Dans un environnement convivial et intuitif, disposez de toute la puissance du logiciel Coheris Analytics SPAD pour gérer,
explorer et modéliser vos données.
Complet – Intuitif – Efficace
De nombreuses entreprises, grandes Coheris Analytics SPAD :
• AXA
• Bank of Africa
• Banque Centrale de Guinée
• Banque Populaire
• BNP Paribas
• CNRS
• Chanel
• Chèque Déjeuner
• Coca Cola
• Conseil Général de l’Oise
• Conseil Général de Seine St Denis
• Crédit Agricole
• CSA
• Eco-emballages
• EDF
• Editions Atlas
• FNAC
• GMF
• Groupama
• INRA
• INRETS
• IPSOS
• La Banque Postale
• LCL
• L’Oréal
• La Mutuelle Générale
• IPSOS
• MAAF
• MAIF
• Meilleurtaux.com
• Ministère de l’Economie
• Orange
• PSA
• Renault
• Société Générale
• Yves Rocher...
Références
Logiciel de référence en Analyse de Données, Data Mining et Text Mining pour transformer vos données en connaissance
Valorisez vos données avec Coheris Analytics SPAD
• Connaître les caractéristiques de vos clients, définir et identifier les plus stratégiques, traiter vos segments de clients de plus en plus finement.
• Analyser l’usage des différents canaux de communication, utiliser le canal le plus adapté au profil de vos clients.
• Suivre et anticiper les comportements pour maximiser la valeur à terme de vos clients.
• Améliorer l’efficacité des actions de fidélisation et de conquête de nouveaux clients.
• Evaluer l’efficacité de vos produits, déterminer l’acceptabilité des nouveaux, évaluer leur perception sensorielle.
• Renforcer l’efficacité de votre force de vente.
• Développer les ventes croisées et les ventes additionnelles.
• Analyser les ventes dans le temps et par points de vente, anticiper les stocks.
• Conserver vos clients le plus longtemps possible et surtout retenir les plus rentables.
• Evaluer le risque client, détecter et prévenir la fraude.
• Améliorer vos processus de production : minimiser le
nombre de pièces non conformes, optimiser vos réglages de
fabrication, identifier les paramètres influents sur vos procé-
dés de fabrication.
Coheris Analytics SPAD : Logiciel de référence en Analyse de données et Data Mining
Une interface graphique exceptionnelle
Coheris Analytics SPAD est le seul logiciel dédié au Data Mining et à l’analyse prédictive à proposer une interface totalement graphique, intuitive et aussi puissante.
L’interface de Coheris Analytics SPAD se décompose en 4 vues :
1. La vue « projet », véritable gestionnaire des analyses, affiche l’ensemble des éléments relatifs à l’étude en cours.
2. La vue « diagrammes » vous permet de visualiser le cheminement de chaque analyse étape par étape.
3. La vue « méthodes » contient l’ensemble des méthodes et fonctionnali- tés de Coheris SPAD. Elles sont toujours visibles et accessibles en un clic par un simple drag & drop dans la vue diagrammes.
4. La vue « données » affiche de façon interactive les données lues ou produites par la méthode sélectionnée dans le diagramme : contrôlez et validez vos données en temps réel.
Une grande richesse méthodologique
Coheris Analytics SPAD propose plus de 70 méthodologies couvrant un très large spectre des besoins en Analyse des Données, Data Mining et Text Mining.
Leur mise en œuvre est facilitée par un paramétrage par défaut correspondant à l’usage courant mais qui reste modifiable par l’expert en quelques clics.
Les méthodes statistiques sont complétées par un ensemble de fonctions d’accès aux données, de data management et d’industrialisation qui vous assurent une complète autonomie.
Enfin, l’ouverture aux fonctionnalités de R et de Python étend quasiment à l’infini les possibilités du logiciel.
Des résultats immédiatement exploitables
Toutes les méthodes produisent des résultats sous forme de tableaux mis en forme automatiquement dans le tableur ou le navigateur Web de votre choix.
Des graphiques spécifiques très élaborés et interactifs (plans factoriels, arbres de décision, bilan d’image, scores…) vous permettent des mises en valeur soignées pour une meilleure communication des résultats de vos analyses. Des guides sont disponibles pour vous aider à interpréter vos résultats en détail.
Tirer le meilleur parti de tous vos fichiers
• Fichiers clients, abonnés, administrés…
• Données d’enquêtes
• Données RH
• Données industrielles
• Analyse exploratoire des données
• Analyse prédictive et Data Mining
• Text Mining
3 approches complémentaires
Une architecture qui répond précisé- ment aux exigences techniques et fonctionnelles des entreprises
• Coheris SPAD Monoposte
• Coheris SPAD Licence Flottante
• Coheris SPAD Terminal Server/citrix
• Coheris SPAD Serveur de déploiement des modèles
Une capacité à exploiter des bases de données de toute dimension et de toute origine
• Plusieurs millions de lignes
• Plusieurs milliers de colonnes
• Oracle, DB2, SQL Server, MySQL, SAS monoposte / Serveur
• Txt fixe ou délimité, csv, Excel, Access…
La solution Coheris SPAD est reconnue pour :
• Son ergonomie intuitive (pas de programmation)
• La puissance de son moteur de calcul
• Sa facilité d’utilisation et de prise en main
• La qualité de représentation des résultats (graphiques et Excel)
La solution Coheris Analytics SPAD est enseignée dans toutes les grandes écoles et universités et est disponible en version française ou anglaise.
Coheris Analytics SPAD, des solutions adaptées à chaque besoin
La montée dans la gamme des solutions Coheris SPAD suit le cheminement logique de la démarche statistique : d’une première approche exploratoire et descriptive à une approche décisionnelle globale et prédictive pour la mise en place d’actions concrètes.
La gestion des données est une partie importante dans le processus d’analyse des données. Grâce à des accès à la quasi totalité des formats de données ainsi qu’à un grand nombre de fonctionnalités de data management et de recodages statis- tiques totalement interfacés, sans aucun langage de programmation, nous vous garantissons un gain de temps substantiel et une automatisation simple de la gestion de vos données.
Ce pack contient les méthodes pour découvrir les principales caractéristiques et liaisons qui structurent les données : visualisations graphiques des données, statistiques descriptives univariées et bivariées, caractérisation automatique de variables qualitatives ou quantitatives, bilan d’image.
Vous disposerez également des techniques d’analyses factorielles, de classifica- tion et de construction de typologies qui font de Coheris Analytics SPAD la référence mondiale pour l’analyse multidimensionnelle des données.
Coheris SPAD Profiling : préparer les données, explorer et découvrir
Coheris SPAD Data Mining : le monde de l’analyse prédictive
Dans de nombreux domaines, les techniques de modélisation sont au cœur de la décision. Elles permettent d’expliquer, de modéliser et de prédire des phéno- mènes qualitatifs ou quantitatifs qui correspondent à des leviers de croissance au sens large. Dans ce contexte, il n’existe pas de méthodologie miracle et univer- selle, il est donc important de disposer d’un panel de méthodes dont on pourra comparer la qualité et l’efficacité.
C’est ce que vous propose le pack Coheris SPAD Data Mining avec les méthodes de modélisation statistique comme les régressions simples et multiples, la régres- sion logistique, les analyses discriminantes, la régression PLS, la fonction de score, mais aussi les algorithmes de Data Mining comme les arbres de décision, les réseaux baysésiens, les réseaux de neurones, les SVM.
La comparaison de la qualité des modèles est aisée grâce à une standardisation des résultats (matrice de confusion, courbe de lift, courbe ROC). Des paramé- trages élaborés (matrice de coûts, probabilité a priori) ainsi que des graphiques interactifs vous permettent d’affiner les modèles en fonction de vos connaissances métier.
Tous les modèles peuvent être archivés sous forme de règles et donc applicables sur de nouvelles données et industrialisables dans un système d’information.
Ce Pack est complété par des techniques plus spécifiques comme par exemple l’analyse des séries chronologiques avec en particulier une recherche automatique des meilleurs modèles et la méthode des règles d’association très utilisée pour l’étude des tickets de caisse.
Coheris SPAD Data Mining contient toutes les fonctionnalités de Coheris SPAD Profiling.
Coheris SPAD Intégral : une solution complète pour le traitement de l’information : data mining et text mining
Pour traiter toute l’information et notamment l’information textuelle.
La grande force du Text Mining avec Coheris SPAD est le traitement en parallèle des données numériques classiques et des données textuelles, ces deux sources de données s’enrichissant mutuellement.
Le pack Coheris SPAD Intégral reprend les fonctionnalités des packs Coheris SPAD Profiling et Data Mining et intègre en complément l’analyse de données textuelles (Text Mining) ainsi qu’un outil dédié au traitement d’enquêtes : Coheris SPAD Question.
Le pack Coheris SPAD Intégral est la solution la plus complète de la gamme Coheris SPAD.
Data Management
• Accès aux fichiers Texte en format fixe ou délimité, Excel, Access, SPSS, Triple-S ;
• Accès natif aux principales bases de données : Oracle, DB2, MS SQL Server, MySQL, SAS monoposte/serveur, Teradata, Sybase, PostgreSQL, Hadoop (Hive)… Accès ODBC aux autres bases de données ;
• Accès simultané à plusieurs sources de données ;
• Requêtes SQL sur base de données ;
• Ajout, insertion et mise à jour de tables dans une base de données ;
• Typage automatique des variables, gestion des libellés, bibliothèque de formats ;
• Jointure, empilement, juxtaposition, dédoublonnage, tri ;
• Agrégation, transposition, verticalisation, horizontalisation, agrégation par tableaux croisés ;
• Création de sous-populations par filtre logique, tirage aléatoire simple ou stratifié ;
• Gestion des données manquantes pour les variables qualitatives et quantitatives, algorithme de type EM pour les variables quantitatives ;
• Validation des données : recherche des distributions atypiques, des
« outliers », des variables quantitatives quasi constantes, des individus contenant trop de données manquantes ;
• Gestion des questions multiples.
Gestion des données
Recodages, création de variables
• Recodages statistiques : mise en classes, regroupement de modalités, croisement de variables, binarisation, standardisation, transformation en rangs ;
• Bibliothèque complète de fonctions de transformation pour la création de variables en mode assisté ;
• Recodages supervisés (mise en classes, regroupement de modalités, sélection automatique de variables) ;
• Redressement d’échantillon sur marges (méthode RAS).
Langages externes
• Accès au langage de programmation Python ;
• Accès au langage statistique R avec possibilité de créer des interfaces de paramétrage.
Archivage et industrialisation des modèles
• Archivage des prédictions issues des méthodes de modélisation statistique et de Data Mining ;
• Archivage des axes factoriels et des typologies ;
• Archivage des modèles sous forme de règles pour les méthodes de modélisation statistique, les algorithmes de Data Mining, les analyses factorielles et les typologies ;
• Application des règles sur de nouvelles données importées dans SPAD ou sur une base de données externe via le « Serveur de déploiement ».
Statistiques descriptives et tests
• Visualisation graphique des données : histogrammes, secteurs, box plots, indicateurs statistiques, nuage de points, galerie de graphiques, QQ-Plot, radars, graphique RFM, définition de plans de graphiques ;
• Tris à plat, tableaux croisés, analyse bivariée, corrélations ;
• Caractérisation automatique de variables privilégiées (qualitative ou quantitative) par toutes les autres variables ;
• Marquage sémantique de modalités : méthode complémentaire aux arbres de décision ;
• Bilan d’image : représentation graphique automatique d’une matrice
« Importance – Satisfaction » (Corrélations, Régression PLS, LLOSA) ;
• Tests statistiques : Tests paramétriques, non paramétriques, tests de normalité, tests sur tables de contingence, intervalles de confiance.
Analyses factorielles et typologies Analyses factorielles
• Analyse en composantes principales (ACP) ;
• Analyse des correspondances simples (AFC) ;
• Analyse des correspondances multiples (ACM) ;
• ACM spécifique avec choix des modalités actives ;
• ACM conditionnelle ;
• Croisement de variables et analyse factorielle (AFC ou ACP) ;
• Analyse factorielle multiple (AFM) : analyses partielles des groupes et analyse globale ;
• Pour toutes les analyses factorielles, possibilité de variables actives et illustratives, d’individus actifs et illustratifs et d’une pondération des individus ;
• Aide à l’interprétation des axes factoriels ;
• Editeur de graphiques factoriels avec de nombreuses possibilités d’habillage pour mettre en valeur vos analyses.
Typologie
• Classification ascendante hiérarchique (CAH) sur facteurs ;
• Classification mixte pour grands ensembles de données : algorithme des centres mobiles + CAH ;
• Editeur graphique de l’arbre hiérarchique et des indices de niveaux ;
• Recherche des partitions (typologies) optimales ;
• Description automatique des classes des typologies par tous les éléments de l’analyse ;
• Affectation des individus illustratifs aux classes des typologies ou à une classe résiduelle ;
• Représentation graphique des typologies, ellipses de concentration et de confiance, nombreux habillages des éléments de l’analyse
(variables, individus, centres de classes).
Amado
• Module de traitement graphique des données basé sur la complémen- tarité des techniques d’analyses factorielles et des méthodes graphique de J. Bertin.
Modélisation statistique
• Recherche de modèles optimaux (discriminante et régression) par la méthode de Furnival et Wilson ;
• Régressions simples et multiples, ANOVA, ANCOVA ;
• Régression logistique (forward, backward, stepwise) ;
• Régression PLS ;
• Modèle linéaire général ;
• Analyse discriminante sur variables quantitatives ;
• Analyse discriminante sur facteurs principaux ;
• Analyse discriminante sur variables qualitatives (DISQUAL) ;
• Fonction de score après une analyse discriminante ou une régression logistique : modèle additif simple facilement interprétable ;
• Courbe de gains, courbe de ROC et de Lift, courbe de répartition, choix visuel et interactif des seuils de score (refus, indécision, acceptation) ;
• Analyse des séries chronologiques : traitement des données manquantes et des doublons, décomposition saisonnière, stationnari- sation, étude des autocorrélations et des autocorrélations partielles, construction de modèles de type lissage exponentiel et ARIMA, recherche automatique des meilleurs modèles de prévision.
Algorithmes de Data Mining
• Discriminante et régression par arbres de décision selon les méthodes CART, CHAID, AID, C4.5 ;
• Edition graphique spécifique pour visualiser et modifier de façon interactive un arbre : élagage, choix des variables de coupure, modification des seuils, regroupement de modalités ;
• Comparaison à tout moment de l’impact des modifications sur la qualité de l’arbre par comparaison des matrices de confusion avant et après modifications interactives ;
• Génération de règles SQL en mode « Select » ou « Update » à partir de l’arbre initial ou modifié.
Segmentation par arbres interactifs
Typologies par arbres de décision avec ICT
• Classification descendante hiérarchique utilisant conjointement les propriétés des analyses factorielles et des arbres de décision ;
• Typologie basée soit sur des variables qualitatives (ACM préalable) soit sur des variables quantitatives (ACP préalable) ;
• Résultats et interface graphique analogues aux arbres de décision.
Text Mining
• Traitement simultané d’une ou plusieurs variables textuelles ;
• Construction du vocabulaire : mots et segments répétés (suite de mots). Edition des mots et des segments par ordre alphabétique et ordre de fréquence ;
• Modification interactive du vocabulaire avec un lemmatiseur semi-automatique ;
• Sauvegarde des règles de lemmatisation pour application sur un autre corpus ;
• Recherche et édition des contextes des mots ;
• Caractérisation de sous-populations par le vocabulaire spécifique : mots et phrases caractéristiques ;
• Création de tableau lexical de contingence (mots et segments en ligne et variables qualitatives en colonne) ;
• Analyse des correspondances (AFC) sur tableau lexical, classifica- tion des mots et des segments répétés.
• Création d’une base SPAD comprenant les variables numériques initiales et complétée par les mots et les segments.
• Création de questionnaires, utilisation de bibliothèques de questions ;
• Création automatique de masques de saisie avec contrôle de cohérence ;
• Définition de plans de tri pour l’automatisation d’enquêtes récurrentes ;
• Tris à plat et tris croisés avec édition automatique des tableaux et des graphiques dans Excel, Word, Html ;
• Bilan d’image avec la méthode « Satimix ».
Règles d’association
• Recherche d’associations au sein de données transactionnelles (tickets de caisse). Possibilité de regrouper les données à chaud selon une table de recodages (Méta data) ;
• Recherche des associations de modalités dans un tableau individus x variables ;
• Editeur interactif pour sélectionner des règles selon des filtres statistiques ou des règles métiers.
Réseaux Bayésiens
• Construction du réseau initial selon la méthode « Bayésien naïf »,
« parent caché », « augmenté par arbres » ou « augmenté par forêt » ;
• Editeur interactif du réseau permettant d’affiner le modèle selon des règles statistiques ou des règles métiers.
Réseaux de neurones
• Classification ou régression par réseau de perceptron multicouches ;
• Recherche automatique de la meilleure architecture du réseau ;
• Plusieurs types de fonctions d’activation : tangente hyperbolique, sigmoïde, softmax, logarithmique ;
• Algorithmes d’apprentissage performants : back propagation, resilient back propagation, scaled conjuged gradient… ;
• Représentation graphique du réseau.
SVM (Support vector machines)
• Classification ou régression par algorithme de « séparateurs à vaste marge » (C-SVC - Nu-SVC / Epsilon-SVR – Nu-SVR) ;
• Plusieurs types de noyaux : linéaire, polynomial, RBF, sigmoïde ;
• Recherche automatique des valeurs optimales des paramètres ;
• Visualisation graphique de la qualité du modèle.
Question
PLS Path Modeling (en option)
• Modélisation d’équations structurelles sur variables latentes ;
• Définition manuelle ou graphique du modèle ;
• Mode d’estimation interne : structurel, factoriel, centroïde ;
• Régression classique ou PLS entre variables latentes ;
• Estimation des intervalles de confiance par bootstrap, jacknife ;
• Visualisation graphique des résultats du modèle.
Serveur de déploiement
• Permet de déployer vos modèles dans vos bases de données et vos Datamarts ;
• Vos bases de données opérationnelles sont toujours à jour des indica- teurs construits par Coheris SPAD ;
• Lancement des processus de déploiement de façon manuelle ou programmée ;
• Exécution des processus en mode parallèle ;
• Contrôle des exécutions par fichiers Logs ;
• Mise en place d’actions spécifiques selon le déroulement du processus.
Le serveur de déploiement est un produit vendu séparément des packs Coheris SPAD.
Les packs Coheris Analytics SPAD
Coheris SPAD Coheris SPAD
Data mining Coheris SPAD Intégral
Data Management
• • •
Statistiques Descriptives et tests
• • •
Analyses factorielles et typologies
• •
Modéliation statistique
•
Algorithmes de Data Mining
•
Text Mining
•
Question
• •
•
•
Profiling
Domaines d’application
22 quai Gallieni 92150 Suresnes - France / Tél. +33 1 57 32 60 60 / Fax +33 1 57 32 62 00 / contact@coheris.com
Editeur de référence de solutions CRM et analytiques, Coheris place la connaissance actionnable au coeur des usages et des stratégies d’entreprise.
De la PME à la multinationale, plus de 1000 entreprises et collectivités ont déjà fait confiance à Coheris dans plus de 80 pays.
Coheris s’appuie sur un réseau étendu de partenaires intégrateurs et conseil et sur ses propres experts pour offrir à ses clients des solutions à la fois opérationnelles, analytiques et prédictives au service de leurs performances.
En savoir plus : www.coheris.com
Coheris en bref
Banque - Assurance
Finance Edition - Média Transport
• Direction Marketing / Commerciale : Ciblage - Fidélisation - Ventes additionnelles, ventes croisées - Efficacité de la force de vente - Personnalisation de l’offre - Relation client - Typologie d’agences - Enquête de satisfaction.
• Direction du risque : Gestion et calcul du risque client - Analyse des sinistres - Antici- pation de la survenue d’incidents financiers - Aide au recouvrement en orientant la bonne démarche - Détection de fraudes.
Grande Distribution Grande Consommation
• Direction Marketing / Etudes : Ciblage - Relation client - Personnalisation de l’offre - Etudes de marché - Enquêtes de satisfaction - Cross selling - Segmentation comportemen- tale des porteurs de carte de fidélité - Prévisions - Analyse textuelle des contacts clients - Segmentation des points de ventes - Détection de fraudes.
• Direction Commerciale : Prédictions - Optimisation de la force commerciale.
• Recherche & Développement / Qualité : Analyses sensorielles - Contrôle qualité.
High Tech - Telecom Industrie
• Direction Commerciale / Marketing : Ciblage - Fidélisation - Ventes additionnelles, ventes croisées - Efficacité de la force de vente - Personnalisation de l’offre - Relation client - Typologie des points de ventes - Enquête de satisfaction.
• Direction Recherche & Développement : Métrologie - Analyse des pannes.
• Production / Fabrication : perfectionne- ment des procédés de fabrication - Etude des défauts survenus à l’utilisation - Certification de qualité d’un produit - Validation de nouvelles méthodes de mesures - Etudes qualité.
• Fidélisation - Ciblage - Personnalisation des contenus médias - Veille comportementale - Veille sociologique - Image et notoriété - Positionnement clientèle et audience - Etudes de lectorat.
• Direction Marketing / Commerciale : Veille comportementale - Prédiction d’audiences et de cibles - Aide à la vente d’espaces publicitaires - Affinage des plans de média planning.
Santé
• Santé publique : Hôpitaux - Cliniques, observatoires de santé… : Etat des lieux des comportements en matière de santé - Analyse des risques sanitaires - Etude de traitements, de thérapies - Etudes en milieu hospitalier.
• Organismes de Sécurité Sociale : Synthèse des comportements et profils les plus typiques parmi les assurés sociaux, allocataires, retraités… - Détection des besoins et services nouveaux.
Cosmétologie - Laboratoires pharmaceutiques
• Direction Marketing/Etudes : Ciblage - Personnalisation de l’offre - Enquête de satisfaction.
• Direction Commerciale : Optimisation des plans d’action des visiteurs médicaux - Evaluation du potentiel de commercialisation des nouveaux produits.
• Recherche & Développement/Qualité : Contrôle qualité - Perfectionnement des procédés de fabrication.
• Transports de personnes : Enquête de satisfaction - Etude des comportements à risque - Etude « Origine - Destination » - Prévision du trafic - Mesure de la fraude.
• Transports de marchandises (Routier, FRET) : Gestion des flux - Modélisation des retards - Analyse de la satisfaction client - Gestion du parc - Evaluation des risques liés au transport de marchandises.
Administrations - Service Public
• Collectivités locales et territoriales : Détermination des priorités qui assurent le développement économique, la sécurité des biens et des personnes, la protection de l’environnement.
• Etude de l’impact d’implantation d’entre- prises, détermination des leviers qui favorisent l’implantation d’entreprises - Photographie des populations, des équipe- ments urbains, de l’emploi - Amélioration des services des collectivités territoriales pour les usagers - Etude des migrations de population.
Enseignement - Recherche
• Coheris SPAD entretient depuis sa création des relations privilégiées avec le secteur de l’Enseignement et de la Recherche grâce à un accord de distribution signé avec le Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche (MESR).
• La politique de développement de Coheris SPAD s’appuie sur des partenariats scienti- fiques de haut niveau avec des chercheurs français et européens faisant autorité dans leur domaine. Rendre l’innovation opération- nelle est notre souci permanent.
