• Les défis que posent les questionnaires

    • Souvent un grand nombre de variables (>> 30)
    • Des variables de type différents (catégorielles, continues, entiers, ordinales)
    • Un grand nombre et différents types de valeurs manquantes
    • La longueur élevée des libellés des questions et des réponses
    • Les questions ouvertes

    Les réponses des services existants

    • Des analyses souvent se limitant à des tris à plat
    • Des tris croisés limités à des réponses au regard de quelques dimensions sociodémographiques
    • Pas de codification systématique des variables ordinales
    • Des clusterisations reposant sur un nombre réduit de variables

    La solution scanClues

    Une analyse à 360°, approfondie, systématique, rapide, qui inclut:

    • Une attribution de noms (personas) pour chaque groupe de la segmentation
    • Un traitement avancé des données manquantes
    • L'identification de réponses anormales
    • Une codification des variables ordinales
    • La sélection des insights uniquement fiables statistiquement
    • Protection des données (analyse LLM en local)
    • Des solutions sur mesure

    L'IA pour des analyses plus approfondie et plus rapide

    • Utilisation de LLM et de bibliothèques Python avancées
    • Livraison du code (notebooks) pour pouvoir exécuter d'autres analyses
    • Possibilité d'adapter le code.
    • Accompagnement et formation des analystes, maintenance évolutive des notebooks, solutions sur mesure.
  • Blog

    La préparation des données inclut plusieurs étapes : le traiement des données manquantes, des valeurs extrêmes, et des doublons. Pour mener à bien cette étape, il convient de sélectioner le traitement adéquat, en fonction des caractéristiques du jeu de données (nature du jeu de données,...