Analyser les profils et les logs pour comprendre les comportements utilisateurs

[gcarra]

• Identification des différentes bases de données contenant de log : Matomo, MongoDB, copie de MongoDB sur Metabase
• Identification des actions front qui peuvent être identifiées grâce à des logs stockés dans MongoDB

  installation de data.subvention en locale découvert outil développement web

• Log parsing
• Mail envoyé à Chaib pour lui demander un peu de temps pour nous aider à comprendre la base de données Matomo plus demandes Marion. -> En attente réponse

PROCHAINES ETAPES PROPOSES :

• débuter l'analyse avec les actions que nous avons via MongoDB
• data preprocessing permettant d'obtenir un data set exploitable, exemples ci-dessous :

  le log / document suite au log/etablissement => télechargement document sur l'établissement le log/ document suite au log/associations => télechargement document sur l'asso stocker quelques parts l'idéntifiant de l'asso et stocker le lien entre siren / rna de façon à pouvoir identifier s'il s'agit de la même asso ou pas lorsque on cherche par siren ou rna

• feature engineering

  Définir et construire les variables qui me permettent de caractériser le comportement de l'utilisateur ? Qui seront ensuite utilisées par un modèle pour faire du clustering.

• comprendre et preprocess data permettant de décrire le profile de l'utilisateur (ex.role)
• Data Viz pour une exploratory data analysis
• Data modeling