{"id":161,"date":"2016-07-28T15:08:42","date_gmt":"2016-07-28T13:08:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.digdash.com\/?p=161"},"modified":"2023-04-28T11:52:28","modified_gmt":"2023-04-28T09:52:28","slug":"utiliser-lanalyse-predictive","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/conseils-et-astuces\/utiliser-lanalyse-predictive\/","title":{"rendered":"Comment utiliser l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive dans votre organisation"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">Une fois n\u2019est pas coutume nous commencerons cet article par un petit exemple tr\u00e8s simple afin de d\u00e9finir<strong> l\u2019analyse pr\u00e9dictive<\/strong>.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Prenons l\u2019exemple d\u2019une cha\u00eene de magasins qui d\u00e9cide de lancer sa campagne de publicit\u00e9 annuelle pour vendre ses produits. Afin de \u00ab pr\u00e9voir \u00bb l\u2019impact de cette campagne sur son chiffre d\u2019affaire, l\u2019entreprise va \u00ab confronter \u00bb les r\u00e9sultats des campagnes pass\u00e9es \u00e0 ses r\u00e9sultats pr\u00e9sents.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">L\u2019objectif est ici d\u2019\u00e9tudier le lien qu\u2019il y a eu dans le pass\u00e9 entre le CA et le budget publicit\u00e9. Ceci en faisant intervenir d\u2019autres indicateurs sur les magasins (surface, nombres de familles dans le secteur, etc.). Nous souhaitons ensuite g\u00e9n\u00e9raliser les liens observ\u00e9s sur des nouvelles donn\u00e9es inconnues.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En imaginant que dans plusieurs situations similaires, la m\u00eame \u00e9volution peut se reproduire. Nous pouvons d\u00e9finir l\u2019analyse pr\u00e9dictive comme <strong>l\u2019art de pr\u00e9dire une situation future<\/strong> en confrontant une situation pr\u00e9sente \u00e0 une situation pass\u00e9e.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Habituellement tr\u00e8s gourmande en ressources, l\u2019analyse pr\u00e9dictive (pr\u00e9dictive analytics) <strong>n\u00e9cessite souvent des comp\u00e9tences pouss\u00e9es.<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La puissance de calcul des nouveaux logiciels de business intelligence agile rend les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs beaucoup plus <strong>pr\u00e9cis, simples et rapides<\/strong> \u00e0 utiliser par les utilisateurs m\u00e9tiers. Il n\u2019est d\u00e9sormais plus n\u00e9cessaire de poss\u00e9der des comp\u00e9tences pouss\u00e9es en statistiques pour produire une analyse pr\u00e9dictive.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Les logiciels de tableaux de bord sont aujourd\u2019hui des applications tr\u00e8s courantes en termes d\u2019analyse pr\u00e9dictive au sein des entreprises. Ils permettent \u00e0 l\u2019utilisateur m\u00e9tiers de se projeter \u00e0 court et moyen terme. En lui fournissant des<strong> informations pr\u00e9cises sur l\u2019impact possible de certaines situations<\/strong> ou prises de d\u00e9cisions. C\u2019est une v\u00e9ritable r\u00e9volution dans le process d\u00e9cisionnel.<\/p>\n<p>Avant de rentrer dans le d\u00e9tails, nous vous conseillons de regarder cette <strong>vid\u00e9o qui vous explique en 2 minutes ce qu&rsquo;est l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive.<\/strong><\/p>\n<p><iframe src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/D2OhIiBpndY\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<h2>Que peut apporter l\u2019analyse pr\u00e9dictive \u00e0 votre entreprise et quelles en sont les \u00e9tapes cl\u00e9s ?<\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">L\u2019analyse pr\u00e9dictive vous guide \u201crationnellement\u201d dans les choix possibles pour orienter votre strat\u00e9gie de fa\u00e7on objective.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Selon l\u2019exemple de l&rsquo;infographie sur les supermarch\u00e9s, le pr\u00e9dictif permet de prendre des <strong>d\u00e9cisions de mani\u00e8re rationnelle<\/strong> en se basant sur des donn\u00e9es du pass\u00e9 et des mod\u00e8les math\u00e9matiques.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Au niveau de l\u2019entreprise, l\u2019analyse pr\u00e9dictive donne \u00e0 vos collaborateurs non informaticiens et non statisticiens le pouvoir d&rsquo;<strong>analyser les tendances et les relations dans vos donn\u00e9e<\/strong>s pour pr\u00e9dire l\u2019\u00e9volution des indicateurs m\u00e9tiers.<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\">La premi\u00e8re \u00e9tape (l\u2019apprentissage) consiste \u00e0 <span style=\"color: #069394;\"><strong>entra\u00eener le mod\u00e8le<\/strong><\/span> (machine learning) \u00e0 partir de m\u00e9thodes statistiques connues (r\u00e9gression lin\u00e9aire, r\u00e9gression logarithmique, r\u00e9gression polynomiale, lissage exponentiel simple, lissage de Holt, Transformation de Fourier, etc.) pour construire le mod\u00e8le pr\u00e9dictif.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\">La seconde \u00e9tape (pr\u00e9diction) permet de<strong> <span style=\"color: #069394;\">pr\u00e9dire les r\u00e9sultats<\/span><\/strong> en utilisant le mod\u00e8le \u201cintelligent\u201d.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\">La derni\u00e8re \u00e9tape (d\u00e9cisionnelle), plus orient\u00e9e m\u00e9tiers, consiste \u00e0 <strong><span style=\"color: #069394;\">utiliser pertinemment les donn\u00e9es obtenues<\/span><\/strong> pr\u00e9c\u00e9demment pour adapter sa strat\u00e9gie.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Quels sont les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs les plus efficaces et dans quel cas les utiliser ?<\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Le choix d\u2019un mod\u00e8le pr\u00e9dictif <strong>d\u00e9pend de la situation ainsi que ce que l\u2019on souhaite montrer au travers de ses donn\u00e9es<\/strong>.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Ainsi, selon que l\u2019on dispose de donn\u00e9es avec une tendance ou des cycles, ou si l\u2019on souhaite faire une mod\u00e9lisation compr\u00e9hensible par un large public, alors on utilisera des approches diff\u00e9rentes.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Nous avons regroup\u00e9 dans ce tableau les <strong>diff\u00e9rents types de mod\u00e8le de donn\u00e9es<\/strong> et les situations dans lesquelles ils s\u2019appliquent le mieux.<\/p>\n<h3>R\u00e9gression lin\u00e9aire :<\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #069394;\">La r\u00e9gression lin\u00e9aire<\/span> est un des outils de base de la mod\u00e9lisation. Elle <strong>recherche une relation lin\u00e9aire<\/strong> entre la mesure \u00e0 pr\u00e9dire et l&rsquo;axe temps.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La situation d&rsquo;application id\u00e9ale de ce mod\u00e8le est lorsque la mesure \u00e0 pr\u00e9dire est proportionnelle \u00e0 l&rsquo;axe temps. Toutefois, il peut \u00eatre \u00e9galement int\u00e9ressant de choisir ce mod\u00e8le pour sa simplicit\u00e9 de visualisation (une droite), ce qui le rend rapidement compr\u00e9hensible par un large public.<\/p>\n<h3>R\u00e9gression logarithmique :<\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #069394;\">La r\u00e9gression logarithmique<\/span> poss\u00e8de les m\u00eames propri\u00e9t\u00e9s que la r\u00e9gression lin\u00e9aire. La diff\u00e9rence r\u00e9side dans le fait qu&rsquo;elle permet de trouver une <strong>relation logarithmique entre la mesure \u00e0 pr\u00e9dire et l&rsquo;axe temps.<\/strong><\/p>\n<h3>R\u00e9gression polynomiale :<\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #069394;\">La r\u00e9gression polynomiale<\/span> est une forme plus complexe de la r\u00e9gression lin\u00e9aire. Elle permet d&rsquo;<strong>approximer une mesure<\/strong> non plus par une droite mais par un polyn\u00f4me.<\/p>\n<h3>Lissage exponentiel simple :<\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\">Contrairement aux techniques de r\u00e9gressions qui ne sont pas propres aux s\u00e9ries temporelles, <strong>les lissages tiennent compte de la sp\u00e9cificit\u00e9 de la variable temporelle<\/strong>. En effet, l&rsquo;importance \u00e0 donner \u00e0 une valeur d\u00e9cro\u00eet dans le temps. Par exemple, pour pr\u00e9dire le chiffre d&rsquo;affaires de l&rsquo;ann\u00e9e 2017, il est probable que l&rsquo;on donne plus d&rsquo;importance \u00e0 la valeur du CA de 2016 qu&rsquo;\u00e0 la valeur du CA de 2008. Les diverses techniques de lissages permettent donc de tenir compte de la d\u00e9pr\u00e9ciation de l&rsquo;information au cours du temps.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #069394;\">Le lissage exponentiel simple<\/span> permet \u00e0 la fois de<strong> lisser des donn\u00e9es et \u00e9galement de pr\u00e9dire la prochaine valeur<\/strong>. Il s&rsquo;applique \u00e0 des donn\u00e9es ne pr\u00e9sentant ni tendance et ni saisonnalit\u00e9.<\/p>\n<h3>Lissage exponentiel double :<\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #069394;\">Le lissage exponentiel double<\/span> est une version am\u00e9lior\u00e9e du lissage exponentiel simple. En effet, celui-ci est capable de <strong>prendre en compte la pr\u00e9sence d&rsquo;une tendance<\/strong> dans les donn\u00e9es. Toutefois, il ne permet pas de pr\u00e9dire des donn\u00e9es pr\u00e9sentant une saisonnalit\u00e9.<\/p>\n<h3>Lissage de Holt :<\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #069394;\">Le lissage de Holt<\/span> est une version am\u00e9lior\u00e9e du lissage exponentiel double. Celui-ci utilise deux param\u00e8tres afin d&rsquo;estimer la valeur de la mesure, contre un seul pour le lissage exponentiel double.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">On peut alors se demander pour quelle raison utiliser le lissage exponentiel double si le lissage de Holt est plus pr\u00e9cis. La raison principale est le temps de calcul. En effet, dans le cas du lissage de Holt il faut <strong>estimer deux param\u00e8tres<\/strong>, contre un seul dans le cas du lissage exponentiel double.<\/p>\n<h3>Lissage de Holt-Winters :<\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #069394;\">Les lissages de Holt-Winters<\/span> permettent de prendre en compte des donn\u00e9es pr\u00e9sentant une tendance et une saisonnalit\u00e9.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Il existe deux versions du lissage de Holt-Winters :<\/p>\n<ol>\n<li>Version additive<\/li>\n<li>Version multiplicative<\/li>\n<\/ol>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Le cas additif correspond \u00e0 des saisons dont l&rsquo;amplitude reste constante au cours du temps alors que le cas multiplicatif correspond \u00e0 des saisons dont l&rsquo;amplitude cro\u00eet\/d\u00e9cro\u00eet au cours du temps<\/p>\n<h3>Transformation de Fourrier :<\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\">L&rsquo;algorithme permettant de pr\u00e9dire la mesure n&rsquo;est pas la transformation de Fourier, c&rsquo;est un algorithme de pr\u00e9diction utilisant la transformation de Fourier.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Techniquement, l&rsquo;objectif est de <strong>d\u00e9composer la mesure \u00e0 pr\u00e9dire en une somme de fonction sinus et cosinus de p\u00e9riodes diff\u00e9rentes<\/strong>. Gr\u00e2ce \u00e0 cela, notre algorithme est capable de prendre en compte des cycles\/saisonnalit\u00e9s plus complexes que celles pr\u00e9sent\u00e9es dans la partie sur les mod\u00e8les de Holt-Winters.<\/p>\n<h2>L\u2019analyse pr\u00e9dictive dans le logiciel de business intelligence DigDash Enterprise ?<\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Parce que nous estimons qu\u2019aujourd\u2019hui, tout utilisateur m\u00e9tier devrait \u00eatre en mesure de produire des pr\u00e9dictions sur ses donn\u00e9es, nous avons donc d\u00e9cid\u00e9 d\u2019int\u00e9grer depuis Juillet 2016 <strong>l\u2019analyse pr\u00e9dictive en standard dans DigDash Enterprise.<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p class=\"blogpostcta\" style=\"text-align: center;\"><a href=\"http:\/\/bit.ly\/2Oegpn2\"><b><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-18748 size-full\" src=\"https:\/\/www.digdash.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/cta-telecharger-3.png\" alt=\"\" width=\"600\" height=\"200\" srcset=\"https:\/\/www.digdash.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/cta-telecharger-3.png 600w, https:\/\/www.digdash.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/cta-telecharger-3-300x100.png 300w\" sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/b><\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Une fois n\u2019est pas coutume nous commencerons cet article par un petit exemple tr\u00e8s simple afin de d\u00e9finir l\u2019analyse pr\u00e9dictive. 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