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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Gradient Boosting, comment ça marche?

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Après le Bagging et l’algorithme Random Forest j’avais envie de creuser un peu plus le boosting avec le cas particulier de l’algorithme Gradient Boosting Machine (GBM).

Il s’agit là encore d’une méthode d’agrégation de modèles et je vous propose de découvrir le principe de fonctionnement de cet algorithme.

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k-means, comment ça marche?

k-means


Le k-means est un algorithme de clustering, en d’autres termes il permet de réaliser des analyses non supervisées, d’identifier un pattern au sein des données et de regrouper les individus ayant des caractéristiques similaires. C’est une méthode simple et rapide.

Le cas d’usage le plus classique pour les méthodes de clustering c’est la segmentation client. On peut aussi les utiliser de manière plus descriptive pour comprendre et synthétiser une population. En revanche, pour construire une segmentation client robuste, avec plusieurs axes je vous recommande plutôt d’utiliser la classifiation ascendante hiérarchique ou la méthode mixte. Lire la suite de « k-means, comment ça marche? »

Random Forest, comment ça marche?

Random Forest

Dans cet article je vous explique simplement comment fonctionne un algorithme de Random Forest (forêt aléatoire) pour faire de la prédiction. Quand et comment l’utiliser, c’est par ici …

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