévisions logistiques précises. Établit le cadre d'évaluation utilisé pour comparer tous les modèles de ce chapitre.

Leçon 4 • Évaluation et déploiement de modèles de prévision

Enseigne la validation croisée, la surveillance des prévisions et les cycles d'actualisation des modèles pour une utilisation en production. Les étudiants apprennent à maintenir la précision des modèles à mesure que les conditions logistiques changent.

Leçon 1 • Construction de rapports d'analyse pour la direction

Enseigne la structuration de rapports et de présentations axés sur les données pour les publics de la haute direction. Les étudiants traduisent une analyse complexe en recommandations claires avec des preuves à l'appui.

Leçon 2 • Analyse des risques dans les chaînes d'approvisionnement

Applique la probabilité et la notation d'impact pour identifier et quantifier les risques de perturbation de la chaîne d'approvisionnement. Les étudiants construisent des registres de risques et priorisent les actions d'atténuation à l'aide de données.

Leçon 3 • Analyse de la performance des fournisseurs et des transporteurs

Construit des tableaux de bord multidimensionnels pour évaluer les fournisseurs et les transporteurs à l'aide de données historiques. La notation objective remplace les évaluations subjectives dans les décisions de gestion des fournisseurs.