Didacticiel vidéo Calcul de prédiction (Outil d'analyse de table d'exploration de données)

Ouvrez le rapport appelé Rapport de prédiction pour les vélos achetés (Prediction Report for Purchased Bike). Ce rapport contient les résultats d'analyse ainsi que des tables et graphiques interactifs qui vous aident à vous familiariser avec les interactions et bénéfices. Les outils de ce rapport vous permettent d'évaluer l'impact financier d'une analyse particulière.

Ce rapport contient un tableau dans lequel vous pouvez spécifier les coûts et bénéfices associés aux prédictions correctes et incorrectes d'une valeur. Ces coûts et bénéfices sont nécessaires pour calculer le seuil de score optimal. Par exemple, ce rapport indique que le coût d'une prédiction positive incorrecte est de 10 € ($10) et que le bénéfice généré par un achat de vélo correctement prédit est de 10 € ($10).

Lorsque vous entrez des valeurs dans le tableau, les graphiques associés sont automatiquement mis à jour pour vous indiquer le point le plus élevé pour le maximum de bénéfices. Par exemple, notre Seuil suggéré pour augmenter les bénéfices (Suggested Threshold to maximize profit) indique 559. Par conséquent, le graphique sur la droite indiquera 559 comme point le plus élevé dans le graphique linéaire. Pour augmenter les bénéfices, nous devons utiliser les 559 premières recommandations du modèle d'exploration de données, classées par probabilité.

Cet outil étant interactif, apportons quelques modifications aux coûts. Je vais remplacer le coût d'une prédiction positive incorrecte par 15 et celui d'une prédiction positive correcte par 25. Notez que la nouvelle valeur numérique du seuil est 499. Avec ces nouvelles données, nous devons utiliser les 499 premières recommandations pour augmenter les bénéfices.

Le tableau Répartition des scores (Score Breakdown) situé dans la partie inférieure gauche du rapport affiche une répartition détaillée des valeurs détectées et l'impact de chaque valeur sur le résultat. Vous ne pouvez pas modifier les valeurs dans ce tableau ; elles sont affichées pour vous aider à comprendre la prédiction. Vous serez en mesure de les modifier dans la feuille de calcul Calcul de prédiction (Prediction Calculator). Par exemple, ce tableau répertorie chaque colonne d'entrée utilisée dans le modèle, qu'elle affecte ou non le modèle. Les valeurs de la colonne Relative Impact sont des probabilités, représentées sous la forme de pourcentages. La cellule est grisée pour représenter visuellement l'impact de cette valeur sur les résultats.

Vous pouvez constater que le fait d'être marié n'affecte pas la probabilité d'acheter un vélo, mais que le fait d'être célibataire indique qu'un client a des chances d'acheter un vélo.

Enfin, le graphique inférieur indique le coût d'une prédiction incorrecte. Ce graphique est particulièrement utile dans les scénarios où le coût d'une décision incorrecte dépasse considérablement celui d'une prédiction correcte.

Ouvrez le rapport Calcul de prédiction pour les vélos achetés (Prediction Calculator for Purchased Bike). Ce rapport est similaire au précédent, sauf qu'il vous permet également d'affecter de nouvelles valeurs aux attributs pour évaluer leur impact sur l'achat de vélos.

Dans cet exemple, le seuil suggéré est égal à 561 et la prédiction pour Bike Purchase a la valeur True. Examinons ce qui se passe si nous modifions les valeurs pour Home Owner et Commute Distance. Le calcul affecte un score à chaque valeur ; dans cet exemple, lorsque nous remplaçons No par Yes pour Homeowner, le score passe de 5 à 0 et une Commute Distance de 5-10 miles fait passer le score de 105 à 25. Notre prédiction d'achat de vélos a à présent la valeur False.

Notez que les scores affectés à chaque valeur varient en fonction des données et de votre modèle spécifique.

Avec ces deux rapports, vous n'avez plus à gérer de connexion à SQL Server 2008 pour réaliser des prédictions. Un commercial peut par exemple transporter ce rapport sur un PC et entrer des données du profil client pour effectuer des prédictions.

Ouvrez le rapport Calcul imprimable pour les vélos achetés (Printable Calculator for Purchased Bike).

L'Assistant peut créer une version imprimée de la feuille de calcul que vous pouvez utiliser pour l'évaluation hors connexion. Vous ne pouvez pas interagir avec le modèle comme vous le faites avec le classeur Excel en ligne, mais vous pouvez imprimer cette feuille et entrer les scores manuellement. La version imprimée fournit tous les calculs nécessaires pour entrer des valeurs et calculer un score final. Cela est utile lorsque vous n'avez pas d'ordinateur à votre disposition.