Graphique des bénéfices (Analysis Services - Exploration de données)

Scénario

Un graphique des bénéfices affiche l'augmentation estimée des bénéfices associée à l'utilisation d'un modèle d'exploration de données. Par exemple, si votre modèle prédit les clients qu'une entreprise doit contacter dans un scénario professionnel, le graphique des bénéfices incorpore les informations relatives au coût de la campagne de publipostage ciblée pour contacter x clients et calcule les bénéfices estimés. Un graphique des bénéfices classique montre une augmentation des bénéfices jusqu'à un certain point, après lequel les bénéfices diminuent à mesure que le nombre d'individus contactés augmente.

Par exemple, vous créez, dans le didacticiel sur l'exploration de données de base, un modèle d'arbre de décision, TM_Decision Tree, qui prédit les prospects d'AdventureWorks les plus susceptibles d'acheter un vélo. Pour générer un graphique des bénéfices qui représente les coûts et les avantages de l'envoi d'un publipostage uniquement à ces clients, vous suivez les étapes de base utilisées pour générer un graphique de courbes d'élévation, puis configurez les paramètres qui sont spécifiques aux graphiques des bénéfices. Lorsque vous avez terminé de définir les paramètres du graphique, le graphique est automatiquement remplacé par un graphique des bénéfices. Le diagramme suivant est basé sur les hypothèses suivantes :

Fonctionnement du graphique des bénéfices

L'axe des Y du graphique représente les bénéfices, tandis que l'axe des X représente le pourcentage d'individus que la société a contactée.

Le graphique des bénéfices contient une ligne verticale grise qui marque un pourcentage de la population cible. Vous pouvez déplacer la ligne en cliquant sur un emplacement du graphique. Chaque fois que vous déplacez la ligne, la légende d'exploration de données est mise à jour pour afficher la valeur de pourcentage, un score de bénéfices et la probabilité de prédiction qui est associée au pourcentage de population indiqué au niveau de la ligne grise verticale. Si vous déplacez la ligne grise vers le point du graphique où les bénéfices sont les plus élevés, vous pouvez utiliser la valeur de la probabilité de prédiction pour déterminer une stratégie de contact des clients.

En manipulant ce graphique, vous pouvez déterminer que le sommet de la courbe des bénéfices est à 55 % de la population et que la probabilité de prédiction associée est de 20 %. Ces résultats indiquent que, pour réaliser des bénéfices maximaux, vous devez contacter uniquement les clients dont la réponse est prédite avec une probabilité de 20 % ou plus.

Création d'un graphique des bénéfices

Pour créer un graphique des bénéfices, vous suivez les étapes de base suivantes :

1. Sous l'onglet Sélection d'entrée, choisissez un modèle ou plusieurs modèles.

2. Choisissez un attribut prévisible.

3. Spécifiez éventuellement une valeur à prédire.

4. Choisissez la source de données à utiliser pour l'évaluation.

5. Passez en vue Graphique en cliquant sur Graphique de courbes d'élévation.

6. Sous l'onglet Graphique de courbes d'élévation, sélectionnez le type de graphique souhaité en cliquant sur la liste Type de graphique.

7. Configurez des options spécifiques aux graphiques des bénéfices.

Pour obtenir une explication pas à pas de la création de tous les types de graphiques, consultez Procédure : créer un graphique d'analyse de précision pour un modèle d'exploration de données. Le didacticiel sur l'exploration de données de base contient également une procédure pas à pas de création d'un graphique de courbes d'élévation. Pour plus d'informations, consultez Test de la précision à l'aide de graphiques de courbes d'élévation (Didacticiel sur l'exploration de données de base).

La liste suivante décrit les paramètres que vous pouvez définir dans la boîte de dialogue Paramètres du graphique des bénéfices.

• Remplissage
  Nombre de cas du jeu de données que vous voulez utiliser lors de la création du graphique de courbes d'élévation.

  Le modèle choisit toujours les cas par ordre décroissant de probabilité ; en d'autres termes, si vous évaluez des clients potentiels et que vous choisissez un nombre qui représente uniquement la moitié des enregistrements de votre base de données de clients, le modèle mesurera la précision sur le sous-ensemble des cas les mieux adaptés à votre modèle.

  En effet, lorsque vous utilisez le modèle pour générer un publipostage ou créer une campagne, vous utiliserez la probabilité de prédiction associée à chaque cas pour cibler uniquement les clients qui ont la probabilité la plus élevée de faire une réponse positive.

• Coût fixe
  Coût fixe associé au problème professionnel.

  S'il s'agit d'une solution de publipostage ciblé, le coût fixe peut représenter des frais de configuration de l'imprimante qui couvrent le coût initial de préparation du publipostage promotionnel.

  Ce coût s'applique une fois à l'ensemble de la population cible.

• Coût individuel
  Coûts s'ajoutant au coût fixe, qui peuvent être associés à chaque client contacté. Par exemple, vous pouvez entrer le coût d'affranchissement pour un publipostage promotionnel ou le coût des appels téléphoniques.

  Ce coût doit être le même pour l'ensemble de la population cible. Chaque valeur est multipliée par le nombre de cas ciblés.

• Revenu par personne
  Revenu associé à chaque vente réussie.

Voir aussi

Concepts

Autres ressources