Je viens de commencer une nouvelle mission en tant que data analyst chez “La Poule qui Chante”, une entreprise française spécialisée dans l’agroalimentaire. L’objectif de ma mission est d’analyser les marchés internationaux potentiels pour l’exportation des produits de l’entreprise, notamment les poulets, en vue de soutenir son expansion à l’international.
Mon manager, Patrick, m’a brièvement exposé les attentes du projet par e-mail. Il m’a confié la tâche de réaliser une première analyse des groupements de pays à cibler. Je suis libre de choisir les données à analyser ainsi que le langage à utiliser, R ou Python, et je vais m’appuyer sur les données de la FAO (Food and Agriculture Organization) pour effectuer cette étude.
Je commencerai par utiliser la Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) pour visualiser les groupements de pays à l’aide d’un dendrogramme. Ensuite, je poursuivrai avec la méthode des k-means afin de comparer les résultats et affiner mon analyse. Patrick m’a également suggéré d’effectuer une Analyse en Composantes Principales (ACP) pour mieux comprendre les groupes identifiés et les relations entre les variables.
Mon travail consistera à préparer, nettoyer et explorer les données dans un premier temps, puis à effectuer les différentes analyses de clustering. Je compilerai les résultats dans une présentation qui récapitulera le contexte, la démarche adoptée, et mes recommandations pour l’expansion internationale de “La Poule qui Chante”.
