Tirez toute la valeur de vos jeux de données
- Les jeux de données tabulaires sont la forme la plus fréquente des données : enquêtes, export d'outils analytics, résultats de requêtes SQL dans des datawarehouses, jeux de données open data,...
- La diversité des formes de variables rend complexes les traitements de préparation et l'extraction d'insights.
- Mais la solution scanClues permet d'appliquer le meilleur de l'IA pour un traitement systématique et rapide.
- En 1 heure de visio (99€) vous obtenez toutes les explications, recommandations, et les sorties de l'application (synthèses, tableau, graphiques, CSV).
- Vous avez un jeu de données complexe ? Contactez nous ou assistez au prochain webinaire.
Un exemple avec les questionnaires
- Souvent un grand nombre de variables (>> 30)
- Des variables de types différents (catégorielles, continues, entiers, ordinales)
- Un grand nombre et différents types de valeurs manquantes
- La longueur élevée des libellés des questions et des réponses
- Des questions dépendantes
- Des questions ouvertes
Les réponses des services existants
- Des analyses souvent se limitant à des tris à plat et des tris croisés.
- Pas de codification systématique des variables ordinales
- Des clusterisations utilisant des modèles non optimaux pour les questionnaires (Kmeans)
- L'utilisation des attributs socio-démographiques dans la modélisation, et non comme variables illustratives.
La solution scanClues
Un processus qui couvre tout le cycle de la préparation des données à l'analyse:
- Une attribution de noms (personas) pour chaque groupe de la segmentation
- Un analyse avancée des données manquantes et les traitements appropriés
- L'identification de réponses anormales
- Une codification des variables ordinales
- Des représentations graphiques innovantes
- La protection des données (analyse LLM en local)
- Des solutions sur mesure
L'IA pour des analyses plus approfondies et très rapides
- Recours aux bibliothèques Python avancées : Isolation Forest pour identifier les observations anormales, Kmodes pour segmenter les questions (qui sont des variables catégorielles et non des continues), topic modeling pour les questions ouvertes...
- Utilisation de LLM aux étapes du workflow où il apporte le plus de valeur: attribution de noms de personas aux segments, interprétation d'analyse factorielles, expertise métier pour contextualiser le jeu de données, synthèse des insights...
L'IA pour augmenter les performance de l'analyste
- Workflow optimisé permettant de générer automatiquement tous les résultats tout en laissant à l'analyste la possibilité de modifier tous les résultats ou paramètres.
- Prestation ou utilisation directe de l'application par le client.
- Livraison du code en mode évolutif (notebooks Jupyter ou apps Streamlit).
- Accompagnement et formation des analystes, maintenance évolutive des applications
- Livraison du code en mode évolutif (notebooks Jupyter et apps Streamlit).
Ils nous font confiance
Allianz, labex ICCA, Université Lyon2, consultants indépendants.
Pour obtenir un devis, contactez le fondateur de scanClues (30 ans d'expérience de data analyse/science): Vincent Castaignet
Prochain webinar le 2 octobre 2025 de 17H30 à 18H30.
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Blog
May 18, 2025La préparation des données inclut plusieurs étapes : le traiement des données manquantes, des valeurs extrêmes, et des doublons. Pour mener à bien cette étape, il convient de sélectioner le traitement adéquat, en fonction des caractéristiques du jeu de données (nature du jeu de données,...
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