Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
La préparation des données est une étape cruciale dans le processus de scoring client. Avant de pouvoir construire des modèles de scoring efficaces, il est essentiel de transformer les données brutes en données prêtes à l'analyse. Voici quelques techniques couramment utilisées pour préparer les données :
Les données incomplètes peuvent gravement affecter les résultats des modèles de scoring. Il est donc primordial de gérer ces données manquantes. Les techniques courantes incluent : Suppression des enregistrements ou variables avec trop de valeurs manquantes Imputation des valeurs manquantes à l'aide de la moyenne, la médiane, ou techniques plus avancées comme les algorithmes de KNN (KNearest Neighbors).
Pour assurer que les variables soient comparables, il convient de normaliser ou standardiser les données. Par exemple, la normalisation met les données dans une échelle commune (comme 0 à 1), tandis que la standardisation repose sur la transformation des données pour qu'elles aient une moyenne de zéro et un écarttype de un.
Certaines données nécessitent une transformation avant d'être utilisées dans un modèle de scoring. Les transformations comprennent : Encodage des variables catégorielles: transformer des catégories textuelles en chiffres (par exemple, ‘1’ pour homme et ‘0’ pour femme) Réduction de la dimension: techniques comme PCA (Principal Component Analysis) pour réduire le nombre de variables tout en conservant l'information. Application de transformations logarithmiques ou racines carrées pour traiter les asymétries dans les distributions de variables.
Les valeurs aberrantes ou outliers peuvent influencer de manière disproportionnée les modèles de scoring. Plusieurs approches existent pour les traiter : Suppression des outliers Transformation pour les rendre moins influentes Caping ou plafonnement pour limiter leur impact.
Pour améliorer les performances des modèles, il est souvent nécessaire de synthétiser ou agréger certaines variables. Par exemple, transformer des transactions individuelles en statistiques agrégées comme la somme, la moyenne, ou le nombre de transactions sur une période donnée.
Ces techniques de préparation des données permettent de créer un jeu de données propre et structuré, essentiel pour toute analyse de scoring client. L'objectif est d'obtenir des données de haute qualité, prêtes à être utilisées dans des modèles prédictifs performants.