Data Analyst - Spécialiste Power BI

Intégration dans l'équipe data d'une plateforme de commerce de thé pour transformer les données brutes en rapports décisionnels destinés aux équipes commerciales et à la direction.

• Conception et déploiement d'un rapport Power BI end-to-end intégrant Star Schema, Power Query ETL et fusion de données provenant d'Excel, SQL et CSV, publié sur Power BI Service et adopté immédiatement par l'équipe commerciale.
• Réduction du temps de reporting financier de 80% via des dashboards temps réel affichant le CA, les volumes de vente et le panier moyen, avec navigation par onglets, slicers synchronisés et mise en forme conditionnelle.
• Développement de mesures DAX avancées : Time Intelligence (YTD, MoM, YoY), parts de marché dynamiques (ALL, ALLEXCEPT, CALCULATE) et KPIs de croissance.
• Identification des segments sous-performants via analyses de Pareto et drill-through, permettant la réorientation des stocks vers les best-sellers et l'optimisation du mix-produit.

Formation certifiante intensive visant à approfondir les compétences en business intelligence et data modeling dans un environnement multi-sources.

• Approfondissement de Power BI, DAX et Power Query (M) : conception de modèles de données complexes incluant Star Schema et relations plusieurs-à-plusieurs.
• Réalisation de rapports complets en autonomie : data modeling, optimisation des mesures DAX, publication et partage sur Power BI Service.

Bootcamp intensif de 400 heures certifiantes couvrant l'intégralité de la chaîne data, du web scraping à la visualisation interactive.

• Maîtrise du pipeline data complet : collecte via web scraping Python, ETL avec Pandas et NumPy, EDA, requêtes SQL (jointures, agrégations) et data visualisation (Plotly, Matplotlib, Seaborn).
• Livraison d'une application Streamlit interactive analysant la distribution mondiale des ventes de jeux vidéo, intégrant filtres dynamiques, KPIs et storytelling data adapté aux profils métier.
• Mise en pratique du versioning Git/GitHub, de la documentation et du déploiement sur Streamlit Cloud.

Intégration dans l'équipe analytics d'un groupe de grande distribution pour piloter les KPIs ventes en magasin et produire des reportings actionnables destinés aux responsables de rayon.

• Suivi des KPIs ventes en magasin : ruptures de stock, surstocks, rotations de produits et production de reportings multi-KPIs directs à destination des responsables de rayon pour piloter les réassorts.
• Consolidation d'une base de données terrain : analyse des écarts de performance par point de vente et formulation de recommandations commerciales adoptées par la direction régionale.

Optimisation de la rentabilité des espaces de vente en magasin en pilotant le respect des plans d'agencements et en conduisant des analyses du parcours client.

• Optimisation de la rentabilité linéaire via analyse du parcours client, conformité des plans d'agencements et veille concurrentielle — actions terrain directement liées aux résultats de vente par famille de produits.

Pilotage d'un univers commercial complet dans une grande surface de vente en suivi constant de KPIs quotidiens et en initiant les premières pratiques d'analyse de données terrain.

• Pilotage d'un univers commercial complet : gestion des stocks, prévisions de vente, relation fournisseurs et management d'équipe en suivant des KPIs quotidiens (CA, marge, rotation, démarque).
• Initiation de l'analyse de données terrain dès 2009 : identification des tendances d'achat et optimisation de l'assortiment — point de départ de la reconversion vers le métier de Data Analyst.