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Nous souhaitons affiner un algorithme dans le cadre de projet de scoring d'une base de données.
L'algorithme comprend une cinquantaine de variables et une soixantaine de constantes.
L'objectif de la prestation est de
1. Calculer les constantes de sorte que le résultat donné par l'algorithme (score prévisionnel)
soit statistiquement le plus proche possible du résultat constaté.
2. Proposer de nouvelles relations entre les variables pour réduire l'écart-type entre le score
prévisionnel donné par l'algorithme et les résultats constatés.
Nous disposons pour cela de +/- 30 000 lignes de données de 50 variables et pour chaque ligne d'un résultat constaté.
L'objectif du projet et de pouvoir faire des prévisions de comportement marketing en fonction de
comportements constatés historiquement.
L'algorithme est amené à être développé pour intégrer progressivement une centaine de variables ainsi que
les constantes affectées à chaque variable ou groupes de variables.
Nous recherchons prioritairement un prestataire freelance pouvant assurer un suivi à moyen terme.
Cela doit permettre de faire évoluer l'algorithme en fonction des avancées des recherches et analyses effectuées.
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