Principes fondamentaux de l'analyse des donnees fonctionnelles L'analyse des donnees

March 03, 2021

Introduction - Analyse des donnees fonctionnelles

introduction functional data analysis 1614019211 8548

La revolution numerique est responsable de l'amelioration de l'apprentissage automatique et de l'analyse des donnees fonctionnelles. Dans une economie mondiale au rythme rapide, les entreprises doivent tirer parti de tous les outils d'analyse disponibles pour demeurer competitives. Les organisations qui investissent dans l'analyse des donnees fonctionnelles et d'autres techniques peuvent tirer des lecons de leurs erreurs, optimiser la resolution de problemes, corriger les inefficacites et augmenter les resultats financiers.

L' analyse des donnees fonctionnelles est une technique importante utilisee par de nombreuses entreprises modernes a l'ere numerique. La FDA identifie des modeles dans les donnees qui ne seraient pas perceptibles, ce qui permet aux proprietaires d'entreprise de prendre des decisions fondees sur des statistiques plutot que sur des devinettes. Lisez a l'avance pour obtenir un apercu des modeles lineaires fonctionnels, de leur fonctionnement et de leurs avantages.

Le quoi, ou et pourquoi de l'analyse des donnees

fonctionnelles L'analyse des donnees fonctionnelles (FDA) est une emanation de l'analyse statistique. Il fait reference a des surfaces, des courbes ou d'autres motifs fonctionnant sur un spectre. Les entreprises, les chercheurs et les analystes recueillent ce type d'information pour extraire des idees et predire les tendances futures, atteindre de nouveaux marches et prendre de meilleures decisions.

Dans la FDA, chaque echantillon de donnees est considere comme une fonction. Le spectre sur lequel chaque fonction fonctionne est appele temps ou probabilite. Les entreprises utilisent differents echantillons de donnees pour comprendre et prevoir des donnees de series chronologiques ou des donnees collectees a des moments differents. Les donnees de series chronologiques sont recueillies afin de mieux comprendre les relations de cause a effet et l'incidence des donnees historiques sur les resultats futurs.

Cela aide a elaborer des strategies commerciales qui augmentent l'efficacite operationnelle. La
visualisation du fonctionnement de l'analyse des donnees fonctionnelles a travers des exemples specifiques peut aider a en comprendre les avantages. Voici comment l'analyse fonctionnelle aide une organisation a atteindre l'efficacite operationnelle -

1. L'analyse des donnees fonctionnelles cree de meilleures strategies La

1 functional data analysis creates better strategies 1614019212 4598

FDA aide a comprendre les relations causales entre deux variables ou ensembles de donnees. En identifiant une variable qui donne de bons resultats, les entreprises sauront faire des choix semblables a l'avenir.

Pour illustrer, un detaillant peut vouloir etudier la relation entre les ventes de manteaux et le mois pour determiner quels mois de ventes sont les plus eleves. Les mois (valeurs temporelles) se trouveraient au bas du graphique, et les ventes de revetement (valeur) se trouveraient sur le cote gauche du graphique.

Les ventes sont lentes pendant les mois d'ete, puis augmentent graduellement jusqu'au reste de l'annee, avec un pic en decembre et une baisse lente a la base. Une forme de courbe decrit cette relation causale de series chronologiques.

Le detaillant determine que les ventes sont les plus elevees de novembre-fevrier. Le magasin utilise ces resultats pour generer de nouvelles strategies commerciales qui augmentent les resultats et reduisent le gaspillage. Parmi les solutions possibles, mentionnons l'augmentation des publicites sur les manteaux pendant les mois charges, l'ajout de nouvelles promotions en novembre, ou encore la diminution de la production de manteaux en mois plus lents pour economiser de l'argent.

2. L'analyse des donnees fonctionnelles ameliore la

2 functional data analysis improves forecasting 1614019212 7402

prevision previsionnelle est un outil de modelisation essentiel pour les organisations axees sur la croissance qui souhaitent affiner la prise de decisions et la resolution de problemes. Les cadres superieurs peuvent utiliser l'information historique pour cerner les tendances et prevoir les resultats futurs. Cela permet aux entreprises de prendre des decisions fondees sur des faits et des preuves plutot que sur des devinettes, ce qui optimise la resolution de problemes et permet d'economiser de l'argent.

Pour illustrer, une nouvelle startup veut voir si elle a beneficie d'un retour sur investissement pour les 5 annees precedentes. Ils generent un graphique intitule Rendement des actifs, avec Annees placees en bas et Argent depense place sur le cote gauche du graphique.

Apres avoir trace leurs donnees historiques, un analyste constate que la start-up n'a recu un retour sur investissement qu'apres la 4eme annee d'exploitation. Ils decouvrent egalement qu'ils ont perdu beaucoup plus d'argent au cours de ces 4 premieres annees qu'ils n'auraient du, ce qui a reduit le faible rendement sur investissement qu'ils ont recu au cours des 4e et 5e annees. Si les strategies commerciales ne changent pas, l'analyste prevoit que le demarrage continuera a perdre de l'argent l'annee suivante.

Meme s'il est typique pour une startup de perdre de l'argent dans ses premieres annees d'exploitation, cette startup ne veut pas gaspiller plus d'argent que necessaire. Apres avoir explore les donnees sur les depenses pour trouver des zones de gaspillage, l'analyste decouvre qu'il y a beaucoup trop d'argent depense pour les couts de main-d'oeuvre.

Apres avoir genere une nouvelle strategie pour reduire les couts de main-d'oeuvre et ameliorer le processus d'integration, l'entreprise recoit un retour sur investissement beaucoup plus important l'annee suivante. En utilisant une analyse discriminante pour mieux comprendre les tendances historiques et predire les tendances futures, chaque entreprise peut prendre de meilleures decisions a l'avenir.

Analyse des donnees fonctionnelles - Principaux points a retenir

En conclusion, voici ce qu'il faut savoir sur l'analyse des donnees

fonctionnelles L'analyse des donnees fonctionnelles est une branche des statistiques qui utilise les donnees pour etudier les courbes, les modeles et les tendances. L'utilisation de ce champ d'analyse pour extraire des informations historiques peut aider a prendre de meilleures decisions commerciales a l'avenir.
Les modeles lineaires fonctionnels aident a interpreter les modeles dans les ensembles de donnees et a trouver des relations entre les variables. Si une organisation souhaite trouver la relation entre les ventes de manteaux et le mois, elle peut utiliser une analyse multivariee affichant une courbe pour le faire.
Une fois les interpretations recueillies dans une analyse de regression fonctionnelle, l'entreprise peut generer de nouvelles strategies pour optimiser les ventes futures de manteaux et reduire le gaspillage.
Une analyse fonctionnelle des composants principaux optimise egalement les previsions en identifiant les tendances dans l'information historique. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour reduire leurs depenses, augmenter leurs ventes et optimiser les flux de travail a l'avenir.