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Utilisation du SCATA pour Détecter les Valeurs Aberrantes

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Cette vidéo explore l'utilisation du SCATA pour identifier les valeurs aberrantes dans les données des prix unitaires et coûts unitaires.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Nous poursuivons avec les visuels à deux axes, en nous focalisant sur les nuages de points ou SCATA. Cette vidéo met en avant l'utilisation du SCATA pour détecter les valeurs aberrantes, notamment en rapport avec les prix et coûts unitaires. En premier lieu, nous plaçons les prix unitaires sur l'axe Y et les coûts unitaires sur l'axe X, révélant un seul point en raison des agrégations de données. En optant pour 'ne pas résumer', nous affichons les prix unitaires par rapport à la somme des coûts.

En continuant, nous ajoutons une dimension chronologique à notre analyse pour apprécier l'évolution des ratios prix/costs unitaires, rectifiant les éventuelles erreurs par l'utilisation correcte des sommes. L'inclusion de dimensions supplémentaires, telles que la chaîne de distribution via 'dimchannel', enrichit notre analyse, permettant de distinguer les valeurs aberrantes spécifiques aux stratégies de vente (magasins, catalogues).

Enfin, nous montrons comment intégrer une ligne de régression et une ligne de moyenne pour mieux visualiser les tendances des données. Cette analyse détaillée aide à identifier et comprendre les anomalies de prix, apportant une granularité essentielle pour de meilleures décisions commerciales.

Objectifs de cette leçon

Les objectifs de cette vidéo sont de :
1. Apprendre à utiliser le SCATA pour détecter les valeurs aberrantes.
2. Comprendre l'importance des dimensions supplémentaires comme l'évolution chronologique et les chaînes de distribution.
3. Utiliser des lignes de régression et de moyenne pour visualiser les tendances.

Prérequis pour cette leçon

Pour suivre cette vidéo, il est recommandé de :
1. Avoir des connaissances de base en statistiques et analyse de données.
2. Savoir manipuler des visuels à deux axes dans des outils d'analyse.

Métiers concernés

Les métiers impliquant ce type d'analyse comprennent :
1. Analyste de données.
2. Analyste financier.
3. Gestionnaire de produit.
4. Responsable de la chaîne logistique.

Alternatives et ressources

Des alternatives au SCATA incluent l'utilisation de
1. Diagrammes de dispersion avancés.
2. Visualisations avec des outils comme Tableau ou Power BI.
3. Algorithmes de détection d'anomalies tels que Isolation Forest ou DBSCAN.

Questions & Réponses

Le SCATA est utilisé pour détecter les valeurs aberrantes et comprendre les relations entre deux variables en visualisant leurs évolutions conjointes.
L'ajout d'une dimension chronologique permet d'observer l'évolution des ratios prix/coûts unitaires dans le temps, aidant à identifier des tendances ou des anomalies spécifiques à certaines périodes.
La ligne de régression montre la tendance générale des données, aidant à déterminer si les valeurs augmentent, diminuent ou se déplacent de manière incohérente par rapport à cette tendance.