Bon professeur pour les algorithmes de minage

L'attribution du travail de bachelor a eu lieu dans le cadre de la collaboration convenue au printemps entre la HdM et la société Uniserv de Pforzheim, un fournisseur spécialisé de solutions pour la gestion des données clients.

L'auteur du travail, Paul Titze, étudiant au département Information et communication de la filière Informatique de gestion et médias numériques de la HdM, a vérifié la relation entre les données de base de haute qualité et les résultats de l'analyse via Supervised Machine Learning à l'aide de différents scénarios de test dans lesquels des analyses de données ont été effectuées à l'aide de données de base de différentes qualités.

Résultat : en particulier pour l'apprentissage supervisé, dans lequel les données de base constituent la base de l'apprentissage de l'algorithme, une base de données préparée de manière qualitative par la gestion des données de base a permis d'obtenir de bien meilleures prédictions que l'apprentissage automatique avec un ensemble de données non traitées.

"Avec son travail, M. Titze a également démontré pour la première fois de manière empirique que la qualité des données et la qualité des prévisions de l'analyse prédictive sont directement liées".

"Les entreprises qui utilisent aujourd'hui l'analyse prédictive comme base de décisions commerciales stratégiques devraient donc tout mettre en œuvre pour obtenir la meilleure qualité de données possible pour les données sur lesquelles repose l'analyse".

Cursus et prototype

L'attribution du travail de bachelor n'est qu'une des activités communes convenues dans le cadre d'une coopération entre la Hochschule der Medien et Uniserv.

Par exemple, depuis le semestre d'hiver 2016/2017, la HdM propose le nouveau master Data Science et Business Analytics. L'offre de formation continue s'étend sur cinq semestres et est accessible en cours d'emploi.

"Le besoin en spécialistes des données formés est énorme. Les groupes internationaux, en particulier, ont un besoin urgent de savoir-faire sur la manière de générer des connaissances à partir de grandes quantités de données.

Des scénarios pratiques existent par exemple dans l'industrie automobile, qui est en mesure de prédire l'usure d'une voiture sur la base du style de conduite d'un automobiliste.

Mais c'est surtout dans le marketing que les données jouent un rôle important. L'exemple le plus connu est celui de la société de vente par correspondance Amazon, qui propose au client des offres personnalisées sur la base de l'historique de ses recherches et de ses achats".

Uniserv soutient la nouvelle offre de formation sur le plan du contenu et sur le plan financier.

Profil d'or

Pour la formation, la Hochschule der Medien utilise la méthodologie de solutions et de processus Ground Truth récemment développée par Uniserv.

Ground Truth aide les entreprises à créer, dans le cadre d'une procédure en plusieurs étapes, le Golden Profile de chaque client, qui agrège ses données d'adresse, son comportement d'achat, ses intérêts et ses préférences, mais aussi sa communication et son interaction avec l'entreprise en un ensemble de données central.

Les deux partenaires de coopération ont développé un prototype basé sur le Ground Truth, spécialement pour l'analyse prédictive.

L'objectif de ce prototype était d'illustrer l'importance de la qualité des données en tant que facteur de réussite critique pour la qualité des prévisions.

Le professeur Lehmann explique l'importance de la vérité au sol comme base de l'analyse prédictive :

"Ground Truth est un bon professeur didactique d'algorithmes de minage".