Cours d'analyse des données

Analyse des données
jean-Claude Liquet
Analyse univarié et bivarié.
latentes.
analyse multidimensionnelle des similarités
jean-Claude Liquet
Bibliographie : analyse de données en marketing.
Proposée par J.C. Liquet :
Baleo JN et al 2003 « Méyhodologie expérimentale Tech et Doc
Escoffier et Pagès 1997 « Initiation aux traitements statistiques, méthodes, méthodologie » Presse Universitaire de Rennes.
jean-Claude Liquet
Biblio suite
Vandercammen, Gauthy-Sinéchal 1999 « Recherche Marketing, outil fondamental du marketing » De
Boeck Université
La collection Sage et Amos user guide
jean-Claude Liquet
Origine des données
jean-Claude Liquet
Nature des données
sémantique)
jean-Claude Liquet
les échelles de Lickert ou à différentiel
sémantique
Pour vous le produit est
Amer___1 __2 __3 __4 __5__ 6__ 7__ Doux
Le produit que je viens de goûter est amer
/___1____/______2______/______3________/_____4_____/____5_/
jean-Claude Liquet
L'organisation matricielle des
Individu
Varible1 /
Variable 2 / Variable 3
Variable 3 /
Le poids en La taille en
papillon
masculin
universitaire
Masculin
Jasmina
Jacques
Masculin
Masculin
Masculin
Masculin
Masculin
Masculin
Etienne
Masculin
jean-Claude Liquet
L'analyse univariée ou tri à plat
Variables quantitatives
moyenne
élément
quelconque de la
var iable
nombre d 'éléments
jean-Claude Liquet
Distribution
Courbe de Gauss
ceneuqreF
moyenne
Valeurs de la variable étudiée
Variable étudiée
jean-Claude Liquet
Propriétés de la loi normale
Courbe de Gauss
ecneuqreF
Variable étudiée
population
95 % de la population
jean-Claude Liquet
Les autres indicateurs de
tendance centrale
qui divise la population en deux sous
populations d'effectif égal.
la fréquence la plus importante.
jean-Claude Liquet
Variables qualitatives
constitué par le calcul des fréquences des modalités.
constitués par les fractiles peuvent être utiles.
Quel e est votre profession ?
Fréquence Pour cent
Agriculteur
Cadre supérieur, Profession libérale
Profession intermédiaire
Employé
Ouvrier
Retraité
Inactif
Etudiant
jean-Claude Liquet
Retour sur
l'échantillonnage
Population mère
appelée A qui présente
une moyenne m pour
une variable V et un
jean-Claude Liquet
Incertitude sur échantillonnage
Population
Incertitude
jean-Claude Liquet
L'analyse bivariée descriptive
ou tri croisé
Covariance
jean-Claude Liquet
Représentation graphique
Anticorrélation
Indépendance
Corrélation parfaite
jean-Claude Liquet
Deux variables qualitatives
qualitatives sont indépendantes ou dépendantes. Autrement
jean-Claude Liquet
Tableau de contingence
jean-Claude Liquet
Tableau des effectifs théoriques
jean-Claude Liquet
Différence entre théorie et observation
jean-Claude Liquet
Carré des valeurs
(A-A')x(A-A')
(B-B')x(B-B')
(C-C')x(C-C')'
(D-D')x(D-D')
(E-E')x(E-E')
(F-F')x(F-F')
(G-G')x(G-G')
(H-H')x(H-H')
(I-I')x(I-I')
jean-Claude Liquet
Carrés relatifs
(A-A')x(A-A')/A'
(B-B')x(B-B')/B'
(C-C')x(CxC')/C'
(D-D')x(D-D')/D'
(E-E')x(E-E')/E'
(F-F')x(F-F')F'
(G-G')x(G-G')/G'
(H-H')x(H-H')/H'
(I-I')x(I-I')/I'
(effectif obs
ervé - effectif théori
effectif théorique
jean-Claude Liquet
En colonne variable
En ligne la variable
lignes
colonnes
jean-Claude Liquet
Ce calcul est réitéré autant de fois qu'il y a de cellules.
Si les deux variables sont indépendantes, le résultat apporte
peu de sens pour l'étude. Par contre si un lien existe, il faut
grands écarts permettront de déterminer les écarts de
l'expérimentation à un contexte dû au hasard.
jean-Claude Liquet
La comparaison de
moyennes
H0 : m1 est égal à m2
H1 : m1 est différent de m2
jean-Claude Liquet
Dans le cas de deux proportions le calcul se fait de façon semblable
Pour répondre au test il faut comparer ce z à la valeur limite de la table, autrement dit de vérifier au risque de 5% si z est supérieur à 1,96, car
l'hypothèse de départ est la normalité des distributions
jean-Claude Liquet
On cherche à comparer deux (ou plusieurs) expérimentations, c'est à dire à
mettre en relation une série de résultats avec une autre série de résultats.
Ce qui peut se traduire par l'expression " on recherche la relation entre
une variable quantitative(les résultats) et une variable qualitative ( la
première ou la deuxième mesure)".
Par exemple la couleur de l'emballage d'un paquet de lessive est-il un
élément qui a de l'influence sur la quantité de vente ? Les quantités de
vente constituent une variable quantitative, la couleur est qualitative
même si elle est codée 1 ou 2 .
Comparer deux populations revient à comparer les moyennes d'une
variable commune
jean-Claude Liquet
analyse à un facteur.
tableau d'expérimentation.
modalité du traitement.
Observation
jean-Claude Liquet
M est la grande moyenne, elle s'écrit : M
du tableau divisée par le nombre de cases.
jean-Claude Liquet
Première grandeur
caractéristique
Pour chacune des colonnes, c'est à dire pour chacune des modalités on peut calculer la moyenne
du traitement.
jean-Claude Liquet
Deuxième grandeur
caractéristique
Chaque résultat contenu dans chacune des cases du tableau est une mesure, l'ensemble de
l'information de toutes ces mesures peut être mis sous la forme de la dispersion de ces mesures
autour de la moyenne des mesures, la dispersion est mesurée ici comme la somme des distances
carrées à la moyenne, notée SC
La dispersion des facteurs autour de la grande moyenne constitue la dispersion factorielle.
Cette dispersion est aussi appelée dispersion entre colonnes ou entre modalités ou beetwen.
jean-Claude Liquet
Troisième grandeur
caractéristique
Une troisième grandeur peut être définie c'est la somme des dispersion autour de chacune des
modalités appelée aussi dispersion résiduelle ou dispersion intra ou dispersion within;
moyenne et ensuite d'additionner toutes ces dispersions, on a bien la dispersion des résidus autour
des moyennes de modalité.
jean-Claude Liquet
L'équation d'analyse de
variance.
. La dispersion est commode pour le raisonnement mais ce
qui a une signification pour comparer des mesures c'est la
variance, c'est à dire la dispersion ramenée à
l'unidimensionnalité.
Le nombre de degrés de liberté doit être déterminé pour faire
la liaison entre la dispersion et la variance.
jean-Claude Liquet
La dispersion factorielle ou dispersion inter a été calculée à partir d'une relation entre les
différents facteurs, cette relation fait baisser d'une unité la dimension du ddl, c'est ainsi que pour
k facteurs le degré de liberté est k-1.
La dispersion résiduelle ou dispersion intra est une dispersion de toutes les mesures n.k autour
des moyennes au nombre de k : le nombre de degré de liberté est donc n.k-k ou N-k.
jean-Claude Liquet
Le test de Fischer.
On recherche si l'hypothèse nulle d'égalité des moyennes est vraie. Elle le sera si les données de
chaque colonne sont extraites d'une même loi de probabilité. Dans ce cas la variance factorielle
est approximativement égales à la variance résiduelle et donc on peut émettre la proposition
suivante :
de liberté près, qui est la limite de la signification.
Plus ce rapport est élevé 'au dessus du F limite) plus on s'éloigne de l'hypothèse nulle.
jean-Claude Liquet
Tableau récapitulatif
Variance
factorielle
variance
résiduelle
F suit une loi de Fischer-Snedecor dans la mesure de trois conditions
Les traitements sont additifs
les observations sont indépendantes
Les résidus ont une distribution normale
jean-Claude Liquet
Analyse à deux facteurs
Il est possible d'étendre le raisonnement précédent à plusieurs facteurs contrôlés, dans le cas
précédent on recherchait l'effet de la couleur d'un paquet de lessive par exemple sur les ventes,
maintenant on rajoute un facteur , la couleur. Il y a deux variables qualitatives.(par exemple A et
On veut arriver à l'élaboration d'un modèle.
Cette quantité est la vente de chacun des paquets de lessive ayant une couleur et une forme, c'est
à dire deux caractéristiques A et B.
jean-Claude Liquet
Généralisation
Le tableau se présente sous la forme suivante :
Modalités du facteur A
Modalité
L'équation de dispersion s'écrit :
jean-Claude Liquet
Tableau ANOVA
somme des
carrés moyens
Variance
factorielle A
VF(A)/VF(R)
Variance
factorielle B
VF(B)/VF(R)
variance
résiduelle
F est testé séparément par comparaison au F de fisher-Snedecor lu sur la table avec les degrés de
liberté correspondant et la significativité recherchée.
jean-Claude Liquet
l'interdépendance.
Ainsi l'analyse de variance permet de traiter en même temps plusieurs facteurs, cependant nous
avons fait l'approximation de l'indépendance de ces facteurs.
Une hypohèse forte est que le modèle est additif
ijk
ijk
Cependant s'il y interaction on peut améliorer le modèle par un terme de confusion:
ijk
ijk
Il suffit de considérer ce terme comme l'introduction d'un nouveau facteur et le considérer ainsi.
Extension à n facteurs.
Par extension on peut reprendre l'ensemble des raisonnements précédents qui s'appliquent à n
facteurs avec autant de facteurs de confusion le modèle général s'écrit :
ijkl
jkl
ijkl
jean-Claude Liquet
des hommes et des femmes
Moyennes 
Tableau de bord
Age lors de votre (premier) mariage
Sexe du répondant
Moyenne
Ecart-type
Oneway 
La vie est-elle excitante ou ennuyeuse ?
Moyenne
Signification
Inter-groupes
Intra-groupes
jean-Claude Liquet
Le salaire des hommes et des
femmes
Moyennes 
Tableau de bord
Revenu du répondant
Sexe du répondant
Moyenne
Ecart-type
Oneway 
Revenu du répondant
Moyenne
Signification
Inter-groupes
Intra-groupes
jean-Claude Liquet
Analyse en composantes principales
Cette analyse est la base de toutes les analyses multifactorielles. Elle consiste à regrouper des
variables quantitatives en combinaisons linéaires appelées composantes ou facteurs.
Du point de vue de sa résolution mathématique, la position du problème est simple. elle consiste
à partir de n variables quantitatives quelconques constituant un repère à n dimensions (la matrice
des données) à passer à un repère orthonormé à n dimension. Ces nouvelles dimensions sont les
facteurs. La résolution de ce problème consiste à diagonaliser la matrice des variances
covariances, les composantes principales sont constituées des facteurs dont les valeurs propres
sont les plus importantes.
jean-Claude Liquet
Réduire la dimensionnalité
- un bilan des liaisons entre variables (on peut ainsi déterminer celles qui sont liées
positivement entre elles ou celles qui s'opposent, déterminer des groupes de variables corrélées
entre elles, trouver une typologie des variables, etc.), donc diminuer la dimensionnalité des
données en colonnes.
C'est cette étude des variables qui permettra de résumer l'ensemble des variables à un petit
nombre de variables synthétiques appelées composantes principales (une composante principale
représentant un groupe de variables liées entre elles).
jean-Claude Liquet
La révolution copernicienne
ce le contraire?
jean-Claude Liquet
La matrice de variance
covariance
jean-Claude Liquet
Une matrice carrée symétrique
est diagonalisable
jean-Claude Liquet
Les résultats
Il est possible de conserver tous les axes, cependant cela devient très vite sans objet. A partir du
n'a plus beaucoup de sens. C'est pourquoi l'habitude est de ne conserver que les axes dont les
valeurs propres sont supérieures à 1. D'autres règles de conservation des axes existent comme par
exemple le critère du coude (la perte d'information entre deux axes consécutifs est dans un
rapport nettement inférieur aux gains précédents). Dans la pratique plusieurs essais sont faits qui
permettent de mieux décrire le contexte, il ne faut pas oublier à ce niveau que l'ACP est une
méthode descriptive, par conséquent le but est de décrire le mieux possible un contexte.
Il est à noter que le nouveau repère constitué est une hyper sphère trigonométrique. La projection
des variables sur les axes sont des cosinus qui permettent de calculer les contributions de chaque
variable au facteur considéré.
jean-Claude Liquet
sensorielle
sensoriel de 4 spoupes aux légumes verts
les soupes?
cette analyse
jean-Claude Liquet
Mode opératoire
soupes : Royco minute soupe aux sept légumes,
Auchan velouté de légumes vert, Knorr moulinée
aux légumes verts Maggi panier de légumes
moulinés légumes verts persillés
jean-Claude Liquet
Les descripteurs
On recherche à réduire le nombre de
descripteurs afin de ne retenir que les plus
pertinents
jean-Claude Liquet
Organisation des données
RESULTATS COTATION :
AVANT dégustation :
PENDANT dégustation :
ASPECT :
ODEUR :
FLAVEUR :
asp mat-bril ant
od de pomme de terre
od de poireaux
od de petits pois
int d'odeur
int d'od chimiquefl de poireaux
fl de pomme de terre
int de flaveur
fl astingente
T visqueuse liq- visq
T onctueuse
fl astringente
t col antT visqueuse liq- visq
T hom ( morc-phase)
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Analyse des données
permettant de vérifier les normalités.
regroupements
jean-Claude Liquet
Calcul des valeurs propres
Variance expliquée totale
Valeurs propres initiales
Sommes des carrés chargées
Somme des carrés pour la rotation
Composante
Méthode d'extraction : Analyse des principaux composants.
jean-Claude Liquet
Regroupement des variables en
facteur
Matrice des composantesa
Composante
coul homog-hétero
T granuleuse abs-prés
asp homogé- héterog
Prés de morceaux
T onctueuse
fl de poireaux
od de poireaux
od de pomme de terre
int d'od chimique
prés de coul vert fluo
T visqueuse liq- visq
flaveur acide
int d'od herbacée
int d'od arômate
fl astingente
fl de pomme de terre
int d'odeur
od de petits pois
asp mat-bril ant
int de flaveur
int de coul vert cl à fon
Méthode d'extraction : Analyse en composantes principales.
a. 10 composantes extraites.
jean-Claude Liquet
Interprétation
jean-Claude Liquet
L'analyse factoriel e des correspondances (AFC) est une application spécifique de l'analyse en
composantes principales (ACP) au cas des tableaux de contingence.
Un tableau de contingence est un tableau d'effectifs croisant les modalités de deux variables
qualitativ es définies sur n individus. Il permet donc de mesurer le lien entre deux variables
Lorsqu'un tableau de contingence est de grande dimension, il est difficile d'en retirer les
informations essentielles. L'utilisation de l'AFC présente donc un double intérêt :
- faciliter l'étude des liens éventuels existant entre les modalités des deux variables ;
- offrir des possibilités de représentation graphique relativement simple à interpréter.
jean-Claude Liquet
Un exemple pédagogique
Un étudiant observateur regarde les jeunes filles qui entrent dans notre institut un matin
ordinaire. Son observation sur deux variables le type de vêtement et la couleur du vêtement sont
consignés dans un tableau de contingence (de contexte).
Pantalon
type de vêtement et la couleur de celui-ci. Le lien est mesuré par le chi2. Un chi2 significatif
indique une liaison non due au hasard. Dans ce cas il est possible de rechercher une
jean-Claude Liquet
Représentation graphique
jean-Claude Liquet
Analyse factorielle des
correspondances multiples.
disjonctif complet. Elle permet de visualiser plus de deux variables croisées. Son intérêt est
Les variables explicatives étaient
- Les magazines eux mêmes
- Le niveau scolaire
jean-Claude Liquet
Le mapping obtenu
ouvrières qu
ouvrières no
agricultrice
CAP-BEP
employées
aucun diplôme
femmes au foyer
mag féminins
artisans, co mag sant 4
revues loisi
autres revue
certificat d
retraitées
DEUG/DUT/BTS
mag économiq
mag culturel
mag scientifique
hebdo d'info
2/3èmes cycl
jean-Claude Liquet
Les méthodes explicatives
La régression linéaire
jean-Claude Liquet
Deux inconnues à déterminer appellent deux équations indépendantes à écrire.
La première est relative au centre de gravité des points.
jean-Claude Liquet
Quelques rappels
Deux inconnues à déterminer appellent deux équations indépendantes à écrire.
La première est relative au centre de gravité des points.
jean-Claude Liquet
Détermination des paramètres
La minimisation de cette expression consiste en une dérivée partielle par rapport aux deux
expressions de a et de b.
La résolution complète permet de déterminer a
et b se déduit de la première expression y
jean-Claude Liquet
Résolution graphique
jean-Claude Liquet
Validation
Deux précautions
- Les résidus doivent avoir une distribution normale
- La pente de la droite doit être significativement différente de 0, une droite parallèle à
La distribution normale des résidus permet de vérifier que ces résidus sont bien du au hasard,
Le test approprié est le test de Student à n degré de liberté.
jean-Claude Liquet
Régression multiple
Dans le cas de deux variables explicatives, le nuage de points est représenté dans un espace à
3 dimensions, la régression consiste à rechercher un plan de régression de la même manière
que précédemment.
Une hypothèse forte est cependant introduite. Le raisonnement étant fait dans un espace
orthogonal, les variables explicatives doivent être indépendantes. Chacun des coefficients de
la régression simple.
jean-Claude Liquet
L'analyse structurelle
Il importe de faire une analyse des variances et covariances, ainsi que des régressions
modèle théorique.
Cette technique fait partie des méthodes dites de deuxième génération, elle a le mérite de
combiner des méthodes statistiques habituelles en une combinatoire maintenant admise. Les
Les logiciels les plus couramment utilisées sont EQS, LISREL, PLS et AMOS
jean-Claude Liquet
Les variables latentes.
engagement
Quatre équations sont générées :
Les ei sont les incertitudes de mesure.
jean-Claude Liquet
Les structures
engagement
fidelite
suivante :
paragraphe précédent.
indéterminations et permettre de calculer les coefficients de régression. Les tests de pertinence
sont les mêmes que dans les systèmes linéaires.
Cependant les moments statistiques que sont les variances covariances vont permettre de
tester la pertinence de la structure.
Le principe consiste à comparer la matrice de variance covariance O des variables observées
avec la matrice théorique T.
La comparaison est naturellement le chi2, nous verrons par la suite les limites de cette
distance entre deux matrices.
jean-Claude Liquet
X est la matrice des variables observée. (p variables sur n observations)
L la matrice des variables latentes
I la matrice des incertitudes de mesure
C la matrice des contributions.
E est la matrice des résidus.
jean-Claude Liquet
inférieur à 2 comme reflétant un bon ajustement.
liberté.
- Le RMR Root Mean Square Residual est la mesure de la variance résiduelle La limite
supérieure couramment admise est 0,08.
- Le RMSEA a lui aussi une limite supérieure de 0,08.
continuer à rechercher des modèles qui infirment le premier et ainsi de suite.
jean-Claude Liquet
Un exemple agro-alimentaire
Figure 1 :  
Modèle structurel complet et principaux résultats 
Tendance à la 
recherche de 
variété en 
alimentaire 
Appréciation 
sensorielle 
Royal Gala 
Red Chief 
Jonagold 
jean-Claude Liquet
Recherche de variété et perceptions 
sensorielles 
jean-Claude Liquet
jean-Claude Liquet
Les comportements alimentaires
Importance, risque ,plaisir
Les déterminants généraux
Les déterminants du goût
Rôle de la recherche de variété
jean-Claude Liquet
La recherche de Variété
stimulation OSL) Berlyne 1960, Driver et
Streufert 1964
jean-Claude Liquet
Les préférences sensorielles
sexe,la personnalité, la culture ( Divard et Urier 2001)
ce qui concerne le goût
des socio styles selon le CCA : La golden pour le
jean-Claude Liquet
La problématique
recherche de variété en alimentaire et les
préférences gustatives.
à la recherche de variété plus son
appréciation sensorielle est élevée
jean-Claude Liquet
Modèle simplifié
Tendance à
la recherche
Appréciation
sensorielle
jean-Claude Liquet
en 7 items de Giannelloni (1997)
comparé SSS, AST-II, CSI, NES, ils
proposent CSI
jean-Claude Liquet
Mesure de la tendance à la
recherche de Variété
Trijp et Steenkamp, 1992 ; cette
échelle est en anglais, elle est ici
traduite et testée.
jean-Claude Liquet
sensorielle
produit de consommation courante : la
pomme. La Granny Smith, la Golden, la
Royal Gala, la Red Chief et la Jonagold
jean-Claude Liquet
empirique
sensorielle (contrôle des variables externes),
les répondants sont des volontaires de
questionnaire, 40 après.
jean-Claude Liquet
unidimensionnelle OSL
Communautés Loading
53,2 (57,6) 0, 852 (0,876)
rappellent les résultats de Giannel oni, 1997)
jean-Claude Liquet
Traduction et validation de
Communa Loading
Tableau 2 : Analyse en composantes principales exploratoire de la tendance à la recherche de variété (les
valeurs entre parenthèses rappellent les résultats de Van Trijp et Steenkamp, 1992)
jean-Claude Liquet
Le modèle structurel
Tendance à la
recherche de variété
en alimentaire
SENSOR
Golden
Jonagold
Figure 1 : Modèle structurel complet et principaux résultats
jean-Claude Liquet
jean-Claude Liquet
Limites perspectives et
implications
recherche de variété.
le temps les goûts évoluent
de cette nouvelle donnée
jean-Claude Liquet
Analyse discriminante
Cette méthode est connue aussi sous le nom de scoring. Elle est très employée par les
organisations qui veulent prédire le comportement des clients.
Lors d'un prêt le banquier se pose inévitablement la question "est ce que mon client va bien
rembourser ou non ?». En fait il souhaite pouvoir prédire la case de bon payeur ou mauvais
payeur. Pour ce faire il va comparer à ce qu'il sait de ses autres clients avec ce qu'il sait de son
emprunteur. En d'autre terme il va chercher une fonction explicative qui affecte les clients à
une case ou l'autre et ensuite il applique cette fonction à son nouvel emprunteur. Ne nous y
trompons pas, le questionnaire que le banquier fait remplir est tout simplement les réponses de
l'unité statistique aux variables explicatives.
jean-Claude Liquet
L'analyse discriminante peut être considérée comme la recherche de groupes sous jacents. Il
s'agit de rechercher des axes qui décrivent ces deux groupes alors que les variables qui ont
servi à la mesure ne les "discriminent pas"
Le graphique suivant permet de visualiser cet état des choses.
Il y a bien deux nuages de points mais leurs projections sur x et y ne permettent pas de les
distinguer.
De fait la solution consiste à trouver un axe sur lequel on va projeter et qui distingue bien
deux groupes.
jean-Claude Liquet
Faire une analyse discriminante revient ainsi à trouver l'axe qui permet d'obtenir que les deux
moyennes soient significativement distinctes
La nouvelle variable est une combinaison linéaire des précédentes.
Ici l'analyse se fait sur deux dimensions de départ et un axe discriminant. Dans la pratique on
peut avoir un espace de plus de deux dimensions, le nombre d'axes discriminants est ainsi
augmenté.
En fait cela ressemble beaucoup à l'analyse de variance, la première des conditions est le
calcul de la quantité.:
Le deux groupes étant représentés par les deux ellipses, ce rapport se compare à la distribution de
Variance in
On remarquera que la démarche s'apparente fortement à une analyse en composantes
principales. En particulier en la recherche de combinaisons linéaires.
jean-Claude Liquet
discriminante
Les indicateurs statistiques de validation sont
Le V de Bartlett
la variation intra-groupe à la variation totale.
jean-Claude Liquet
Analyse conjointe
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Compromis et Modèle de Choix
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Réalité
Phys ique
Jugements
(Perception)
attributs
Globale
Probabilité
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Autre courbe possible
régression
Rang 3 Rang
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Le modèle compensatoire
additif
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Le choix de la régression
Prefmap
Linmap
Algorithme de Johnson
R égression multiple
Probit
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jean-Claude Liquet
Analyse du champs
Identification des attributs
pertinents et des
modalités
Définition des paniers
factoriel)
R ecueil des Préférences
C alculs des utilités et des
importances des attributs
Optimiser
S egment sur les
S imuler les parts de
sous contraintes
avantages recherchés
de coûts de production
jean-Clau
Le choix du pain par les enfants
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Les caractéristiques du pain
ATTRIBUT
MO D ALITES
IN GRED IEN TS
- type 5S : pain blanc
- pain complet
- aux germes
MO D E D E FABRIC ATIO N
- artisanal
- moderne : pétrissage intensifié
TEMPS D E C UISSO N
- court : croûte claire
- longue : croûte foncée
-petit pain : 80 grammes
- pain : 500 grammes.
-baguette : 250 grammes
jean-Claude Liquet
Réduction du nombre de concepts.
concepts
la présentation de 9 .
Procédure orthoplan.
' intensifié') temps 'temps de cuisson' ( 1 'court' 2 'long') forme
'forme' (
1 'petit pain' 2 'pain' 3 'baguette')
jean-Claude Liquet
Les différentes combinaisons
Pain 1 : petit pain, pétri à la machine, aux germes et peu cuit.
Pain 2 : petit pain, pétrissage artisanal, mie blanche, cuit
longuement.
Pain 3 : pain boulot, pétrissage artisanal, aux germes, cuit
longuement.
Pain 4 : pain boulot, pétrissage artisanal, complet, peu cuit.
Pain 5 : pain boulot, pétri à la machine, mie blanche, peu cuit.
Pain 6 : baguette, pétrissage artisanal, aux germes, peu cuit.
Pain 7 : baguette, pétrissage artisanal, mie blanche, peu cuit.
Pain 8 : petit pain, pétrissage artisanal, complet, peu cuit.
Pain 9 : baguette, pétri à la machine, complet, cuit longuement.
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La procédure
Data list free /ID PR E F1 TO PR E F9.
01 04 01 08 06 09 03 07 05 02
02 05 07 02 04 03 01 09 08 06
03 07 05 03 04 09 06 01 08 02
48 02 07 01 05 09 08 06 03 04
04 07 02 05 03 04 01 08 06 09
49 02 01 06 08 05 09 07 03 04
05 07 02 05 08 01 09 03 04 06
06 02 07 05 09 03 04 06 01 08
07 07 05 02 01 08 03 09 04 06
08 05 02 07 01 09 08 04 06 03
09 01 03 05 09 07 08 04 06 02
10 02 06 03 01 04 09 08 07 05
(Discrete) temps (discrete)forme (discrete)
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Les résultats - 1
SUBJECT NAME: 1,00
Importance Utility(s.e.) Factor
I61,22 I -3,0000( ,7328) ----I pain blanc
I 1,0000( ,7328) I- aux germes
I MODE mode de fabrication
,00 I ,0000( ,5496) I artisanal
I ,0000( ,5496) I moderne
30,61I I 1,2500( ,5496) I-- court
8,16 II ,3333( ,7328) I petit pain
I -,3333( ,7328) I baguette
4,5833( ,5794) CONSTANT
jean-Claude Liquet
Les résultats - 2
SUBFILE SUMMARY
Averaged
Importance Utility Factor
I38,40 I 1,1875 I---- pain blanc
I -,2569 -I aux germes
13,42 I I -,0990 I artisanal
14,28 I I -,2188 -I court
I33,90 I ,6806 I-- petit pain
I -,5972 --I baguette
5,1059 CONSTANT
jean-Claude Liquet
Les résultats - 3
pain complet
ingredient
artisanal
moderne
mode de fabrication
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Les résultats - 4
temps de cuisson
baguette
jean-Claude Liquet
Les résultats - 5
ingredient
temps de cuisson
mode de fabrication
jean-Claude Liquet
Les stéréotypes des vendeurs
jean-Claude Liquet
Les résultats - 1
Attributs Importance
Habits 55,22%
Décontractés
Plus de 45 ans -0,0860
jean-Claude Liquet
Les résultats - 2
Tableau : fiche de l'entrepris e Dupont
Attributs
Importance Modalités
Utilités
Habits
Décontractés
jean-Claude Liquet
C alcul des utilités
col aborateur M adame Germain qui a 28 ans,
de ce négociateur.
jean-Claude Liquet
R épartition des scores
épartition du score d'accueilR 0 -4,0 -3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0
la jeune femme stricte
M oyenne 0,22 et E cart Type 2,39
jean-Claude Liquet
R épartition des scores
épartition du score d'accueilR 0 -4,0 -3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0
Le jeune homme strict
M oyenne 1,2 et E cart-type 2,36
jean-Claude Liquet
Segmentation par
avantages recherchés
typologies et cartes
perceptuelles.
jean-Claude Liquet
Typologie par avantages recherchés
Typologie par avantages recherchés,deuxième série
l'avantage principal
type d'ensei
jean-Claude Liquet
Carte perceptuelle : les avantages recherchés par les
étudiants dans une formation univers itaire
profes s ionnalis ée
publicequi-uni-pro
ouverture
équilibre
responsabili
débouchéd'a
projet perso
alternance
jean-Claude Liquet
Autre exemple : la presse
rationnalité les échos
analyse
image de soi risquée
dis tribution
"les accros"
lefigaro
besoin sans risque
pas impliqué
contenu
proximité de pensée
l'humanité
passion
jean-Claude Liquet
Le prix acceptable
Le prix et la mise à disposition.
prix les deux autres
niveaux *2 ou *3
abonnement
portage
utilite prix et distribution -3
achat en magasin
distribution
proximité politique
analyse rationnalité
contenu
Segment par avantages recherchés
jean-Claude Liquet
jean-Claude Liquet
jean-Claude Liquet
jean-Claude Liquet
Les modèles de survie:
- stratégie de fidélisation
- outils de CRM
jean-Claude Liquet
A partir des fichiers clients évaluer les pratiques commerciales.
Comment ?
jean-Claude Liquet
Optimiser les actions de fidélisation
avec les Modèles de Survie:
Expliquer
jean-Claude Liquet
La fidélité à un journal dépend:
de son contenu
de la qualité de la livraison
de la pression commerciale sur la diffusion de leur
parution
jean-Claude Liquet
une des solutions ?
Anticiper la résiliation, intervenir en amont
de la prise de décision de résiliation.
jean-Claude Liquet
Les variables retenues dans le cadre du quotidien:
Le mode de recrutement
La périodicité du paiement
Le mode de livraison
jean-Claude Liquet
La mesure de la durée de vie des abonnés:
complémentaires:
jean-Claude Liquet
Les analyses de survie descriptives :
Renseignent sur la valeur actualisée client :
Life Time Value
Examen de la population suivant la méthode des
démographes
jean-Claude Liquet
Les analyses de survie explicatives:
la probabilité de survie du client
une gestion pertinente des résiliations
jean-Claude Liquet
jean-Claude Liquet
Modélisation des durées de survie :
jean-Claude Liquet
une variable de durée
un indicateur de censure
jean-Claude Liquet
La médiane de survie est de 34 mois.
jean-Claude Liquet
40% des abonnés ne renouvellent pas leur
La demi vie est de 28 mois
jean-Claude Liquet
jean-Claude Liquet
Pour cette population ayant optés pour le prélèvement
automatique, la fonction de risque est tracée:
Les zones de risques sont ainsi lisibles
jean-Claude Liquet
La valeur actualisée du client:
jean-Claude Liquet
Modélisation des durées de survie individuelles:
Le modèle de Cox
différentes variables explicatives :
- le mode de distribution
- le mode de paiement
jean-Claude Liquet
La probabilité de survie de chaque lecteur est estimé suivant son
profil et pour un horizon de temps fixé.
On détermine ainsi:
Quand agir ?
jean-Claude Liquet
jean-Claude Liquet
jean-Claude Liquet
Les conclusions induites :
Les abonnés servis par portage sont plus fidèles
Le prélèvement automatique est un facteur de fidélité
Les plus âgés sont les plus fidèles
jean-Claude Liquet
Le fichier et son devenir
caractéristiques
probabilité de survie
mode de 
type de 
mode de 
individu
distribution
paiement
recrutement
actions marketing
action 1
action 2
action 3
action 4
action 5
action 6
action 1
agir sur le produit lui-même
action 2
agir sur la force de vente
action 3
vérifier la logistique/étendre le portage
action 4
envoi de courrier
action 5
cadeau de réabonnement
action 6
supprimer le possibilité de résiliation mensuel
jean-Claude Liquet
Les perspectives possibles
en place des programmes de fidélisation.
Les données comportementales des lecteurs abonnés ou
méthodes de scoring.
jean-Claude Liquet