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Confiez votre projet à Bihairat
Faites appel à l'expertise de Bihairat pour faire avancer votre projet, ou découvrez d'autres freelances pour trouver celui qui correspondra parfaitement à vos besoins.
J’accompagne les entreprises dans l’exploitation de leurs données afin de transformer des informations brutes en insights clairs, exploitables et orientés business. Mon objectif est d’aider mes clients à prendre de meilleures décisions grâce à la data et à améliorer leurs performances.
- Compétences principales :
Analyse de données (Python, SQL)
Data visualisation (Power BI, Tableau)
Machine learning (régression, classification, clustering)
Modélisation prédictive et forecasting
Nettoyage et préparation de données
Analyse statistique et KPI
- Types de projets réalisés :
Prévision des ventes et analyse de tendances
Segmentation et analyse comportement client
Création de dashboards interactifs
Détection de patterns et optimisation des performances
Automatisation de traitements de données
- Ma méthode de travail :
Compréhension précise de votre besoin et de vos objectifs
Analyse et préparation rigoureuse des données
Mise en place de modèles ou dashboards adaptés
Restitution claire des résultats avec recommandations concrètes
Je privilégie une approche orientée résultats : au-delà de l’analyse technique, je m’assure que chaque projet apporte une réelle valeur ajoutée et des résultats mesurables.
Je suis disponible pour des missions en data science et data analyse, qu’il s’agisse de projets ponctuels ou de collaborations sur le long terme.
Analyse de données et modélisation des cyclones tropicaux
- Analyse de +43 000 événements climatiques pour identifier les patterns de risque et extraire des indicateurs clés (intensité, fréquence, pertes).
- Développement de modèles d’impact et analyse comparative de données (exposition, infrastructures) pour estimer les pertes économiques.
- Simulation de scénarios d’investissement et analyse coût-bénéfice, mettant en évidence un gain économique significatif.
- Mise en place d’indicateurs de risque avancés (VaR, distribution des pertes) pour appuyer la prise de décision stratégique.
Amélioration de la qualité des données :
- Analyser les données pour identifier les anomalies et proposer des actions correctives
- Automatisation des contrôles de qualité des données et amélioration des processus ETL
- Tester un outil interne de suivi afin d’identifier des leviers d’amélioration de l’outil
- Développement de modèles de provisionnement et analyse prédictive en assurance non-vie (Solvabilité II)
- Analyse des données de sinistralité et de rentabilité pour identifier des leviers d’optimisation
- Détection et analyse des écarts entre modèles afin d’améliorer la précision des prévisions
- Création d’outils automatisés (Python / Excel / BI) pour optimiser les traitements de données et fiabiliser les résultats
- Production d’analyses décisionnelles à forte valeur ajoutée pour le pilotage stratégique