🔍 Étude de cas : tirer parti des fonctionnalités avancées de Dataiku pour des projets Data Science réussis 🚀

🔍 Étude de cas : tirer parti des fonctionnalités avancées de Dataiku pour des projets Data Science réussis 🚀

Dans un projet Data Science, les fonctionnalités avancées de Dataiku permettent de maximiser l’efficacité, la personnalisation et la robustesse des analyses. Voici un exemple concret d’utilisation combinée des notebooks, de l’expérimentation de modèles et des scripts personnalisés pour répondre à un besoin métier complexe.

Le contexte : Une équipe souhaite analyser les commentaires terrain des agents sur des interventions non réalisées. L’objectif est d’identifier les causes récurrentes et de proposer des actions correctives. Ce projet nécessite :

– Une exploration des données textuelles.
– La construction et la comparaison de modèles prédictifs.
– Des automatisations personnalisées pour traiter et interpréter les résultats.
Étapes clés du projet et fonctionnalités avancées utilisées

1️⃣ Préparation des données avec des scripts Python personnalisés
Les données textuelles collectées nécessitaient un nettoyage spécifique (suppression des doublons, normalisation des termes). Grâce à des scripts Python intégrés dans Dataiku :

– Les données ont été standardisées avec pandas.
– Les stopwords et expressions spécifiques au métier ont été éliminés via des bibliothèques NLP comme nltk.

2️⃣ Expérimentation de modèles
Plusieurs modèles prédictifs ont été testés pour classer automatiquement les commentaires (logistique, XGBoost, Random Forest). La fonctionnalité AutoML de Dataiku a permis de :

Comparer les performances des algorithmes sur des métriques clés (précision, recall). Optimiser automatiquement les hyperparamètres pour chaque modèle.

3️⃣ Analyse approfondie avec des notebooks Jupyter
Pour aller plus loin, des analyses personnalisées ont été réalisées dans des notebooks Jupyter :

Exploration visuelle des données textuelles : génération de nuages de mots et analyse de la fréquence des termes.
Interprétation des résultats avec les valeurs SHAP pour identifier les variables influentes dans les prédictions.

4️⃣ Intégration et automatisation des résultats
Les résultats finaux ont été intégrés dans un tableau de bord Power BI pour permettre aux équipes opérationnelles de visualiser les causes principales et les actions recommandées.

Bénéfices pour Enedis :
✅ Analyse textuelle optimisée : Une exploration rapide et efficace des données terrain.
✅ Modèles robustes : Une méthode structurée pour choisir le meilleur algorithme prédictif.
✅ Automatisation des insights : Une intégration fluide des résultats dans les workflows métier.

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💬 Quelles fonctionnalités avancées utilisez-vous dans vos projets Dataiku ? Partagez vos expériences en commentaire ! ⬇️