Boostez votre entreprise avec Looker et le Machine Learning

Table of Contents

1. Introduction
2. Qu'est-ce que Looker ?
3. Pourquoi utiliser le machine learning dans Looker ?
4. Comment commencer avec le machine learning dans Looker ?
5. Création d'un modèle de machine learning
6. Sélection des variables d'entrée
7. Entraînement et évaluation du modèle
8. Interprétation des résultats
9. Utilisation des prédictions
10. Conclusion

Introduction

Dans cet article, nous allons explorer l'utilisation du machine learning dans Looker, la plateforme d'intelligence d'affaires de Google. Nous découvrirons ce qu'est Looker, pourquoi il est intéressant d'utiliser le machine learning dans cette plateforme, et comment commencer à créer des modèles de machine learning dans Looker. Nous discuterons également de la sélection des variables d'entrée, de l'entraînement et de l'évaluation du modèle, de l'interprétation des résultats, de l'utilisation des prédictions, et enfin, nous conclurons sur les avantages du machine learning dans Looker.

Qu'est-ce que Looker ?

Looker est la plateforme d'intelligence d'affaires de Google, conçue pour l'analyse et l'exploitation des données. De nombreuses grandes organisations l'utilisent pour créer des flux de données personnalisés qui permettent aux utilisateurs métier de prendre de meilleures décisions grâce aux données. Looker offre une interface intuitive et conviviale, ainsi qu'une large gamme d'outils d'analyse et de visualisation.

Pourquoi utiliser le machine learning dans Looker ?

Le machine learning permet d'ajouter des fonctionnalités de prédiction et d'analyse avancée aux flux de travail d'intelligence d'affaires dans Looker. Les analyses prédictives peuvent aider les analystes métier à prendre des décisions plus éclairées et à anticiper les tendances futures. Avec le machine learning dans Looker, les utilisateurs métier peuvent accéder à la puissance des algorithmes de machine learning de Google pour obtenir des prédictions précises et exploitables.

Comment commencer avec le machine learning dans Looker ?

Pour commencer avec le machine learning dans Looker, vous devez d'abord demander à votre administrateur Looker d'installer l'application "Machine Learning Accelerator" à partir du Looker Marketplace. Une fois l'application installée, vous pouvez commencer à créer des modèles de machine learning et à utiliser les prédictions générées par ces modèles dans vos analyses.

Création d'un modèle de machine learning

La première étape pour utiliser le machine learning dans Looker consiste à créer un modèle de machine learning. Pour cela, vous devez accéder à l'Explorateur Looker dédié à la satisfaction des clients des compagnies aériennes. Ce modèle sera utilisé pour prédire la satisfaction des clients en se basant sur différentes variables.

🔍 **Étape 1: Sélection de l'objectif**

Dans cette étape, vous devez choisir l'objectif de votre modèle de machine learning. Par exemple, vous pouvez choisir de prédire si un client est satisfait ou non de son vol.

🔍 **Étape 2: Sélection des variables d'entrée**

Dans cette étape, vous devez sélectionner les variables d'entrée qui seront utilisées pour entraîner le modèle. Ces variables peuvent inclure des facteurs tels que le confort du siège, le divertissement en vol, la facilité de réservation en ligne, l'espace pour les jambes, etc.

🔍 **Étape 3: Entraînement et évaluation du modèle**

Une fois que vous avez sélectionné les variables d'entrée, vous pouvez commencer l'entraînement du modèle. Looker utilisera vos données pour créer un modèle de machine learning qui sera capable de prédire la satisfaction des clients en se basant sur les variables sélectionnées. Après l'entraînement, le modèle sera évalué pour mesurer sa performance.

🔍 **Étape 4: Interprétation des résultats**

Après l'entraînement et l'évaluation du modèle, vous pouvez accéder à la section "Feature Importance" pour comprendre quels sont les facteurs les plus importants pour prédire la satisfaction des clients. Cette information vous sera utile pour prendre des décisions éclairées concernant votre service client.

🔍 **Étape 5: Utilisation des prédictions**

Une fois que vous avez un modèle entraîné, vous pouvez l'utiliser pour faire des prédictions sur de nouvelles données. Ces prédictions peuvent être utilisées pour prendre des décisions commerciales éclairées et pour identifier les clients mécontents qui pourraient nécessiter une attention particulière.

🔍 **Conclusion**

Le machine learning dans Looker offre aux utilisateurs métier la possibilité d'utiliser des algorithmes avancés pour prédire et analyser les données. Cela permet de prendre des décisions plus éclairées et d'améliorer la satisfaction des clients. Avec Looker, vous disposez de tous les outils nécessaires pour exploiter la puissance du machine learning dans votre entreprise.

Conclusion

Le machine learning dans Looker offre de nouvelles possibilités d'analyse et de prédiction pour les utilisateurs métier. En utilisant les fonctionnalités de machine learning de Looker, vous pouvez créer des modèles prédictifs précis et utiliser les prédictions pour améliorer la prise de décision et l'expérience client. Que ce soit pour prédire la satisfaction des clients, optimiser les processus commerciaux ou améliorer la gestion de la chaîne d'approvisionnement, le machine learning dans Looker peut être utilisé dans de nombreux cas d'utilisation différents pour améliorer les performances et la rentabilité de votre entreprise.

Les possibilités offertes par le machine learning dans Looker sont infinies, et les entreprises peuvent tirer parti de cette technologie pour obtenir des informations précieuses à partir de leurs données. En demandant à votre administrateur Looker d'installer l'application "Machine Learning Accelerator" à partir du Looker Marketplace, vous pouvez commencer à explorer les avantages du machine learning dans Looker dès aujourd'hui.

Pour plus d'informations sur le machine learning dans Looker, n'hésitez pas à consulter les ressources suivantes :

• Looker Marketplace
• Documentation Looker
• Google Cloud Machine Learning