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

  • 1. 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
  • 2. >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
  • 3. © 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.
  • 4. © 2020 Minitab, LLC. 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
  • 5. © 2020 Minitab, LLC. 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
  • 6. © 2020 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
  • 7. © 2020 Minitab, LLC. 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 >>
  • 8. © 2020 Minitab, LLC. 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
  • 9. © 2020 Minitab, LLC. Nouveau menu !! Arbres de classification et de régression
  • 10. © 2020 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 catégorie ou continus ► Sélection automatique des variables ► Résultats faciles à interpréter
  • 11. © 2020 Minitab, LLC. Arbres de décision ► Deux types : ▪ Arbres de classification : réponse binaire ou multinomiale ▪ Arbres de régression : réponse continue ► Partitionnement récursif
  • 12. © 2020 Minitab, LLC. 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
  • 13. © 2020 Minitab, LLC. Terminologie Partitionneur : ► Procédure de partition ► Classe les données Partitionneur
  • 14. © 2020 Minitab, LLC. 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
  • 15. © 2020 Minitab, LLC. 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
  • 16. © 2020 Minitab, LLC. Exemple d’arbre de classification: Comment expliquer des produits hors spécifications ? Un ingénieur aimerait identifier les facteurs et les paramètres influents
  • 17. © 2020 Minitab, LLC. Réponse : Cible
  • 18. © 2020 Minitab, LLC. Résultats 18
  • 19. © 2020 Minitab, LLC. Estimer la précision du modèle 19
  • 20. © 2020 Minitab, LLC. Importance relative des variables 20
  • 21. © 2020 Minitab, LLC. 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
  • 22. © 2020 Minitab, LLC. Flexibilité pour ajuster des arbres alternatifs 22
  • 23. © 2020 Minitab, LLC. 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 ?
  • 24. © 2020 Minitab, LLC. 24
  • 25. © 2020 Minitab, LLC. 2525
  • 26. © 2020 Minitab, LLC. 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.
  • 27. © 2019 Minitab, Inc. VALIDATION DU MODELE Vérifier l’adéquation de votre modèle
  • 28. © 2020 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, qui sont comparées aux valeurs de réponse observées dans le jeu de test pour évaluer la capacité prédictive du modèle.
  • 29. © 2020 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.
  • 30. © 2020 Minitab, LLC. La validation est simple à ajouter à votre analyse prédictive
  • 31. © 2020 Minitab, LLC. 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.
  • 32. © 2020 Minitab, LLC. 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
  • 33. © 2020 Minitab, LLC. Exemple
  • 34. © 2020 Minitab, LLC. Carte Multivariée
  • 35. © 2020 Minitab, LLC. Carte de variabilité
  • 36. © 2020 Minitab, LLC. Amélioration de l’interface ► Agrandissement des représentations graphiques
  • 37. © 2020 Minitab, LLC. 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
  • 38. © 2020 Minitab, LLC. .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
  • 39. © 2020 Minitab, LLC. 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 >>
  • 40. © 2020 Minitab, LLC. 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. © 2020 Minitab, LLC. 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 >> ▪ CONSULTEZ NOS SPÉCIALISTES : support technique et conseil statistique >> http://www.minitab.com/fr-fr/talk-to-minitab/ Ressources disponibles :
  • 42. © 2020 Minitab, LLC. Testez gratuitement pendant 30 jours : www.minitab.com Contactez Minitab : bienvenue@minitab.fr +33 (0)1 55 33 12 62