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𝑳𝒊𝒏𝒆 𝑪𝒉𝒂𝒓𝒕 : 𝒍𝒆 𝒈𝒓𝒂𝒑𝒉𝒊𝒒𝒖𝒆 𝒒𝒖𝒊 𝒓𝒂𝒄𝒐𝒏𝒕𝒆 𝒍’𝒆́𝒗𝒐𝒍𝒖𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒅𝒆𝒔 𝒅𝒐𝒏𝒏𝒆́𝒆𝒔

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En analyse de données, il ne suffit pas d’avoir des chiffres. Il faut aussi savoir voir la tendance, détecter les changements et comprendre l’évolution d’un phénomène dans le temps. C’est exactement le rôle du graphique en ligne, aussi appelé courbe d’évolution. 𝑨̀ 𝒒𝒖𝒐𝒊 𝒔𝒆𝒓𝒕 𝒖𝒏 𝒈𝒓𝒂𝒑𝒉𝒊𝒒𝒖𝒆 𝒆𝒏 𝒍𝒊𝒈𝒏𝒆 ? Il permet de représenter une variable mesurée sur une période donnée : ventes mensuelles, température, profit, population, production, prix, chômage, inflation, etc. L’axe horizontal représente généralement le temps : jours, mois, années ou trimestres. L’axe vertical représente la valeur observée. Chaque point correspond à une observation, et les points sont reliés par des lignes pour faire apparaître clairement la trajectoire des données. 𝑪𝒆 𝒒𝒖’𝒊𝒍 𝒇𝒂𝒖𝒕 𝒔𝒂𝒗𝒐𝒊𝒓 𝒊𝒏𝒕𝒆𝒓𝒑𝒓𝒆́𝒕𝒆𝒓 Une courbe qui monte indique souvent une croissance ou une amélioration. Une courbe qui descend traduit une baisse ou une détérioration. Une ligne presque plate montr...

𝑷𝒂𝒊𝒓𝒆𝒅 𝒕-𝑻𝒆𝒔𝒕 𝒗𝒔 𝑾𝒊𝒍𝒄𝒐𝒙𝒐𝒏 : 𝒒𝒖𝒆𝒍 𝒕𝒆𝒔𝒕 𝒄𝒉𝒐𝒊𝒔𝒊𝒓 𝒑𝒐𝒖𝒓 𝒅𝒆𝒖𝒙 𝒎𝒆𝒔𝒖𝒓𝒆𝒔 𝒂𝒑𝒑𝒂𝒓𝒊𝒆́𝒆𝒔 ?

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En statistique, il arrive très souvent qu’on veuille comparer deux mesures prises sur les mêmes individus : avant/après une formation, avant/après un traitement, ou encore deux évaluations sur un même groupe. Dans ce cas, deux tests sont très souvent utilisés : le test t apparié (Paired Samples t-Test) le test de Wilcoxon Signed-Rank Mais attention : ils ne s’utilisent pas dans les mêmes conditions. Le test t apparié est un test paramétrique. Il sert à comparer la moyenne des différences entre deux mesures liées. On l’utilise lorsque les différences suivent approximativement une distribution normale. Le test de Wilcoxon Signed-Rank est un test non paramétrique. Il compare les observations appariées à partir du rang des différences. Il est particulièrement utile lorsque : les données ne sont pas normales, l’échantillon est petit, ou des valeurs atypiques sont présentes. En résumé : Si les différences sont normales → privilégier le test t apparié Si les différences ne sont pas nor...

🎰 𝑴𝒖𝒍𝒕𝒊-𝑨𝒓𝒎𝒆𝒅 𝑩𝒂𝒏𝒅𝒊𝒕𝒔 : 𝒒𝒖𝒂𝒏𝒅 𝒍’𝑨/𝑩 𝒕𝒆𝒔𝒕 𝒅𝒆𝒗𝒊𝒆𝒏𝒕 𝒊𝒏𝒕𝒆𝒍𝒍𝒊𝒈𝒆𝒏𝒕

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Dans un A/B test classique, on teste plusieurs versions, on attend les résultats, puis on décide. Avec les 𝑴𝒖𝒍𝒕𝒊-𝑨𝒓𝒎𝒆𝒅 𝑩𝒂𝒏𝒅𝒊𝒕𝒔, le test ne reste pas figé. Il apprend en temps réel et envoie progressivement plus de trafic vers la variante qui fonctionne le mieux. Le principe repose sur un équilibre essentiel : 🔍 𝑬𝒙𝒑𝒍𝒐𝒓𝒆𝒓 : tester les options encore incertaines. 🎯 𝑬𝒙𝒑𝒍𝒐𝒊𝒕𝒆𝒓 : privilégier l’option qui donne déjà les meilleurs résultats. 👉 L’objectif n’est pas seulement de trouver le gagnant à la fin. C’est aussi de limiter les pertes pendant toute l’expérience. C’est pourquoi cette méthode est très utilisée pour : ✅ les publicités en ligne ; ✅ les recommandations de produits ; ✅ les boutons CTA ; ✅ les titres d’articles ; ✅ les campagnes marketing ; ✅ l’optimisation des parcours utilisateurs. 📌 Différence clé : L’A/B test classique compare. Le Multi-Armed Bandit compare, apprend et ajuste le trafic automatiquement. Mais attention : si vous avez besoin...

𝑨𝒏𝒂𝒍𝒚𝒔𝒆 𝑬𝒙𝒑𝒍𝒐𝒓𝒂𝒕𝒐𝒊𝒓𝒆 𝒅𝒆𝒔 𝑫𝒐𝒏𝒏𝒆́𝒆𝒔 (𝑬𝑫𝑨) : 𝒍𝒂 𝒑𝒓𝒆𝒎𝒊𝒆̀𝒓𝒆 𝒆́𝒕𝒂𝒑𝒆 𝒄𝒍𝒆́ 𝒗𝒆𝒓𝒔 𝒖𝒏𝒆 𝒃𝒐𝒏𝒏𝒆 𝒅𝒆́𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏

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Avant de construire un modèle, avant de faire une prédiction, avant même de tirer une conclusion, il y a une étape qu’on ne doit jamais négliger : l’Analyse Exploratoire des Données (EDA). L’EDA permet de comprendre les données, détecter les anomalies, identifier les tendances, et préparer une analyse plus fiable. Concrètement, le processus commence souvent par différentes sources de données : CSV, API, bases de données, ou encore données non structurées. Ensuite vient une phase essentielle : le prétraitement. C’est à ce niveau qu’on nettoie les données, qu’on corrige certaines incohérences, qu’on gère les valeurs manquantes et qu’on transforme l’information brute en une base exploitable. Une fois les données prêtes, l’EDA entre en jeu à travers : l’analyse statistique la visualisation des données l’extraction d’insights utiles C’est cette étape qui permet de mieux voir : les relations entre variables les distributions les valeurs atypiques les motifs cachés dans les données Et ...