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le conseil, l’écoute de la voix du client chez
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Développement de solutions sur mesure pour
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Votre intervenant :
Sami Chaabi
Minitab Solutions Architect, EMEA
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Comment les solutions d’analyse de Minitab contribue au succès de votre
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3
Découvrez Un modèle, un comportement, des tendances
Prévoyez Les évolutions à venir et les aboutissements
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…Avec notre suite complète de solutions d’analyse de données et d’amélioration des processus
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4
Donnez à votre organisation les moyens pour
prendre de meilleures désisions
Le logiciel d’analyse de données Minitab offre des :
 Visualisations
 Analyses statistiques
 Analyses prédictives et améliorations analytiques :
- incluant l’integration de Python et de CART®
…à la portée de tous !
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Agenda
5
1. Présentation Machine
Learning
2. Quelques problématiques
métiers
3. Démonstration
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Analyse prédictive
6
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(predictive modelling) et l’apprentissage
par la machine (machine learning) pour
analyser des faits présents et passés et
prédire les tendances ou évènements
futurs.
Source : Wikipedia, avril 2020
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Méthodes d’auto-apprentissage machine (Machine Learning) de Minitab
Algorithmes de classification
 Analyse discriminante linéaire
 Analyse discriminante quadratique
 Régression logistique
 Arbres de classification et de régression CART
Algorithmes de régression
 Régression simple
 Régression polynomiale
 Régression multiple
 Régression non linéaire
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 Arbres de régression CART
Regroupements (clustering)
 Observations en groupes
 Variables de groupes
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Algorithmes de réduction de dimension
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7
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► Tout est significatif
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CART (Classification and Regression Trees)​
► Machine Learning basé sur un arbre de décision
► Modèles de régression et de classification construits
visuellement comme une arborescence
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VALIDATION DU MODELE
Vérifier l’adéquation de votre modèle
11
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Validation
Les données sont généralement réparties entre un jeu d’apprentissage et un jeu de test :
► Jeu d’apprentissage : les données sont exploitées pour créer le modèle et estimer ses
coefficients.
► Jeu de test : les données sont utilisées pour verifier la performance du modèle. Il permet
d’obtenir des valeurs ajustées, comparées aux valeurs réelles pour vérifier si le modèle
est capable de prédire.
12
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Validation : fiabiliser les prédictions
► Estimer si un modèle est “bon” avec les données utilisées pour ajuster le modèle peut
entraîner un surajustement, ce qui nuit à l’exactitude et la précision des prédictions.
► La validation permet de vérifier si un modèle est à même de prédire correctement les données
futures.
13
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La validation est simple à ajouter à votre analyse prédictive
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Quelques problématiques métiers
► Contexte : une banque commerciale avait un taux
annuel de perte de client (churn) de 12% conduisant à
une perte de CA de 20%.
► Solution : L’analyse CART (Machine Learning) de
Minitab a permis d’identifier et visualiser les segments
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manquer au paiement de leur échéance. D’où une
meilleure identification des caractéristiques qui mène
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► Résultat : campagnes plus adaptées à chaque
segment client et réduction du taux de résiliation
annuel de 5% et augmentation du bénéfice de 20%,
stratégie pour limiter les facteurs contribuant à un
risque de résiliation plus élevé.
15
Identifier à l’avance les clients à risque
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Quelques problématiques métiers
► Contexte : un club de fitness international très populaire a
reçu plus de 100 000 réponses à un questionnaire de
satisfaction auprès de ses membres. 52% recommanderaient
le club à leurs amis et 39% seraient susceptibles de
renouveler leur abonnement.
► Objectif : comprendre les besoins et les facteurs de
satisfaction pour améliorer la fidélisation des clients.
► Solution : à l’aide de CART et des données de l’enquête,
deux modèles ont été élaborés : l’un pour les
renouvellements et l’autre pour les recommandations afin de
mieux identifier les besoins des clients.
► Résultat : grâce à une meilleure compréhension de
l’expérience client le club de fitness a pu développer des
stratégies ciblées et mettre en place des améliorations.
16
Interpréter les données d’enquête pour améliorer l’expérience client
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Quelques problématiques métiers
► Contexte : les machines de fabrication tombent rarement en panne,
mais lorsque cela arrive, les coûts engendrés sont conséquents.
D’après une étude de l’ITIC, 98% des organisations estiment qu’une
seule heure d’interruption coûte plus de 100 000$.
► Objectif : améliorer les processus opérationnels et le rendement grâce
à des prévisions plus précises des temps d’arrêt.
► Solution: avec l’utilisation de CART et d’un sous-ensemble initial de
590 indicateurs pouvant mener à des défauts, les ingénieurs ont créé
un modèle statistique précis pour prévoir les temps d’exécution et les
temps d’arrêt.
► Résultat : les ingénieurs ont pu prévoir et se préparer aux pires
scénarios de panne en temps réel. Ils ont pu également réduire la
durée totale des interruptions de 6% sur 2 ans et prolonger la durée
de vie des machines jusqu’à 4 ans. En achetant moins de machines
et en réduisant les frais d’exploitation l’entreprise a gagné en
rentabilité.
17
Réduire les interruptions d’activité en temps réel et réaliser des économies globales
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Démonstration – Exemple 1
► Analyse de processus opérationnels pour
créer un modèle statistique précis pour
prévoir les temps d’exécution et les temps
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► Identifier les facteurs critiques (X) parmi
plusieurs centaines sur une réponse (Y) de
type attribut.
18
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Démonstration – Exemple 2
Comment expliquer le NPS ?
► Un analyste aimerait determiner les
paramètres clés pour une mesure de
satisfaction client : le Net Promoter Score.
► NPS : sur une échelle de 0 à 10, quelle est
la probabilité que vous recommandiez
notre entreprise à une de vos relations
professionnelles ou à une connaissance ?
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Est-il préférable de modéliser à l’aide d’une régression linéaire ou d’un
arbre de décision ?
► Si la relation entre vos variables prédictrices X et vos variables de réponse Y est bien
modélisée par une régression linéaire, celle-ci sera plus performante.
► Si la relation entre vos X et vos Y ne peut pas être définie par f(X)=Y, un arbre de décision
vous donnera un meilleur modèle pour vos données.
► Si votre objectif est de construire un modèle simple à expliquer, un arbre de décision sera sans
doute le meilleur choix.
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Notre approche : Une solution analytique sur mesure
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► Module #1 : Principe de base de l’analyse
► Module #2 : Modélisation et prévision de la régression
► Module #3 : Auto-apprentissage (Machine Learning) par la machine
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  • 1. © 2021 Minitab, LLC. CONFIGURATION AUDIO Veuillez vous assurer que le système audio de votre ordinateur est activé et que vos haut-parleurs sont allumés. Sami Chaabi Minitab Solutions Architect, EMEA Jean-Emmanuel Charmel Senior Account Executive, EMEA
  • 2. © 2021 Minitab, LLC. Plus de 20 ans d’expérience dans la formation, le conseil, l’écoute de la voix du client chez Minitab Rayonnement en France, en Europe, au Moyen Orient, en Inde et en Afrique. Développement de solutions sur mesure pour aider les organisations et les individus à relever leurs défis en termes d'analyse de données, d'amélioration de la performance, du contrôle qualité, de la R&D. Votre intervenant : Sami Chaabi Minitab Solutions Architect, EMEA
  • 3. © 2021 Minitab, LLC. Comment les solutions d’analyse de Minitab contribue au succès de votre entreprise ? 3 Découvrez Un modèle, un comportement, des tendances Prévoyez Les évolutions à venir et les aboutissements Obtenez des résultats Avec vos produits, vos services et vos processus Transformez Une prise de décisions basée sur les données dans toute l’organisation …Avec notre suite complète de solutions d’analyse de données et d’amélioration des processus
  • 4. © 2021 Minitab, LLC. 4 Donnez à votre organisation les moyens pour prendre de meilleures désisions Le logiciel d’analyse de données Minitab offre des :  Visualisations  Analyses statistiques  Analyses prédictives et améliorations analytiques : - incluant l’integration de Python et de CART® …à la portée de tous !
  • 5. © 2021 Minitab, LLC. Agenda 5 1. Présentation Machine Learning 2. Quelques problématiques métiers 3. Démonstration
  • 6. © 2021 Minitab, LLC. Analyse prédictive 6 englobe une variété de techniques issues des statistiques, notamment l’exploration de données (datamining), la modélisation (predictive modelling) et l’apprentissage par la machine (machine learning) pour analyser des faits présents et passés et prédire les tendances ou évènements futurs. Source : Wikipedia, avril 2020
  • 7. © 2021 Minitab, LLC. Méthodes d’auto-apprentissage machine (Machine Learning) de Minitab Algorithmes de classification  Analyse discriminante linéaire  Analyse discriminante quadratique  Régression logistique  Arbres de classification et de régression CART Algorithmes de régression  Régression simple  Régression polynomiale  Régression multiple  Régression non linéaire  Moindres carrés partiels (PLS)  Arbres de régression CART Regroupements (clustering)  Observations en groupes  Variables de groupes  K-Moyennes en groupes Algorithmes de réduction de dimension  Analyse en composantes principales  Analyse factorielle 7 Apprentissage supervisé Apprentissage non supervisé
  • 8. © 2021 Minitab, LLC. Algorithmes Supervisés de base de l’Auto-apprentissage ► Y Continu: Régression, Régression CART ► Y Catégorie : Régression Logistique, Classification CART 8
  • 9. © 2021 Minitab, LLC. Les défis à relever avec la régression La régression et la régression logistique ne peuvent traiter de grands jeux de données : ► Tout est significatif ► Les pré-requis ne sont pas réunis ► Les relations entre les variables ne sont pas linéaires ► Des valeurs sont aberrantes ► De nombreuses valeurs sont manquantes 9
  • 10. © 2021 Minitab, LLC. CART (Classification and Regression Trees)​ ► Machine Learning basé sur un arbre de décision ► Modèles de régression et de classification construits visuellement comme une arborescence ► Technique utile pour des données continues, binomiales et multinomiales ► Méthode adaptée pour de nombreux prédicteurs de catégories et/ou continus ► Sélection automatique des variables ► Facilité d’interprétation 10
  • 11. © 2021 Minitab, LLC. VALIDATION DU MODELE Vérifier l’adéquation de votre modèle 11
  • 12. © 2021 Minitab, LLC. Validation Les données sont généralement réparties entre un jeu d’apprentissage et un jeu de test : ► Jeu d’apprentissage : les données sont exploitées pour créer le modèle et estimer ses coefficients. ► Jeu de test : les données sont utilisées pour verifier la performance du modèle. Il permet d’obtenir des valeurs ajustées, comparées aux valeurs réelles pour vérifier si le modèle est capable de prédire. 12
  • 13. © 2021 Minitab, LLC. Validation : fiabiliser les prédictions ► Estimer si un modèle est “bon” avec les données utilisées pour ajuster le modèle peut entraîner un surajustement, ce qui nuit à l’exactitude et la précision des prédictions. ► La validation permet de vérifier si un modèle est à même de prédire correctement les données futures. 13
  • 14. © 2021 Minitab, LLC. La validation est simple à ajouter à votre analyse prédictive
  • 15. © 2021 Minitab, LLC. Quelques problématiques métiers ► Contexte : une banque commerciale avait un taux annuel de perte de client (churn) de 12% conduisant à une perte de CA de 20%. ► Solution : L’analyse CART (Machine Learning) de Minitab a permis d’identifier et visualiser les segments clients qui étaient 2 à 3 fois plus suceptibles de manquer au paiement de leur échéance. D’où une meilleure identification des caractéristiques qui mène au plus fort risque de résiliation. ► Résultat : campagnes plus adaptées à chaque segment client et réduction du taux de résiliation annuel de 5% et augmentation du bénéfice de 20%, stratégie pour limiter les facteurs contribuant à un risque de résiliation plus élevé. 15 Identifier à l’avance les clients à risque
  • 16. © 2021 Minitab, LLC. Quelques problématiques métiers ► Contexte : un club de fitness international très populaire a reçu plus de 100 000 réponses à un questionnaire de satisfaction auprès de ses membres. 52% recommanderaient le club à leurs amis et 39% seraient susceptibles de renouveler leur abonnement. ► Objectif : comprendre les besoins et les facteurs de satisfaction pour améliorer la fidélisation des clients. ► Solution : à l’aide de CART et des données de l’enquête, deux modèles ont été élaborés : l’un pour les renouvellements et l’autre pour les recommandations afin de mieux identifier les besoins des clients. ► Résultat : grâce à une meilleure compréhension de l’expérience client le club de fitness a pu développer des stratégies ciblées et mettre en place des améliorations. 16 Interpréter les données d’enquête pour améliorer l’expérience client
  • 17. © 2021 Minitab, LLC. Quelques problématiques métiers ► Contexte : les machines de fabrication tombent rarement en panne, mais lorsque cela arrive, les coûts engendrés sont conséquents. D’après une étude de l’ITIC, 98% des organisations estiment qu’une seule heure d’interruption coûte plus de 100 000$. ► Objectif : améliorer les processus opérationnels et le rendement grâce à des prévisions plus précises des temps d’arrêt. ► Solution: avec l’utilisation de CART et d’un sous-ensemble initial de 590 indicateurs pouvant mener à des défauts, les ingénieurs ont créé un modèle statistique précis pour prévoir les temps d’exécution et les temps d’arrêt. ► Résultat : les ingénieurs ont pu prévoir et se préparer aux pires scénarios de panne en temps réel. Ils ont pu également réduire la durée totale des interruptions de 6% sur 2 ans et prolonger la durée de vie des machines jusqu’à 4 ans. En achetant moins de machines et en réduisant les frais d’exploitation l’entreprise a gagné en rentabilité. 17 Réduire les interruptions d’activité en temps réel et réaliser des économies globales
  • 18. © 2021 Minitab, LLC. Démonstration – Exemple 1 ► Analyse de processus opérationnels pour créer un modèle statistique précis pour prévoir les temps d’exécution et les temps d’arrêts. ► Identifier les facteurs critiques (X) parmi plusieurs centaines sur une réponse (Y) de type attribut. 18
  • 19. © 2021 Minitab, LLC. Démonstration – Exemple 2 Comment expliquer le NPS ? ► Un analyste aimerait determiner les paramètres clés pour une mesure de satisfaction client : le Net Promoter Score. ► NPS : sur une échelle de 0 à 10, quelle est la probabilité que vous recommandiez notre entreprise à une de vos relations professionnelles ou à une connaissance ?
  • 20. © 2021 Minitab, LLC. Est-il préférable de modéliser à l’aide d’une régression linéaire ou d’un arbre de décision ? ► Si la relation entre vos variables prédictrices X et vos variables de réponse Y est bien modélisée par une régression linéaire, celle-ci sera plus performante. ► Si la relation entre vos X et vos Y ne peut pas être définie par f(X)=Y, un arbre de décision vous donnera un meilleur modèle pour vos données. ► Si votre objectif est de construire un modèle simple à expliquer, un arbre de décision sera sans doute le meilleur choix. 20
  • 21. © 2021 Minitab, LLC. Faites-le test pendant 30 jours : téléchargez la version d’essai gratuite Rendez-vous sur : minitab.com/trial
  • 22. © 2021 Minitab, LLC. Logiciels Services Formation Conseils sur les statistiques Support Technique Maîtrisez les statistiques et Minitab Statistical Software où que vous soyez grâce à la formation en ligne Plateforme logicielle pour le développement de modèles d’analyse prédictive et de Machine Learning Lancez, surveillez, gérez et exécutez des projets d'amélioration en temps réel Analyse de données Modélisation prédictive Outils visuels professionnels Supervision de projet Des outils visuels pour garantir l'excellence de vos produits et de vos procédés Formation en ligne Transformation​ des données Automatisation, gestion et accès aux données pour des informations exhaustives Un puissant logiciel de statistiques à la portée de tous Notre approche : Une solution analytique sur mesure
  • 23. © 2020 Minitab, LLC. Pour approfondir le sujet : nos modules de formation ► Module #1 : Principe de base de l’analyse ► Module #2 : Modélisation et prévision de la régression ► Module #3 : Auto-apprentissage (Machine Learning) par la machine Nos formations sont dispensées à distance par un expert en statistiques, plusieurs modalités sont possibles pour faciliter un apprentissage progressif et optimiser le confort du cours. Contactez-nous : formation@minitab.fr 23
  • 24. Merci ! Découvrez. Prévoyez. Obtenez des résultats. Transformez Nous sommes à votre écoute pour toutes demandes d’informations sur nos produits et services. Sollicitez-nous >