Synthétiser des insights issus d'expériences complexes

Conception expérimentale en Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Données de rendement industriel

manufacturing_yield

 BatchID  MaterialType  ProductionSpeed  TemperatureSetting  YieldStrength
      39       Polymer           Medium             Optimal          58.83
     195         Metal             High                High          51.29
     462       Polymer             High             Optimal          55.15
     696     Composite           Medium                 Low          50.27
     142     Composite             High                 Low          57.62
  • Plan multifactoriel : MaterialType, ProductionSpeed, TemperatureSetting
  • Variable de réponse : YieldStrength
Conception expérimentale en Python

Données de qualité industrielle

manufacturing_quality

 BatchID ProductionSpeed  ProductQuality
     149             Low           93.87
     739            High           93.35
     617          Medium           90.45
     131            High           90.26
     684             Low           91.62
  • Plan : ProductionSpeed
  • Variable de réponse : ProductQuality
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Stratégie de jointure

merged_manufacturing = pd.merge(manufacturing_yield,
                       manufacturing_quality, 
                       on=['BatchID', 'ProductionSpeed'])
print(merged_manufacturing)

 BatchID  MaterialType  ProductionSpeed  TemperatureSetting  YieldStrength  ProductQuality
       1         Metal              Low                High          57.32           91.19
       5     Composite           Medium             Optimal          51.82           90.20
       7       Polymer              Low                High          56.12           91.66
       8     Composite             High             Optimal          50.91           93.05
      11       Polymer              Low                High          50.13           92.31
Conception expérimentale en Python

Diagramme en barres juxtaposées

import seaborn as sns
sns.catplot(x='MaterialType', y='YieldStrength', hue='ProductionSpeed', kind='bar', 
            data=merged_manufacturing)

catplot.png

Conception expérimentale en Python

Nuage de points à trois variables

sns.relplot(x='YieldStrength', y='ProductQuality', hue='ProductionSpeed', 
            kind='scatter', data=merged_manufacturing)
plt.title('Yield Strength vs. Product Quality by Production Speed')

Résistance vs. qualité selon la vitesse de production

Conception expérimentale en Python

Communiquer des données à un public technique

 

  • Construire des récits de données
    • p-values
    • Statistiques de test
    • Seuils de significativité
  • Visualiser des données complexes
    • Cartes thermiques
    • Nuages de points multicolores
    • Projections

Présenter à un public technique

Conception expérimentale en Python

Engager un public non technique avec les données

 

  • Simplifier les insights
    • Visuels de base : diagrammes en barres et courbes
  • Préparer des présentations centrées public
    • Pourquoi ces données comptent-elles ?
    • Relier les insights aux usages concrets

Data storytelling

Conception expérimentale en Python

Passons à la pratique !

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