{"id":479,"date":"2018-06-28T00:00:00","date_gmt":"2018-06-27T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.deepki.com\/2018\/06\/28\/foncieres-repopulation-donnees\/"},"modified":"2023-06-09T15:51:59","modified_gmt":"2023-06-09T13:51:59","slug":"foncieres-repopulation-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deepki.com\/fr\/blog\/foncieres-repopulation-donnees\/","title":{"rendered":"Fonci\u00e8res &#8211; Qu\u2019est-ce que la pr\u00e9diction de donn\u00e9es et pourquoi votre directeur.rice RSE ne pourra plus s\u2019en passer"},"content":{"rendered":"\n<p>Le traitement des donn\u00e9es manquantes est un sujet fondamental en data-analytics. Peut-\u00eatre avez-vous d\u00e9j\u00e0 entendu parler de pr\u00e9diction de donn\u00e9es ou d\u2019imputation de donn\u00e9es manquantes ? Comment est trait\u00e9e l\u2019absence ou l\u2019ambigu\u00eft\u00e9 de donn\u00e9es dans les data-sciences ? Nous faisons le point sur ces questions fondamentales pour l\u2019obtention d\u2019analyses pr\u00e9dictives fiables.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Pourquoi avoir recours \u00e0 la pr\u00e9diction de donn\u00e9es ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Prenons un exemple simple : un directeur RSE charg\u00e9 d\u2019\u00e9tablir un reporting de la consommation \u00e9nerg\u00e9tique sur un ensemble de 50 sites ne peut pas se permettre de renoncer \u00e0 l\u2019analyse de certains sites sur lesquels il manque quelques donn\u00e9es. Idem lorsque les gestionnaires d\u2019un parc immobilier disposent des consommations des parties communes mais pas des parties privatives. La pr\u00e9diction de donn\u00e9es est donc en quelque sorte un compromis pour \u00e9viter la perte d\u2019information massive.<\/p>\n\n\n\n<p>Imputer des donn\u00e9es manquantes permet d\u2019obtenir une vision macro plus fiable et obtenir des pr\u00e9dictions plus justes. Beaucoup d\u2019algorithmes ne fonctionnent pas s\u2019il y a des donn\u00e9es manquantes : il s\u2019agit donc de faire un arbitrage entre les valeurs et les variables.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-right\"><em>\u00c0 lire \u00e9galement :&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.deepki.com\/fr\/blog\/algorithme-economie-energie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Algorithme et identification d\u2019\u00e9conomie d\u2019\u00e9nergie : comment \u00e7a marche ?<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Vous avez dit pr\u00e9diction ? Pour quels cas ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Dit simplement, la pr\u00e9diction de donn\u00e9es consiste \u00e0 combler un manque d\u2019informations dans une base de donn\u00e9es. Plusieurs cas de figure peuvent n\u00e9cessiter une imputation de donn\u00e9es manquantes :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>La donn\u00e9e existe mais on ne la conna\u00eet pas <\/strong>: si je veux faire une analyse annuelle de ma consommation d\u2019\u00e9lectricit\u00e9 avant d\u2019avoir re\u00e7u ma facture du mois de d\u00e9cembre, je vais, par exemple, devoir imputer temporairement une valeur en attendant de conna\u00eetre la donn\u00e9e manquante.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>L\u2019absence de donn\u00e9es dans la base est ambig\u00fce<\/strong> : \u00e0 la question \u201cUn \u00e9quipement, est-il pr\u00e9sent sur site\u201d, une case vide pourra \u00eatre interpr\u00e9t\u00e9e de plusieurs mani\u00e8res. On peut penser que le site ne dispose pas de l\u2019\u00e9quipement mais aussi que l\u2019on n\u2019a pas l\u2019information. La donn\u00e9e manquante est alors probl\u00e9matique puisque source d\u2019interpr\u00e9tations multiples.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Le manque de donn\u00e9e est tout \u00e0 fait logique<\/strong>, dans certains cas de questions imbriqu\u00e9es notamment. Par exemple si un immeuble ne comporte pas de climatisation, il est attendu qu\u2019on ne r\u00e9ponde pas \u00e0 la question \u00ab Quel est votre type de syst\u00e8me de climatisation ? \u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>2 grandes m\u00e9thodes de pr\u00e9diction de donn\u00e9e<\/strong>s<\/h2>\n\n\n\n<p>Pour imputer les donn\u00e9es manquantes, on utilise principalement 2 m\u00e9thodes reposant sur la mise en \u0153uvre d\u2019un syst\u00e8me de r\u00e8gles ou l\u2019application d\u2019algorithmes de machine learning :<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Un syst\u00e8me de r\u00e8gles logiques permet de combler les manques ou ambigu\u00eft\u00e9s en allant chercher les informations ailleurs (par exemple dans les relev\u00e9s de consommation ant\u00e9rieurs) ou en identifiant un motif de non-r\u00e9ponse \u00e0 la question. Par exemple, on peut supposer que si je n\u2019ai pas d\u2019information sur le mode de chauffage c\u2019est que je suis au chauffage \u00e9lectrique.<\/li>\n\n\n\n<li>Des techniques plus complexes de machine learning peuvent agir par d\u00e9duction vis-\u00e0-vis d\u2019autres situations connues et similaires. Si les sites de m\u00eame taille et situation g\u00e9ographique que celui \u00e9tudi\u00e9 sont \u00e9quip\u00e9s d\u2019une chaudi\u00e8re, on va imputer de mani\u00e8re d\u00e9ductive la donn\u00e9e manquante \u00ab chaudi\u00e8re \u00bb au champ \u00ab mode de chauffage \u00bb.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En cas d\u2019imputation de donn\u00e9es manquantes, le choix d\u2019une m\u00e9thode de pr\u00e9diction des donn\u00e9es va d\u00e9pendre du contexte, de la logique, du type de donn\u00e9es, etc.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p><b>Si elles ne sont pas trait\u00e9es, les donn\u00e9es manquantes sont probl\u00e9matiques en data-analytics : elles peuvent fausser la vision globale qui peut \u00eatre tir\u00e9e de l\u2019analyse, voire emp\u00eacher les algorithmes de pr\u00e9diction de fonctionner correctement. La pr\u00e9diction de donn\u00e9es permet ainsi de mieux comprendre l\u2019existant et tirer des conclusions gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019analyse de donn\u00e9es. \u00c0 la cl\u00e9 : l\u2019identification des bonnes d\u00e9cisions en mati\u00e8re de gestion \u00e9nerg\u00e9tique.<\/b><\/p>\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/cta-redirect.hubspot.com\/cta\/redirect\/19531822\/d19933f8-6c37-4e3c-914c-6c7f9721e2d5\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" class=\"hs-cta-img\" id=\"hs-cta-img-d19933f8-6c37-4e3c-914c-6c7f9721e2d5\" style=\"border-width:0px;\" height=\"865\" width=\"1667\" src=\"https:\/\/no-cache.hubspot.com\/cta\/default\/19531822\/d19933f8-6c37-4e3c-914c-6c7f9721e2d5.png\"  alt=\"New call-to-action\"\/><\/a><\/span><script charset=\"utf-8\" src=\"https:\/\/js.hscta.net\/cta\/current.js\"><\/script><script type=\"text\/javascript\"> hbspt.cta.load(19531822, 'd19933f8-6c37-4e3c-914c-6c7f9721e2d5', {\"region\":\"na1\"}); <\/script><\/span><!-- end HubSpot Call-to-Action Code --><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le traitement des donn\u00e9es manquantes est un sujet fondamental en data-analytics. 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