Data For Good FR brings together French Data Scientists and Non Profits to tackle problems that matter. For the first meetup, we give a short introduction of non-profit analytics movement exploring various use cases around the world.

1. Data For Good - meetup #1
Source : www.d3js.org
Data For Good
@Dataforgoodfr

2. Introduction #1 - Non-profit analytics #2 - I-Raiser Beer Time !
20’ 20’
8
5’
Data For Good
@Dataforgoodfr

3. Introduction #1 - Non-profit analytics #2 - I-Raiser Beer Time !
20’ 20’
8
5’
Data For Good
@Dataforgoodfr

4. Martin DANIEL Benjamin REY
@martindaniel4 @twbrey
#Google #Fifty-Five #Yahoo #Wisemetrics
Data For Good
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5. Prediction of CTR on an Ad Banner
Model 1 vs Model2
How many days a patient will stay in a Hospital
Kaggle, Heritage Health Prize Competition
Source : http://www.heritagehealthprize.com/c/hhp
Data For Good
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6. « Faire se rencontrer des Data Scientists et des Non-profits
pour résoudre des problèmes à fort impact. »
Data For Good
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7. - Créé en 2011
- Jake Porway
- Mobilisation de « DataCorps »
- Principe de Hackathons «DataDives »
- 5 chapters
Data For Good
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8. - Créé en 2014. YC-backed
- Paul Duan (FR!)
- Data Scientists en poste
- 6 à12 mois d’immersion sur un problème.
- US only
Data For Good
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9. - Dernière édition en 2014 (48 data scientists)
- Rayid Ghani (Chief Scientist, Obama for America)
- Summer Camp de 3 mois pour undergraduates & graduates
- Universités US
Data For Good
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10. Data For Good
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Londres
2013, 900p., #9
San Francisco
2014, 680p, #3
Calgary
2013, 260p, #10
Bangalore
2014, 227p., #3
Ontario
2013, 540p, #12
Data For Good
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11. Type d’analyse Acteur Pays
Prédictif
Descriptif
Gouvernement
ONG
Entreprises privées
Institutions Internationales
Pays
Ville
Data For Good
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12. Optimiser le temps de réponse des ambulances à San Francisco
Bayes Impact, 2014
Prédictif Ville San Francisco
• SF Departement Emergency of Communications = 9-1-1
• Temps moyen d’attente - 9.5 minutes
• Développement d’un algorithme permettant :
• Prédire le nombre d’ambulances nécessaire à t
• Optimiser le point de départ des ambulances
• Diminuer le temps de réponse moyen
Source : http://www.bayesimpact.org/projects/dispath-optimization-for-emergency-responders

13. Data For Good
@Dataforgoodfr
Part du Statin prescrit sous forme commerciale
NHS, prescribinganalytics.com, 2011 - 2012
> 200 millions £ économie / an
« The effort of getting data doesn’t necessarily
correlate with its importance »
« Good domain knowledge usually
beats super-smart algorithms. »
Descriptif Agence Nationale UK
Source : http://theodi.org/case-studies/mastodon-c-case-study

14. Martin Daniel
@martindaniel4
Prédiction des « illegal conversion » à New York
NYC.gov, June 2012
Source :
Prédictif Ville New York
Source : http://radar.oreilly.com/2012/06/predictive-data-analytics-big-data-nyc.html
• 20k plaintes > 2k incendies / 200 inspecteurs
• Modéliser les « Illegal conversion »
• x5 découverte des illegal conversion / x15 pour la
découverte des maisons à risque

15. Optimiser l’intervention d’une ONG en se basant
sur les images satellites de Google Earth
Datakind, Give Directly, March 2015
• GiveDirectly intervient au sein de villages au Kenya
• Proxy richesse village = toits métal / chaume
• Développement d’un classifier permettant de
prioriser l’intervention
Source : http://online.liebertpub.com/doi/full/10.1089/big.2014.0061
Prédictif Meetup Kenya

16. Projet Récupération des données Mise en production
#1 - Ambulances
#2 - Assurance Maladie
#3 - Incendies
#4 - Satellites
Facile Moyen Difficile

17. Choisir un sujet
meetup #1 meetup #2 meetup #3 meetup #4 meetup #5 meetup #6
Prochaines étapes
Etude #1 Prototypage #1 Prototypage #2 Production Nouveau sujet :)
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Collecte de données
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Collecte de données

18. Let’s dot it !
Source : www.d3js.org
Data For Good
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