Nouveautes Minitab-Integration Python, Arbres de decision, Validation de modeles, Analyse statistique et predictive

Ajoutez une corde à
votre arc pour
l’analyse de
données :
Le Machine
Learning
désormais à votre
portée
Nouveautés Minitab : arbres de décision,
courbe ROC, intégration Python, validation de
modèles, carte multivariée, carte de variabilité

>20 ans d’experience 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 clients de
Minitab à relever leurs défis en
termes d'analyse de données,
d'amélioration de la
performance, du contrôle
qualité, de la R&D.
L’intervenant :
Sami Chaabi
Minitab EMEIA Solutions Architect

© 2020 Minitab, LLC.
Le logiciel de statistiques Minitab
propose des tests, analyses et
représentations graphiques
accompagnés par des services
d’assistance, de cours en ligne, de
formation en présentiel ou à distance;
et de conseil pour vous aider à
exploiter vos données.
Chaque personne, quelque soit son
bagage statistique, doit pouvoir
visualiser et analyser ses données
pour éclairer ses décisions en toute
objectivité.

Analyse prédictive
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

Amélioration des performances de Minitab
► Insertion de lignes
► Fusion
► Déplacement de colonnes
► Tableaux
► Empiler des feuilles de données
► Gestion de grandes quantités de données
▪ Boîtes à moustaches
▪ Résumé graphique
▪ Fichiers excel volumineux

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

La toute nouvelle version du
logiciel de statistiques Minitab
élargit votre champ des
possibles : nouveautés >>
✓ Arbres de décision >>
✓ Validation de vos modèles >>
✓ Intégration de Python >>
Si vous disposez déjà de Minitab 19,
vous pouvez actualiser votre version,
suivez nos instructions >>

Méthodes d’auto-apprentissage (Machine Learning) de Minitab
Apprentissage supervisé
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
Apprentissage non supervisé
Regroupements (clustering)
▪ Observations en groupes
▪ Variables de groupes
▪ K-Moyennes en groupes
Algorithmes de réduction de dimension
▪ Analyse en composantes principales
▪ Analyse factorielle

Nouveau menu !! Arbres de classification et de régression

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
catégorie ou continus
► Sélection automatique des variables
► Résultats faciles à interpréter

Arbres de décision
► Deux types :
▪ Arbres de classification : réponse binaire
ou multinomiale
▪ Arbres de régression : réponse continue
► Partitionnement récursif

Terminologie
Noeud racine ou noeud parent :
► Point de départ de l’arbre
► Jeu de données exploité dans l’analyse
► Sous-ensemble de données d’apprentissage
Noeud
racine

Terminologie
Partitionneur :
► Procédure de partition
► Classe les données
Partitionneur

Terminologie
Noeud de décision ou noeud enfant :
► Tout nœud racine ou parent dans un arbre peut
être divisé en deux nœuds de décision, ou enfants
► Le noeud de decision indique le nombre
d’évènements ou de cas correspondant à la
procédure de partition
► Estime la probabilité de classe pour les
ensembles de valeurs de prédiction
Noeud de décision

Terminologie
Noeud terminal ou feuille :
► Noeufs finaux, ne sont plus répartis en
noeuds enfants
► Aucune autre évaluation n’est effectuée
pour diviser le nœud
Nœud Terminall

Exemple d’arbre de classification:
Comment expliquer des produits hors spécifications ?
Un ingénieur aimerait identifier les facteurs et les paramètres influents

Réponse : Cible

Résultats
18

Estimer la précision du modèle
19

Importance relative des variables
20

Courbe ROC (Receiver Operator Characteristic)
► ROC évalue les performances d'un
modèle de classification pour tous les
seuils de classification. Cette courbe
trace le taux de vrais positifs en
fonction du taux de faux positifs

Flexibilité pour ajuster des arbres alternatifs
22

Exemple d’arbre de régression :
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 ?

Est-il préférable de modéliser à l’aide de modèles linéaires ou d’arbres
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.

© 2019 Minitab, Inc.
VALIDATION DU MODELE
Vérifier l’adéquation de votre modèle

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, qui sont comparées aux valeurs de réponse
observées dans le jeu de test pour évaluer la capacité prédictive du modèle.

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.

La validation est simple à ajouter à votre analyse prédictive

Intégration avec les logiciels libres dits Open-Source
Intégration Python
▪ Permet d’exécuter des scripts externes écrits en Python avec des variables d’entrée
issues de Minitab (colonnes, constantes, matrices).
▪ Les résultats alimentent Minitab, ils sont affichés dans le panneau de résultats et dans le
navigateur.

Atout :
Permet d’intégrer Minitab dans la gamme d’outils des analystes
► Les scripts Python sont exécutés en dehors de Minitab
► Les données peuvent être enregistrées dans un fichier externe ou dans une feuille de données
Minitab
▪ Plusieurs types de données peuvent donc être gérés
▪ Les scripts Python peuvent aussi exploiter des constantes ou des matrices de la feuille de données
► L’integration avec Python permet d’enrichir facilement les fonctionnalités du logiciel, au-delà de
ce que l’interface ou les macros peuvent permettre

Carte Multivariée

Carte de variabilité

Amélioration de l’interface
► Agrandissement des représentations graphiques

Solutions analytiques
Minitab a une approche unique :
Offrir des solutions analytiques combinant des logiciels et des services
associés pour aider les organisations et les individus à prendre de meilleurs
décisions éclairées par leurs données

.2020.1
► Nouveau menu Analyse prédictive : Arbres de décision
► Validation pour la régression et la régression logistique binaire
► Carte multivariée et carte de variabilité
► Amélioration de l’interface
► Amélioration de la performance
► Intégration Python
► Envoyer les résultats vers Minitab Workspace
► Raccourcis vers Minitab Workspace et Quality Trainer

Minitab, votre solution analytique sur mesure
Logiciels
Services
Training >>
Développez vos compétences grâce à
des formations inter-entreprises ou sur
site avec un expert.
Statistical
Consulting >>
Améliorez vos résultats avec l'aide d'un
statisticien. Un formateur vous apporte
son expertise pour vos problématiques
et analyses.
Support >>
Assistance pour l’installation, la mise
à jour et l’utilisation de votre logiciel.
Maitrisez les statistiques et
Minitab à votre convenance
grâce à notre cours en
ligne.
Logiciels d'analyse
prédictive et
d'auto-apprentissage
par la machine.
Plateforme en ligne de
gestion et de pilotage de
projets à l’échelle de
l’organisation.
Un puissant logiciel
de statistiques
à la portée de tous.
Analyse de données >> Modélisation, analyse
predictive >>
Outils visuels et
décisionnels >>
Management, exécution et
suivi de projets >>
Des outils visuels pour
garantir l'excellence de vos
procédés et
de vos produits.
Formation en ligne,
e-learning >>
Développer une solution sur mesure pour aider les organisations et les individus à identifier les opportunités et les concrétiser >>
La coupler avec des services d’assistance, de formation et de conseil >>

Notre prochain webinaire
▪ 13 mai 2020 à 15h
▪ Inscription : https://hubs.ly/H0pBp7f0
▪ Workspace inclut des outils puissants tels que Process Map, Ishikawa, VSM, AMDEC, etc, le tout avec une
interface intuitive.

41
▪ MINITAB.COM :
▪ Enregistrements de webinaires >>
▪ Aide en ligne >> & vidéos >>
▪ Articles sur le blog de Minitab >>
▪ COURS EN LIGNE: exercez-vous, testez et renforcez vos compétences à votre rythme >>
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http://www.minitab.com/fr-fr/talk-to-minitab/
Ressources disponibles :

Testez gratuitement pendant 30 jours :
www.minitab.com
Contactez Minitab :
bienvenue@minitab.fr
+33 (0)1 55 33 12 62

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