06 · BI · ML

LinkedIn Profiling - DataRaise

Projet de fin d'études : analyse et prévision de la performance LinkedIn de l'entreprise DataRaise. Architecture data complète (ETL, entrepôt, BI) et modèles de prévision des abonnés (SARIMAX, régressions ; R² = 0,54).

PDF/TXT/JSON→Talend→PostgreSQL→Python ML→Flask→Power BI

Talend · PostgreSQL · Python · Flask · Power BIPFE ESPRIT

FIG. 01Architecture data complète (PFE)Chaîne ETL → entrepôt PostgreSQL → modèles Python → restitution Flask & Power BI.

FIG. 02Comparaison des modèles ML (R²)Évaluation des modèles de prévision ; meilleur R² = 0,54.

FIG. 03Prédiction de l'évolution des abonnésProjection du nombre d'abonnés LinkedIn (SARIMAX, régressions).

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