Cette semaine, vous effectuerez des tâches d'analyse prédictive, notamment la classification des prêts et la prévision des pertes liées aux prêts non remboursés. Vous essaierez divers outils et techniques cette semaine, car la précision prédictive des différents outils peut varier considérablement. Il est rare que le modèle de défaillance produit par l'ASP soit le meilleur modèle possible. C'est pourquoi il est important que vous ajustiez les différents modèles afin d'en améliorer les performances. Les tâches de cette semaine vous demandent de construire des modèles prédictifs pour les tâches de classification et de régression. <Avant de travailler sur les devoirs, vous pouvez visionner quelques vidéos pour vous rappeler plusieurs concepts importants, tels que la validation croisée. Ces concepts sont abordés dans les vidéos Validation croisée et matrice de confusion et Évaluer la précision prédictive à l'aide de la validation croisée. Vous pouvez également trouver utile de vous rafraîchir la mémoire sur XLMiner. Les vidéos Construire des modèles de régression logistique avec XLMiner et Comment construire un modèle avec XLMiner expliquent comment construire des modèles de régression logistique et de régression linéaire. En fonction de vos besoins, vous pouvez également revenir aux vidéos qui traitent de la construction d'arbres et de réseaux neuronaux. </p>

Cette semaine, nous nous intéressons à l'analyse prescriptive, où vous fournirez des suggestions concrètes sur la manière d'allouer les fonds d'investissement à l'aide d'outils d'analyse, y compris le regroupement et l'optimisation basée sur la simulation. Vous verrez que l'allocation judicieuse des fonds est cruciale pour le rendement financier du portefeuille d'investissement. </p> <p>Les vidéos pertinentes pour cette semaine sont tirées du cours 3 : Semaine 1 : Analyse de clusters avec XLMiner, Semaine 2 : Ajouter de l'incertitude à un modèle de feuille de calcul, Semaine 2 : Définir les variables de sortie et analyser les résultats. </p>

Vous avez fait beaucoup jusqu'à présent ! Au cours de cette dernière semaine, vous présenterez les résultats de vos analyses à vos clients. Comme votre projet comporte de nombreux résultats, il est important que vous choisissiez judicieusement les éléments à inclure dans votre présentation. Plusieurs vidéos du cours 4 proposent des lignes directrices sur la communication des résultats d'analyse. Ce travail vous donnera l'occasion de mettre en pratique les compétences que vous y avez acquises. Bonne chance !