Dans un monde poussé par la donnée et de plus en plus de projets autour de son analyse dans le but d'aider la prise de décision des entreprises, la conception des phases d'un projet d'analyse de données est devenue un élément fondamental pour la réussite de l'étude.
Créer une méthodologie solide qui guide les professionnels à travers les différentes étapes de l’analyse est crucial pour finalement obtenir des résultats précis et significatifs qui peuvent être exploités au profit de l’entreprise et de l’orientation stratégique qu’elle doit prendre pour aborder l’avenir.
Dans cet article, nous explorons comment concevoir les phases d'un projet d'analyse de données et les étapes clés du processus pour tout type de contexte, comme les courtiers d'assurance, de plus en plus préoccupés par l'exploitation des données et l'utilisation des technologies pour cela. .
Une méthodologie adaptée
Une méthodologie bien structurée peut faire toute la différence dans le processus d’analyse des données pour les courtiers d’assurance et tout autre secteur axé sur les données. Bien qu’il existe différentes méthodologies, dans ce cas, nous examinerons CRISP-DM : Processus standard intersectoriel pour l’exploration de données o Processus standard intersectoriel pour l'exploration de données, largement utilisé par les professionnels de la science des données.
Cette méthodologie se compose de 6 phases : Comprendre le métier, comprendre les données, les préparer, créer le modèle, l'évaluer et le déployer.
Phase 1 : Comprendre l’entreprise
Tout projet commence par la compréhension du modèle économique dans lequel il sera développé. Pour y parvenir, vous devez d’abord :
- Définir les objectifs des affaires et comprenez parfaitement ce que vous voulez réaliser.
- Évaluer la situation déterminer les ressources disponibles, les exigences du projet, évaluer les risques et les imprévus et effectuer une analyse coûts-avantages.
- Établir les objectifs technique des données et comment le succès sera mesuré d'un point de vue technique.
- Créer un plan projet, en sélectionnant les technologies et les outils à utiliser et en définissant des plans détaillés pour chaque phase du projet.
Phase 2 : Comprendre les données
Cette phase se concentre sur l'identification, la collecte et l'analyse d'ensembles de données pour obtenir les résultats du projet. Les quatre tâches clés sont :
- Collecter les données initiales et si nécessaire, chargez-les dans des outils d’analyse.
- Examiner les données et documentez ses propriétés initiales, telles que le format, le nombre d'enregistrements et les champs clés.
- Approfondissez les données, les consulter, les visualiser et identifier les relations entre eux.
- vérifier la qualité des données, en évaluant leur propreté ou leur qualité et en documentant tout problème détecté.
Phase 3 : Préparer les données
80 % du temps de développement d'un projet de données est consacré à la préparation des ensembles de données finaux pour la modélisation. Il a cinq missions principales :
- Déterminer quels ensembles des données seront utilisées et documenteront les raisons de l’inclusion ou de l’exclusion.
- Corriger, imputer ou supprimer valeurs erronées pour garder les données aussi propres que possible.
- Créer des données calculer de nouveaux attributs qui seront utiles.
- Intégrer et combiner données provenant de plusieurs sources pour créer de nouveaux ensembles de données.
- Format aux données selon les besoins.
Phase 4 : Créer le modèle
Il s'agit généralement de la phase la plus courte du projet, même s'il est probable que plusieurs modèles basés sur plusieurs techniques différentes seront construits et évalués afin de rester avec celui qui obtient les meilleurs résultats. Cette phase comprend quatre tâches :
- Sélectionner des techniques de modélisation déterminer quels algorithmes seront appliqués.
- Générer une conception de test et des ensembles de données spécifiques pour la formation, les tests et la validation.
- Construire un modèle pour exécuter une fonction qui génère une régression linéaire.
- Évaluer le modèle qui fournit de meilleurs résultats basés sur la connaissance du domaine, des critères de réussite prédéfinis et la conception des tests.
Phase 5 : évaluer le modèle
La phase d'évaluation examine plus largement quel modèle technique convient le mieux à l'entreprise et ce qu'il faut faire ensuite. Cette phase comporte trois tâches :
- évaluer les résultats se demander si les modèles répondent aux critères de réussite et lequel(s) nous devrions approuver pour l'entreprise.
- revoir le travail effectué en analysant si quelque chose a été oublié et/ou si toutes les étapes ont été exécutées correctement.
- Déterminer les prochaines étapes sur la base des trois tâches précédentes : poursuivre la mise en œuvre, itérer davantage ou démarrer de nouveaux projets.
Phase 6 : Déployer le modèle
L’utilité d’un modèle réside dans sa capacité à donner accès à ses résultats. La complexité de cette étape peut varier considérablement selon l'ampleur de la mise en œuvre et se compose de quatre tâches :
- Développer et documenter un plan pour mettre en œuvre le modèle.
- Plan de surveillance, ajustement et optimisation pour éviter les problèmes lors de la phase opérationnelle d'un modèle.
- Documentation et résumé du projet dans un rapport final sur les résultats du projet.
- revue de projet et un retour sur ce qui s'est bien passé, ce qui aurait pu être mieux et comment s'améliorer à l'avenir.
La conception des phases d'un projet d'analyse de données est une partie essentielle lorsque l'on souhaite réaliser une étude qui facilite la prise de décision. S’appuyer sur une méthodologie solide comme CRISP-DM est sans aucun doute important, même si ce n’est pas la seule. Ils servent de guide pour mener à bien un processus propre et transparent qui nous permet d’avoir des informations précises et fiables.
Les courtiers d'assurance travaillent quotidiennement avec une grande quantité d'informations utilisables qui, grâce à une méthodologie appropriée et des professionnels qui aident à la conception des phases d'un projet d'analyse de données, combinées à l'utilisation de outils technologiques spécialisés, deviendront à terme des informations qui ajoutent de la valeur sur la voie d'une prise de décision éclairée et d'une amélioration continue de l'entreprise.
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