| Modèle | RMSE validation |
|---|---|
| Linéaire | 10 155 |
| Quadratique | 7 237 |
| Logarithmique | 8 409 |
MQT-2101 - Analyse et modélisation des données
Comment justifier un choix sans promettre plus que les données?
La direction a besoin d’un résultat chiffré, d’une plage d’utilisation et d’une limite. Le classement des modèles ne constitue pas à lui seul une décision de gestion.
RMSE de validation, en dollars.
| Modèle | RMSE validation |
|---|---|
| Linéaire | 10 155 |
| Quadratique | 7 237 |
| Logarithmique | 8 409 |
La réduction de RMSE n’est ni un gain de ventes ni une estimation de profit.
| Élément | Repère à communiquer |
|---|---|
| Forme | Croissance avec courbure |
| Comparaison | RMSE : 7 237 $ contre 10 155 $ |
| Choix | Quadratique provisoire |
| Domaine | 1 151 à 3 833 visites |
| Suite | Nouvelle période et contraintes de service |
Résultat
erreur de validation plus faible
Hypothèse
contraintes possibles de service
Décision
recueillir des données avant d’investir
Une relation descriptive ne chiffre pas l’effet d’augmenter la capacité.
Redémarrez R, puis utilisez Render : tous les résultats doivent se recalculer.
Capsules
achalandage et ventes
Exercices
utilisation et attente
À vérifier
la courbe apporte-t-elle un gain utile?
Le contexte, les données, les unités et la décision changent. Le modèle à retenir n’est pas imposé.
Argument
graphique et chiffres
Contexte
décision clairement séparée
Suite
une vérification concrète
Rédigez cinq phrases : question, forme observée, comparaison chiffrée, plage d’utilisation et limite. Ajoutez au rapport une donnée à recueillir avant toute décision de capacité.