Réseaux de neurones comment ça marche ?

lovelyanalytics Réseaux de neuronesS’il y a un algorithme qui fait parler de lui en ce moment, un algorithme que tout le monde veut afficher fièrement sur son CV, c’est bien celui des réseaux de neurones (Neural Network). C’est l’algorithme de base qui se cache derrière le Deep Learning et les intelligences artificielles. Il est souvent utilisé pour les reconnaissances d’image et de voix. Mais sans aller jusque là, je vous propose de comprendre comment les réseaux de neurones fonctionnent pour pouvoir les utiliser. Alors accrochez vous, à la fin de l’article vous saurez comment ça marche.  Lire la suite de « Réseaux de neurones comment ça marche ? »

Préparer ses données avec Talend : 6 composants indispensables

lovelyanalytics_Talend.pngOn dit souvent que la préparation des données représente 75% du temps de travail d’un Data Scientist. Cela comprend le Data engineering qui consiste à transformer les données pour la création du modèle mais également une partie de data management plus classique. Pour préparer un dataset, souvent à partir de plusieurs sources de données, on peut utiliser un ETL (Extract Transform Load) qui s’avère plus pratique que les outils réservés à l’analyse. Parmi les ETL, je vous propose de tester Talend qui a l’avantage d’inclure une partie complètement gratuite, bien suffisante pour nos besoins de Data management.

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Faire la moyenne c’est choisir la facilité

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Combien de fois par jours calculons nous une moyenne? Le salaire moyen, la rentabilité moyenne, l’ancienneté moyenne, … On calcule tellement de moyennes qu’on ne s’en rend plus compte et on va parfois même jusqu’à calculer des moyennes de moyennes (what the fuck?) Mais dans le fond on est bien naïfs de croire que l’on peut résumer autant de situations, autant de données avec un seul et même indicateur !

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Ni boîte noire Ni usine à gaz

Simplifiez la Data science !

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Un data scientist doit maitriser de nombreux aspects : la collecte, la préparation des données, l’analyse, les algorithmes, les outils, la dataviz, la restitution, … Les sujets ne sont pas simples, c’est sûr et cela demande un réel effort de comprendre et d’expliquer simplement le fonctionnement des algorithmes comme les réseaux de neurones ou les forêts aléatoires. Souvent face à ces difficultés on rencontre 2 comportements : la boîte noire et l’usine à gaz qui sont tous 2 de très mauvais choix. Je vous explique ce que c’est et comment éviter de tomber dans ces pièges.

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Classification ascendante hiérarchique comment ça marche?

Apprenez à utiliser simplement une CAH en comprenant le fonctionnement de l’algorithme.

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La CAH est un algorithme de machine learning qui permet, comme les K-means d’identifier des groupes homogènes dans une population. C’est par exemple la méthode de prédilection pour faire des segmentations clients sur des volumes de données acceptables (sinon on préférera utiliser la méthode mixte qui combine CAH et k-means). C’est une méthode que j’adore parce qu’elle m’a toujours surprise par son efficacité et sa capacité à mettre en avant des groupes très cohérents d’un point de vue métier. Typiquement avec la CAH on se dit toujours « Mais c’est tellement évident » en voyant les résultats.

Regardons de plus près comment ça marche :

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Comment identifier les spécificités d’une sous-population ?

L’indice base 100 est mort, vive la valeur test

lovely-analytics-sous-populationLe profiling c’est un grand classique de l’analyse de données. L’objectif est de décrire le profil d’une population et de mettre en avant ses spécificités par rapport à une population de référence. Par exemple on peut analyser le profil de nos clients par rapport à la population française pour identifier le coeur de cible de notre marque. Ou on peut comparer les différents segments d’une segmentation client (pour en savoir plus sur la segmentation : ici, ou ici )

Souvent les chargés d’études utilisent les indices base 100 pour comparer les populations. Je suis absolument contre l’utilisation de ces index qui ne prennent absolument pas en compte la significativité. J’utilise toujours les valeurs tests. Je vous dis pourquoi et comment les calculer.

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Suivre sa segmentation client avec un diagramme de Sankey

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Et si on dépoussiérait l’analyse de segmentation client? Fini les vieilles matrices de passage. Vous voyez de quoi je parle? Quand vous faites une segmentation client, il faut suivre son évolution dans le temps pour vérifier que le plan d’actions que vous avez mis en place vous permet bien d’être plus performant. Pour cela vous voudrez vérifier que les segments à faible valeur diminuent au profit d’autres segments plus importants.

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