Objectifs
Anticiper pour éliminer le plus en amont possible les causes de défaillances qualité/conformité produits ou services; réaliser un diagnostic de panne ou de défaillance; prévoir l'appartenance d'un client à un groupe (client sans risque, acheteur potentiel) pour cibler une campagne de mailing, attribuer un produit bancaire ou d'assurance; aider à poser un diagnostic médical, ... les applications des méthodes de l'analyse discriminante sont diverses et leur enjeu souvent essentiel.
Notre prestation
Nos experts en analyse des données se proposent de vous accompagner sur toute ou partie des étapes suivantes :
Construction d'un modèle
- Déterminer les variables à inclure, collecter les données
- Explorer graphiquement et sous forme statistique les données
- Transformation des données : centrage-réduction, recodage, traitement des valeurs aberrantes, ...
- Choix du type de modèle parmi lesquels on citera :
- l'analyse disciminante
- la discrimination neuronale
- la régression logistique
- ...
- Méthodes de sélection des prédicteurs, critères mesurant l'apport de chaque variable et critère d'arrêt
Evaluation du modèle
- Estimation et validation du modèle : échantillon test, validation croisée, bootstrap
- Caractérisation des individus bien / mal classés selon leur groupe d'origine
- Exploitation des résultats
Pour aller plus loin
Nous vous recommandons la formation Analyse des données : méthodes décisionnelles
