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Identifier les variables qui influencent le plus vos résultats

Publié le : 18 février 2019

Lors de la dernière mise à jour de Power BI, Microsoft a ajouté une nouvelle fonctionnalité d’intelligence artificielle en préversion, dans la même veine que la fonctionnalité d’analyse des hausses et des baisses de valeurs. Pour activer cette fonctionnalité, vous devez aller dans vos options de préversion et cocher la case Visualisations des influenceurs clés. Ensuite, vous devez redémarrer votre application. Vous verrez alors apparaître une nouvelle visualisation dans votre panneau de visualisation. Il s’agit de la visualisation Influenceurs clés. Cet article vous explique comment fonctionne cette visualisation et ses fonctionnalités d’intelligence artificielle.

 

Visualisation des influenceurs clés : Données de base

Pour tester la nouvelle visualisation des influenceurs clés, j’ai utilisé ma base de données qui comprend l’ensemble des réponses et des notes reçues via les formulaires d’évaluation de formations du CFO masqué. Chaque formulaire demande aux apprenants de préciser s’ils sont :

  • Totalement d’accord
  • D’accord
  • Neutre
  • En désaccord
  • Totalement en désaccord

par rapport à certaines caractéristiques liées aux formations livrées. Ensuite, l’apprenant est invité à fournir une note de 1 à 5, 5 étant la note la plus élevée.

 

Visualisation des influenceurs clés: Première section

Tout d’abord, j’ai demandé d’analyser la note 5 afin de comprendre ce qui influence le plus cette note. Tout en haut de la liste, on m’indique que si un apprenant est totalement en accord avec le fait que les explications fournies lors de la formation sont claires, la probabilité d’obtenir une note 5 pour cette formation augmente de 14.72x ! De même, si un apprenant est totalement en accord avec le fait que les objectifs de la formation ont été atteints, la probabilité d’obtenir une note de 5 est de 6.34x plus élevée et s’il est totalement en accord avec le fait que le formateur maîtrise son contenu, la probabilité d’obtenir une note de 5 est de 4.16x plus élevée. Voilà qui est franchement intéressant à savoir! En théorie donc, si on se concentrait à satisfaire ces 3 critères, nos chances d’obtenir une évaluation de 5/5 se verraient largement augmentées.

Analyse top influenceurs

Dans le graphique de droite ci-dessus, on remarque que près de 80% des répondants ont indiqué être totalement en accord sur le fait que les explications des formations étaient claires et ci-dessous, près de 80% des répondants sont totalement en accord avec le fait que les objectifs ont été atteints.

Analyse top influenceurs

Visualisation des influenceurs clés: Deuxième section

Tout en haut de la visualisation des influenceurs clés, on retrouve une deuxième section intitulée Top des segments. Par exemple, lorsque je choisis la note 4, la visualisation m’indique qu’il a été possible d’identifier 2 segments dont un regroupe 8 évaluations et l’autre 24 évaluations. À noter que le nombre d’évaluations dans notre base de données est très élevé. Je suis donc légèrement perplexe par rapport à la taille des échantillons retenus mais n’étant pas une professionnelle de la science de données, pour le moment, je vais faire confiance à l’algorithme.

Analyse top influenceurs

 

Pour le premier segment, qui comprend 8 évaluations, on apprend que ce sont des apprenants qui sont d’accord par rapport au fait que les explications étaient claires et totalement en accord avec le fait que les objectifs aient été atteints. Chez ces apprenants, 87.5 % ont accordé une note de 4.

Analyse top influenceurs

 

Pour le deuxième segment, qui comprend 24 évaluations, on apprend que ce sont des apprenants qui sont d’accord par rapport au fait que les objectifs aient été atteints. Chez ces apprenants, 83.3 % ont accordé une note de 4.

Analyse top influenceurs

 

Analyse en profondeur d’un segment

Il est ensuite possible d’analyser plus en profondeur un segment. Par exemple, ci-dessous, j’analyse plus en profondeur le segment 2.

Dans ce segment, rappelons que 83.3% des répondants avaient attribué une note de 4. La balance des répondants de ce segment avaient apparemment accordé des notes de 3 et de 5 (on peut voir la distribution en gris pointillé dans la visualisation ci-dessous).

Lorsque l’on analyse ce même segment en considérant uniquement les répondants qui étaient totalement en accord avec le fait que le ratio théorie/exemple de la formation était optimal, on remarque que les répondants concernés ont tous accordé une note de 4 ou de 5. Les répondants du segment 2 ayant accordé une note de 3 n’étaient donc pas totalement en accord avec le fait que le ratio théorie/exemple des formations était optimal.

 

Analyse top influenceurs

 

Vous pouvez analyser vos segments en profondeur en les croisant avec tous les autres champs disponibles de votre base de données.

 

Conclusion

Personnellement, je trouve que ces nouvelles fonctionnalités apportent beaucoup de profondeur aux analyses que l’on peut effectuer dans Power BI mais il est vrai que pour en récolter les fruits, il faut quand même faire un certain effort intellectuel et sans doute approfondir davantage nos connaissances générales en science de données, si ce n’est déjà le cas. Et vous, qu’en pensez-vous? Je vous invite à utiliser la zone de commentaires ci-dessous pour partager avec nous vos impressions.

 


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Sophie Marchand

Instigatrice du CFO masqué, Sophie Marchand est détentrice d’une M.Sc. en finance corporative, d’un titre comptable CPA, CGA, d’un titre MVP (Most valuable professional) Excel et d'un titre MVP Data Platform de Microsoft, et cumule de nombreuses années d’expérience dans le milieu des affaires. Elle se spécialise particulièrement en modélisation financière et en intelligence d’affaires. À ce titre, elle développe des modèles financiers rigoureux, des tableaux de bord sophistiqués et des outils de gestion performants. Elle offre ses services en tant que consultante, formatrice et conférencière.

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