Malcolm Moore et Florence Kussener
Vos défis scientifiques, d’ingénierie ou commerciaux sont impossibles à résoudre par de simples analyses sur feuilles de données ou en faisant uniquement varier un facteur à la fois? Vous avez plus à résoudre que de temps pour le faire? Vous êtes forcé de prendre des raccourcis, ce qui vous empêche de bien comprendre comment mettre en place des procédés robustes et efficaces? Les défis posés par vos procédés existants limite le temps que vous pouvez dédier à l’innovation et au développement de nouveaux procédés et produits?
Il est parfois ardue de trouver des solutions fiables à partir de données existantes. Des relations complexes et bruitées entre de nombreuses variables sont quelquefois difficiles ou impossibles à identifier « à l’œil nu ». Ce séminaire vous permettra de comprendre comment résoudre correctement des défis scientifiques, d’ingénierie ou commerciaux plus rapidement, dès la première fois et en tirant des éclairages pertinents de vos données existantes par le biais des méthodes de modèles statistiques éprouvées et simples d’utilisation.
Au travers d’études de cas tirées du monde réel, vous découvrirez comment :
- explorer les tendances de vos données de façon interactive
- modéliser statistiquement les tendances importantes de variation
- interagir visuellement avec ces modèles pour communiquer et favoriser les opportunités d’amélioration clefs
Programme complet
| Sujet |
|---|
| Les types de défis pouvant bénéficier de la Découverte Statistique |
| Utiliser des données existantes de production pour identifier des possibilités d’amélioration de procédés Etude de cas en analyse exploratoire de données, data mining et contrôle qualité. |
| Comparaison de modèles prédictifs pour améliorer la classification de tumeur du sein Etude de cas en analyse exploratoire de données et data mining avec des entrés fortement corrélées. |