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dc.contributor.authorNacerdine, Dounia Amira-
dc.contributor.otherBouchafaa, Bahia, Directeur de thèse-
dc.date.accessioned2025-02-03T14:55:20Z-
dc.date.available2025-02-03T14:55:20Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.otherEP00884-
dc.identifier.urihttp://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11176-
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificielle : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2024fr_FR
dc.description.abstractThe project focuses on optimizing cash flow management for a client company by leveraging advanced predictive analytics, including machine learning and time series forecasting models. The aim is to provide future insights into cash flow trends, particularly for accounts receivable and accounts payable. This allows for better strategic financial planning, improved liquidity management, and efficient resource allocation, ultimately enhancing the firm’s financial stability and operational efficiency.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectCash Flowfr_FR
dc.subjectMachine Learningfr_FR
dc.subjectTime Seriesfr_FR
dc.subjectAccounts payablefr_FR
dc.subjectAccounts receivablefr_FR
dc.subjectPwC (PricewaterhouseCoopers)fr_FR
dc.titleCash flow management optimisation using statistical and machine learning techniques : application : client company of PwCfr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Département Génie industriel : Data Science_Intelligence Artificielle

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