L’évolution du métier de statisticien s’accompagne de l’arrivée de logiciels de nouvelle génération. Mon attention a été attirée récemment par le logiciel Data Science Studio (DSS) de la société Dataiku. Un logiciel de plus me direz-vous. Oui et non. Certes, la trame du processus d’analyse reste la même : accéder aux données, les préparer, créer des modèles statistiques, valider ces derniers. Mettre au point des méthodes et des implémentations performantes reste d’actualité. C’est le mode opératoire proposé qui est nouveau. L’outil fonctionne de manière comparable à Azure Machine Learning Studio de Microsoft que j’avais présenté sur ce blog bien que, fondamentalement, il soit différent parce que ne repose pas exclusivement sur le paradigme SaaS (logiciel en tant que service) .
Les traits communs de ces outils de nouvelle génération peuvent se résumer de la manière suivante (de manière non exhaustive) : architecture client-serveur, travail en ligne et pilotage via une interface web, possibilité de mettre en place un travail collaboratif, simplification à l’extrême des process, centré sur les aspects opérationnels.
Dans ce tutoriel, je présente la version Community Edition du logiciel DSS. Je me situe sur un processus « Machine Learning » d’analyse prédictive c.-à-d. développer un modèle statistique de scoring. J’explore de manière relativement sommaire les possibilités de l’outil. D’une part, parce que dans une première approche, il convient de rester schématique pour bien discerner ses principales caractéristiques. D’autre part, parce qu’il serait vain de vouloir tout résumer dans un document de quelques pages toutes ses fonctionnalités. Le lecteur curieux pourra se référer au site de documentation de l’éditeur ou aux tutoriels accessibles sur youtube.
Mots-clés : régression logistique, analyse prédictive, machine learning, arbre de décision
Lien : fr_Tanagra_DSS_dataiku.pdf
Fichier : spambase.txt
Références :
Dataiku - Data Science Studio - http://www.dataiku.com/
Tutoriel Tanagra, "Azure Machine Learning", novembre 2014.
