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Titre: Cash flow management optimisation using statistical and machine learning techniques : application : client company of PwC
Auteur(s): Nacerdine, Dounia Amira
Bouchafaa, Bahia, Directeur de thèse
Mots-clés: Cash Flow
Machine Learning
Time Series
Accounts payable
Accounts receivable
PwC (PricewaterhouseCoopers)
Date de publication: 2024
Résumé: The 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.
Description: Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificielle : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2024
URI/URL: http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11176
Collection(s) :Département Génie industriel : Data Science_Intelligence Artificielle

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