TREENSIGHT
L'arbre de la connaissance : un chemin vers la science des données pour tous
Bénéfices
- Contrôle du processus d'analyse des données
- Chaîne de décision réduite et recentrée
- Visualisation et exploration interactive jusqu'à un million d'observations en temps réel
Mots clefs
- Analyse des données
- Interface graphique
- Arbres de classification et de décision
- Interface Homme Machine
Propriété Intellectuelle
- 1 logiciel
Laboratoire
- LIG
Établissements
- CNRS
- GRENOBLE INP-UGA
- INRIA
- UGA
Continuum Linksium
- Maturation
- Incubation
Contexte
Treensight est une interface d'utilisateur graphique générique et extensible qui permet de visualiser et de manipuler interactivement des arbres de classification et de décision, tout en gardant un lien étroit avec les données. Treensight assure une collaboration utilisateur/machine efficace en offrant un meilleur contrôle sur les données analysées et un aperçu détaillé de chaque groupe d'instances (clusters).
Technologie
Treensight est une application multi-plateforme (macOS, Linux, Windows). Elle comporte trois composantes :
- Le noyau (Javascript) : il propose des techniques de visualisation, exploration et filtrage jusqu'à 1M de données.
- Une librairie extensible de scripts (Python) : elle contient des fonctions d'apprentissage, d'analyse et de manipulation de données.
- Protocole de communication : il assure la liaison entre le noyau et la librairie de scripts.
Avantages
Treensight présente quatre caractéristiques principales :
- Affichage dynamique : des informations sur le cluster sélectionné sont affichées dans le panneau de droite : nom, statistiques sur les instances, distances, etc.
- Répartition des instances : le panneau de gauche permet de créer des "points de vue". Dans chacun d'eux, l'utilisateur sélectionne des règles de coloriage et des modes de visualisation qui seront affichés dans le panneau central.
- Comparaison de variables : l'utilisateur peut comparer les indicateurs statistiques de variable issus de différents groupes.
- Comparaison des clusters : de la même manière, l'utilisateur peut facilement comparer les groupes et leur évolution.
Maturité
Une première version multiplateforme (Windows, Linus, MacOS) du logiciel est publiée, avec un accès restreint. Ce logiciel est utilisé dans plusieurs projets par des chercheurs de diverses disciplines.
Applications
- Science et technologie : classification, recherche d'indicateurs, maintenance...
- Domaine médical et sanitaire : analyse de cohorte, étude de sensibilité/spécificité...
- Marketing et économie : impact d'une campagne, profilage des utilisateurs...
- Sociologie : étude des populations et de leur évolution, analyse des enquêtes...
On en parle dans le magazine
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