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Articles avec le tag ‘Normalisation’

L’outil permet

1. de capturer les données,

2. de normaliser – si nécessaire – les données de coût,

3. d’éliminer les redondances s’il en existe,

4. de retirer les produits qui semblent ne pas appartenir à la famille,

5. de mettre en évidence – et de corriger – ce qui semble être des erreurs de saisie,

6. d’analyser les corrélations entre les variables et de déterminer l’importance du risque à vouloir utiliser des variables trop corrélées ,

7. de déterminer scientifiquement les variables (tant quantitatives que qualitatives) qui sont réellement causales,

8. de choisir la méthode de calcul des paramètres de la formule de la façon la plus optimale compte tenu de la nature des données ,

9. de présenter les résultats tant sous forme de graphique que sous forme de tableau,

10. d‘analyser les écarts entre la formule et les données pour tenter d’une part de valider la méthode de calcul, d’autre part d’améliorer si c’est possible la formule.

L’outil permet

1. de capturer rapidement les données ,

2. de normaliser les données de coût (plusieurs algorithmes de normalisation doivent être disponibles car la normalisation dépend des données),

3. de présenter les résultats (la FEC et sa qualité) sur un graphe permettant de supprimer certains produits qui sont trop écartés des autres et de recalculer la formule,

4. si nécessaire de voir les résultats détaillés des calculs faits.

Gérez vos propres données !

• Regroupez vos données en familles homogènes en leur associant un coût et autant de variables quantitatives (numériques) et qualitatives (non numériques) que vous le souhaitez.
• Archivez ces données, en les saisissant ou en les important directement.
• Normalisez ces données à l’aide de plusieurs algorithmes intégrés paramétrables.

Vous disposez finalement d’un ensemble de données directement comparables.