Cette semaine est marquée par la semaine de recrutement des consultants. Pour l'occasion, Ensai junior Consultant a souhaité rédiger un article présentant les retours d’expérience de 9 consultants. Nous les remercions pour le temps qu'ils ont accepté de prendre pour répondre à nos questions !

Des sujets d'études diversifiés

  • 1er Consultant : Mahaut
  • En quelques mots, présente nous le contexte de l’étude ainsi que sa problématique ?

    J'ai fait une étude en binôme pour une administration publique. Je devais faire des analyses univariées et bivariées sur des données de billetteries. Le but était de faire les statistiques et de rédiger un manuel pour permettre au client de comprendre et de réutiliser le code.

    En quelques mots, dis nous ce que tu as fait, les étapes de ton travail, les méthodes statistiques utilisées ?

    Nous avons commencé par chercher des données sur la population étudiée. Puis, après avoir traité ces données, nous les avons fusionnées aux données du client. Après l'import et le traitement de cette nouvelle base de données, nous avons réalisé des statistiques sur SAS. Enfin, nous avons rédigé le manuel.

  • 2ème Consultant : Lucie
  • En quelques mots, présente nous le contexte de l’étude ainsi que sa problématique ?

    J'ai effectué une étude en binôme. Le but était de mettre en forme et d'étudier les résultats d'analyses univariées et bivariées.

    En quelques mots, dis nous ce que tu as fait, les étapes de ton travail, les méthodes statistiques utilisées ?

    J'ai travaillé sur R et sur Excel pour manipuler la base de données et extraire les résultats.

  • 3ème Consultant : Alice
  • En quelques mots, présente nous le contexte de l’étude ainsi que sa problématique ?

    J'ai fait une étude à partir d'un questionnaire réalisé par 2 organismes, une association et un institut de sondage. Le but était de comprendre le comportement de propriétaires. J'ai étudié la réalisation de travaux et de rénovation de l'habitat pour essayer de trouver des profils de consommation en matière de rénovation.

    En quelques mots, dis nous ce que tu as fait, les étapes de ton travail, les méthodes statistiques utilisées ?

    1ère étape : Puisqu'on ne disposait pas des données dès le début de l'étude, j'ai dû tout d'abord simuler les données. Il a donc fallu que je crée toutes les variables correspondantes aux questions et leurs modalités de réponse que j'ai générées aléatoirement. 2ème étape : J'ai dû ensuite préparer l'analyse des données en utilisant ces données simulées. J'ai réalisé des statistiques descriptives selon les différentes cibles et attitudes des répondants et les représentations graphiques correspondantes à l'aide du package R ggplot2. J'ai aussi fait une Analyse des Correspondances Multiples (ACM) pour déterminer les caractéristiques qui influençaient l'appartenance des individus à une certaine cible ou à une certaine attitude de rénovation. 3ème étape : Enfin, j'ai dû travailler sur l'aspect cyclique des travaux de rénovation. Il a fallu tout d'abord déterminer les cycles potentiels à l'aide des réponses à certaines questions, puis, j'ai réalisé une régression logistique pour déterminer les facteurs qui favorisaient l'apparition d'un cycle ou non. 4ème étape : J'ai ensuite transmis mes analyses à un autre consultant afin qu'il les réalise sur les véritables données et puisse interpréter les résultats.

  • 4ème Consultant : Gauvain
  • En quelques mots, présente nous le contexte de l’étude ainsi que sa problématique ?

    Je devais créer un panel d'indicateurs sur le logement français.

    En quelques mots, dis nous ce que tu as fait, les étapes de ton travail, les méthodes statistiques utilisées ?

    Mes analyses ont principalement été composées de recherches sur le site de l'Insee mais aussi sur d'autres sites avec des bases de données open data.

  • 5ème Consultant : Félicie
  • En quelques mots, présente nous le contexte de l’étude ainsi que sa problématique ?

    J'ai effectué une étude en binôme pour une administration publique. Elle cherchait à connaître les sports les plus représentés et pratiqués par région.

    En quelques mots, dis nous ce que tu as fait, les étapes de ton travail, les méthodes statistiques utilisées ?

    Dans un premier temps, il m'a d'abord fallu me familiariser avec les données et le vocabulaire associé. Je devais déchiffrer puis sélectionner les variables pertinentes pour l'analyse. Ensuite, J'ai effectué des statistiques univariées et bivariées sur les sports pratiqués par région. Enfin, après avoir sélectionné les données les plus riches, j'ai rédigé une fiche de synthèse par région.

  • 6ème Consultant : Sophie
  • En quelques mots, présente nous le contexte de l’étude ainsi que sa problématique ?

    J'ai effectué une étude à partir de données neurophysiologiques. L'analyse de ces données était orientée vers la création de programmes d'entraînements sportifs personnalisés.

    En quelques mots, dis nous ce que tu as fait, les étapes de ton travail, les méthodes statistiques utilisées ?

    J'ai effectué des analyses univariées et bivariées sur Python.

  • 7ème Consultant : Maël
  • En quelques mots, présente nous le contexte de l’étude ainsi que sa problématique ?

    J'ai d'abord recensé des projets photovoltaïques en binôme. J'ai ensuite effectué des analyses univariées, bivariées et multivariées sur ces données.

    En quelques mots, dis nous ce que tu as fait, les étapes de ton travail, les méthodes statistiques utilisées ?

    1ère étape : Dans un premier temps, nous avons créé la base de données. Les difficultés de l'étude résidaient dans le recensement des nouveaux projets. De plus, il a fallu éviter les doublons sur la grosse base de données fournie par l'entreprise. 2e étape : J'ai ensuite travaillé seul sur les analyses univariées et bivariées. 3e étape : Enfin, j'ai réalisé des analyses multivariées à l'aide d'une ACM (analyse des correspondances multiples) et d'un clustering.

  • 8ème Consultant : Thomas
  • En quelques mots, présente nous le contexte de l’étude ainsi que sa problématique ?

    Je devais trouver des données pour analyser l'industrie du bâtiment.

    En quelques mots, dis nous ce que tu as fait, les étapes de ton travail, les méthodes statistiques utilisées ?

    J'ai cherché des données, et ce en grande partie sur le site de l'Insee.

  • 9ème Consultant : Justine
  • En quelques mots, présente nous le contexte de l’étude ainsi que sa problématique ?

    J'ai élaboré un questionnaire et j'ai utilisé une méthode d'arbre de classification pour calculer des scores. J'ai effectué mon étude en anglais.

    En quelques mots, dis nous ce que tu as fait, les étapes de ton travail, les méthodes statistiques utilisées ?

    J'ai d'abord fait des recherches sur le sujet, ensuite j'ai créé le questionnaire, et enfin j'ai fait du calcul de scores. J'ai utilisé Excel ainsi que des outils non utilisés à l'école comme des analyses hiérarchiques des procédés.

    Une plus-value certaine

    Avec le recul, que t'a apporté cette étude ?

  • hard skills:
  • Consolider les connaissances en SAS ;
  • Réviser les méthodes statistiques de base (comme l’ACM et le clustering);
  • Progresser en R et dans la rigueur du code ;
  • Compétences en python ;
  • Entrainement à la rédaction en anglais.
  • Professionnalisme:
  • Les consultants ont pu réutiliser les méthodes de base apprises en première année en les appliquant à des cas concrets.
  • Les consultants sont amenés à faire preuve de rigueur pour respecter une date de rendu et un cahier de charges strict.
  • Les consultants ont appris à gérer leur temps et à découvrir de nouvelles méthodes de travail.
  • Soft skills:
  • Ce qui a aussi été formateur chez les consultants, c’est la relation avec le chef de projet. Par exemple, à cause d’un malentendu, un consultant a perdu des heures de travail mais compris par cette occasion l’importance de faire des comptes rendus écrits des échanges oraux. Cette communication est primordiale et les études permettent d'en comprendre l’importance.
  • Alors, si vous aussi vous êtes tentés par cette aventure, n’hésitez pas à nous rejoindre !