L’analyse prédictive constitue l’une des catégories d’analyse rarement utilisées en analyse de données. Ceci dû à sa complexité, ainsi à la nécessité d’avoir une base massive de données pour pouvoir sortir avec des tendances prévisionnelles.
Dans notre monde d’aujourd’hui, la disposition des insights prédictifs offre aux entreprises un avantage concurrentiel. La concurrence ne cesse de s’acharner et le rythme du marché est en constante évolution. Pour cela, disposer des informations clés sur le futur de son entreprise paraît un impératif aux décideurs.
Dans ce contexte, Tableau le fameux logiciel d’analyse et de visualisation de données sort avec une fonctionnalité révolutionnaire. Et oui, nous parlons de l’analyse prédictive effectivement dans Tableau !
Dans l’article d’aujourd’hui, nous allons découvrir ensemble en détail cette fonctionnalité extraordinaire dans Tableau. Ainsi, nous allons voir ensemble des bonnes pratiques pour réussir son analyse prédictive sur Tableau.
I- Présentation de Tableau comme outil d’analyse prédictive :
En effet, en plus de ses fonctionnalités traditionnelles de visualisation des données. Tableau se positionne également par sa capacité à faire des analyses prédictives.
Dans ce contexte, Tableau propose à ses utilisateurs une gamme de fonctionnalités intégrées. Qui leur permettent de créer des modèles prédictifs et de générer des prévisions basées sur leurs données. Ces fonctionnalités incluent des techniques statistiques avancées. Telles que la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les séries chronologiques, etc.
Avec Tableau, il est désormais possible aux utilisateurs de créer des modèles prédictifs en utilisant une approche intuitive. Les utilisateurs peuvent sélectionner les variables d’intérêt, définir les paramètres du modèle et évaluer ses performances. Tableau fournit également des outils pour évaluer la qualité des prédictions et mesurer l’exactitude des modèles.
II- La collecte et la préparation des données pour l’analyse prédictive dans Tableau :
L’analyse prédictive dans Tableau nécessite une collecte et une préparation soignées des données afin d’obtenir des résultats précis et fiables. Cette étape cruciale permet d’assurer la qualité des données utilisées dans les modèles prédictifs.
a. Les sources de données adaptées à l’analyse prédictive :
Tout d’abord, il est essentiel de sélectionner des sources de données appropriées pour l’analyse prédictive. Ces sources peuvent inclure des bases de données internes, des fichiers plats, des services Web, des API, etc. Ainsi, il est important de choisir des sources de données qui contiennent des informations pertinentes et complètes pour l’analyse prédictive. En fonction du problème que vous souhaitez résoudre, vous pouvez également intégrer des données externes. Telles que des données démographiques, des données météorologiques, des données économiques, etc.
b. Le nettoyage et la préparation des données pour une analyse précise :
Une fois les sources de données sont identifiées, il est nécessaire de procéder au nettoyage et à la préparation des données. Cela implique de traiter les valeurs manquantes, les doublons, les erreurs de saisie, les valeurs aberrantes, etc. A ce niveau,Tableau offre des fonctionnalités puissantes pour effectuer ces tâches. Notamment la suppression des lignes contenant des valeurs manquantes, le remplacement des valeurs aberrantes par des valeurs médianes ou moyennes, etc.
Ensuite, on passe à l’étape de la préparation des données. Cette étape nécessite souvent des transformations supplémentaires. Par exemple, vous pouvez avoir besoin de créer de nouvelles variables à partir des variables existantes ou de normaliser les variables pour les mettre à la même échelle, etc. A ce propos, Tableau propose une interface conviviale pour effectuer ces transformations. Ceci en utilisant des calculs personnalisés ou des fonctionnalités intégrées telles que les calculs de tableaux croisés dynamiques.
III- La modélisation prédictive dans Tableau :
En fait, la modélisation constitue une étape clé de l’analyse prédictive dans Tableau. Elle consiste à choisir les modèles prédictifs les plus appropriés pour résoudre un problème spécifique et à les créer dans l’environnement de Tableau.
a. La sélection des modèles prédictifs appropriés :
Dans l’analyse, l’étape initiale est celle de la sélection des modèles appropriés. En effet, il existe une variété de modèles prédictifs disponibles, tels que la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires,etc. En conséquence, le choix d’un modèle pour son analyse ne doit pas être aléatoire. Celui-ci doit dépendre du type de données, de la nature du problème à résoudre et des objectifs spécifiques de l’analyse prédictive. Pour cette raison, Tableau offre une gamme de modèles prédictifs intégrés, ainsi que la possibilité d’utiliser des modèles personnalisés créés dans d’autres langages de programmation tels que R ou Python.
b. La création des modèles prédictives dans Tableau :
Une fois créés, les modèles prédictifs peuvent être intégrés dans les tableaux de bord interactifs de Tableau. Cela permet aux utilisateurs d’explorer les résultats des prédictions et de prendre des décisions éclairées en se basant sur ces informations. Les modèles prédictifs peuvent également être utilisés pour générer des prédictions en temps réel à partir de nouvelles données entrantes. Ce qui permet une prise de décision proactive et réactive.
IV- La visualisation et l’interprétation des résultats prédictifs dans Tableau :
Dans Tableau, vous pouvez également représenter visuellement vos résultats prédictifs. En utilisant la large gamme de visuels que propose le logiciel, vous pouvez donner vie à vos analyses prédictives. Le choix des visualisations va varier certainement en fonction des besoins spécifiques de votre entreprise. Mais l’essentiel reste de pouvoir tirer au final des insights pertinents permettant de guider vos décisions futures.
V- Les bonnes pratiques pour utiliser l’analyse prédictive dans Tableau :
Pour finir notre article, il n’y a rien de mieux que de mettre en lumière les bonnes pratiques pour réussir son analyse prédictive sur Tableau. Pour cela, nous vous conseillons de suivre les étapes suivantes :
a. Sélectionnez les variables pertinentes et évitez les biais :
Lors de la construction de modèles prédictifs, il est important de sélectionner judicieusement les variables à inclure. A ce niveau, il est recommandé de travailler en étroite collaboration avec des experts métier pour identifier les variables pertinentes qui peuvent avoir un impact significatif sur les prédictions. De plus, il est crucial d’être conscient des biais potentiels dans les données d’entrée. Ainsi, de prendre des mesures pour les atténuer afin d’obtenir des prédictions plus précises et impartiales.
b. Validez et évaluer vos modèles prédictifs :
Avant de déployer un modèle prédictif, il est crucial de le valider et de l’évaluer rigoureusement. Cela implique de diviser les données en ensembles d’apprentissage et de test pour mesurer les performances du modèle sur des données non utilisées lors de l’entraînement. Pour cela, il est recommandé d’utiliser des techniques telles que la validation croisée, les courbes de précision-rappel et les matrices de confusion pour évaluer la précision, la robustesse et les limites du modèle.
c. Mettez à jour vos modèles prédictifs :
Les modèles prédictifs ne sont pas statiques et doivent être maintenus et mis à jour régulièrement. Pour cette raison, il est important de surveiller les performances du modèle en temps réel et de revoir périodiquement les données et les variables d’entrée. Ceci afin de s’assurer qu’elles restent pertinentes. En outre, il peut être nécessaire d’ajuster les paramètres du modèle ou d’envisager de nouvelles approches de modélisation. Toujours dans le but d’améliorer les prédictions au fil du temps.
Conclusion :
En résumé, l’analyse prédictive dans Tableau offre aux utilisateurs la possibilité de transformer leurs données en informations exploitables et de prendre des décisions éclairées. En combinant les fonctionnalités avancées de Tableau avec des pratiques solides, les utilisateurs peuvent exploiter tout le potentiel de l’analyse prédictive.
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