Alsev Prodata Lab

Alsev Prodata Lab Pour vos solutions en Gestion des données, Analyse statistique, Visualisation des données et Cartographie numérique ( SIG)

ALSEV Professional Data Lab est une composante de Alerte Solidarité pour l'Espérance de Vie (ALSEV ONGD), une organisation humanitaire et de développement intervenant dans les domaines de la santé et de l’éducation en RDC. Son laboratoire des données (Alsev Prodata Lab) est spécialisé dans les solutions de planification des etudes, gestion des données, analyse statistique, visualisation des donnée

s et Cartographie/SIG. Sa mission est la production des données fiables, traitées, analysée et rapportées selon la rigueur de la science. Ses services s’adressent aux chercheurs, aux organismes œuvrant dans le secteur humanitaire et de développement, aux étudiants, mais aussi aux entreprises qui souhaitent renforcer les capacités de leurs services statistiques.

1. AUX ENTREPRISES & ORGANISATIONS :

*Expertise en Méthodologie, collecte, Analyse et reporting des données
- Conception et déploiement des formulaires d'enquête : format papier et électronique (sur téléphones et tablettes)
- Mise à disposition des enquêteurs professionnels
- Organisation et supervision des opérations de collecte de données
- Database et traitement des données
- Analyse statistique et Visualisation des données
- Réalisation des Posters scientifiques
- Cartographie/SIG
- Des formations aux Métiers DATA

2. AUX PERSONNALITÉS PUBLIQUES :

*Sondages d'opinions
- Test de popularité
- Test d'image
- Intentions de vote

3. AUX ENTREPRENEURS ET ENTREPRISES

*Réalisation d'études de marchée
- Etude de la demande (Clientèle potentiel)
- Etude de l’offre (la concurrence)
- Etude des fournisseurs
*Mise en place des systèmes de gestion des données (logiciel et base de donnée)
*Conception et mise en ligne des sites web
*Business Intelligence: mise en place des systèmes de suivi des indicateurs pertinents des activités d'un projet ou d'une entreprise (en temps réel sur smartphones et autres supports numériques)


Contacts :
Tel: 082 25 18 192, 085 070 92 27
E-mail: [email protected]

Pose des questions réellement analytiquesUne bonne anayse commence toujours par une question bien formulée.Variable, pop...
10/12/2025

Pose des questions réellement analytiques
Une bonne anayse commence toujours par une question bien formulée.
Variable, population, période, objectif : quand ces quatre éléments sont clairs, tes résultats deviennent immédiatement plus pertinents et plus actionnables.
Tu formules tes questions analytiques avec cette structure ? 🎯📊

📊 Tip Data  #12 - Analyse la distribution en profondeurComprendre la distribution, c’est anticiper les biais et choisir ...
02/12/2025

📊 Tip Data #12 - Analyse la distribution en profondeur
Comprendre la distribution, c’est anticiper les biais et choisir les transformations qui garantissent des modèles plus fiables.
Skewness, outliers structurels, normalité… chaque variable a sa dynamique propre.
Tu examines systématiquement la distribution avant de modéliser ? 🔍📈

🔵 Tip Data  #11 - Utilise les scatterplotsLes scatterplots révèlent ce que les tableaux ne montrent pas : relations cach...
25/11/2025

🔵 Tip Data #11 - Utilise les scatterplots
Les scatterplots révèlent ce que les tableaux ne montrent pas : relations cachées, clusters, tendances, outliers…
Un outil simple, mais incroyablement puissant pour explorer ses données.
Tu les utilises souvent dans tes analyses ? 📈✨

📉 Tip Data  #10 - Privilégie les graphiques simplesPlus un graphique est simple, plus ton message est clair.Barplots, li...
25/11/2025

📉 Tip Data #10 - Privilégie les graphiques simples
Plus un graphique est simple, plus ton message est clair.
Barplots, lignes, scatterplots : inutile de complexifier quand la lisibilité fait tout le travail.
Tu choisis la simplicité ou la sophistication dans tes visuels ? 🎨📊

🎨 Tip Data  #9 - Utilise des couleurs cohérentesUne bonne visualisation ne se résume pas aux chiffres : les couleurs com...
25/11/2025

🎨 Tip Data #9 - Utilise des couleurs cohérentes
Une bonne visualisation ne se résume pas aux chiffres : les couleurs comptent aussi.
Une palette cohérente rend ton message plus clair, plus lisible et plus professionnel.
Tu utilises une palette fixe dans tes dashboards ? 📊✨

📊 Tip Data  #8 - Visualise toujours avant de modéliserUn graphique vaut souvent mieux que 1 000 lignes de code.Histogram...
25/11/2025

📊 Tip Data #8 - Visualise toujours avant de modéliser
Un graphique vaut souvent mieux que 1 000 lignes de code.
Histogrammes, boxplots, scatterplots… ils révèlent la structure réelle de tes données avant toute modélisation.
Tu visualises systématiquement avant d’analyser ? 👀📈

💽 Tip Data  #7 - Sauvegarde les versions intermédiairesRien de pire que de perdre une étape clé en plein travail…Garde t...
25/11/2025

💽 Tip Data #7 - Sauvegarde les versions intermédiaires
Rien de pire que de perdre une étape clé en plein travail…
Garde toujours plusieurs versions de ton dataset pour suivre tes modifications, comparer tes résultats et éviter toute mauvaise surprise.
Tu versionnes déjà tes données ? 🔄📊

📏Tip Data  #6 - Vérifie les unitésDes euros confondus avec des pourcentages, des âges mélangés avec des années…Les unité...
25/11/2025

📏Tip Data #6 - Vérifie les unités
Des euros confondus avec des pourcentages, des âges mélangés avec des années…
Les unités sont une source majeure d’erreurs en analyse de données.
Toujours vérifier avant d’interpréter ! 🔍

🎯 Tip Data  #5 - Simplifie toujours tes indicateursUn bon KPI n’a pas besoin d’être compliqué pour être utile.S’il est c...
24/11/2025

🎯 Tip Data #5 - Simplifie toujours tes indicateurs
Un bon KPI n’a pas besoin d’être compliqué pour être utile.
S’il est clair, facile à calculer et vraiment lié à une question décisionnelle, il fera toute la différence.
Tu privilégies la simplicité ou la complexité dans tes dashboards ? 📊✨

🔍 Analyse les valeurs manquantesLes valeurs manquantes ne sont jamais un hasard.Elles peuvent révéler un problème de col...
23/11/2025

🔍 Analyse les valeurs manquantes
Les valeurs manquantes ne sont jamais un hasard.
Elles peuvent révéler un problème de collecte, un biais, ou même une tendance cachée dans ton dataset.
Tu prends le temps d'explorer tes NA avant de les remplacer ? 💡📊

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