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Prévison de date de passage des jalons avec les méthodes de machine learning


par Amassin NACERDDINE
Université Paris VIII Vincennes St-Denis - Master Big Data et fouille de données 2021
  

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Chapitre II

Le problème à résoudre

Sommaire

 
 

II.1

Objectif

20

 

II.1.1

Métier

20

 

II.1.2

Technique

20

 

II.1.3

Stratégique

20

II.2

 

Règle

20

II.3

Données

21

 

II.3.1

Composition de données

21

 

II.3.2

Schéma de données

21

 

II.3.3

Nommage des projets

22

 

II.3.4

Zone architecture

23

II.4

Difficultés rencontrées

24

II.5

Décomposition du problème

24

II.6

Data pre-processing

24

 

II.6.1

Nettoyage des données

25

 

II.6.2

Chercher les valeurs aberrantes

25

 

II.6.3

Application des lois statistiques

26

 

II.6.4

Sélection des caractéristiques intéressantes

30

 

II.6.5

Transformer les données

31

 

II.6.6

Augmentation de données

33

II.7

Conclusion

33

 

20 CHAPITRE II. LE PROBLÈME

Amassin NACERDDINE

Université Paris 8 Vincennes

II.1 Objectif

On distingue ici l'objectif métier, défini en fonction du point de vue de l'utilisateur, l'objectif technique, défini en fonction du point de vue du développeur informatique, et enfin un objectif stratégique plus général à accomplir durant ce travail.

II.1.1 Métier

D'un point de vue métier, on veut pouvoir donner une meilleure estimation des dates de passage des jalons.

Les collaborateurs doivent être en mesure de visualiser les dates des jalons et les décideurs doivent être alertés et doivent être en mesure de prendre des décisions selon le décalage plus ou moins important de ces dates.

II.1.2 Technique

Le problème d'un point de vue technique peut être vu de deux façons différentes, à savoir un problème de classification,ou un problème de régression.

La classification et la régression sont des cas d'apprentissage supervisé,où on entraîne des algorithmes afin d'avoir une fonction de prédiction qui se rapproche le plus de la réalité.

II.1.3 Stratégique

Ce projet est avant tout une preuve de concept (POC) afin de montrer que les données peuvent être mieux exploitées et afin d'adopter de nouvelles stratégies plus modernes au sein du groupe.

Une fois ce types d'outils déployés ils permettront aux décideurs d'adopter des choix selon les contraintes et la complexité de la situation.

L'objectif final est bien entendu une meilleure satisfaction clients,car un client auquel on promet une date de sortie fiable se tournera rarement vers un constructeur concurrent.

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"Piètre disciple, qui ne surpasse pas son maitre !"   Léonard de Vinci