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Salut à tous, j’ai un petit casse-tête perso et je me demandais si certains d’entre vous avaient déjà eu ce sentiment. Je travaille sur un projet de segmentation client, et après avoir nettoyé et préparé mes données, j’ai l’impression d’avoir perdu quelque chose en route – comme si la réalité terrain s’était un peu évaporée une fois les chiffres dans mon tableau. C’est un peu frustrant, parce que d’un côté les indicateurs sont propres et prêts, mais de l’autre, j’ai ce doute sur la pertinence réelle de ce que je vais en tirer. Vous arrive-t-il de douter de la représentativité de vos données après une longue phase de préparation ?

Oui il m arrive de douter de la représentativité après une longue phase de nettoyage. Les chiffres semblent propres mais j ai peur que le terrain se soit évaporé dans les hypothèses et les choix de métriques et du coup la réalité ne colle pas vraiment.

Dans mon expérience la représentativité tient parfois au fait d aller vérifier le terrain par des sources externes ou des tests simples même après un nettoyage lourd et une normalisation des données. Si on ne teste pas ces hypothèses contre le contexte réel on peut croire que tout est prêt alors que les biais guettent.

J avoue que j ai envie d avancer vite mais je me demande si la représentativité est vraiment capturée. Peut etre que j ai juste une impression que tout est propre et que le monde réel est plus désordonné.

Ce n est peut etre pas la représentativité qui manque mais la façon dont on mesure le terrain dans le cadre de ce projet.

Franchement la représentativité peut sembler parfaite sur le papier et ne pas raconter l histoire sur le terrain ce qui peut être frustrant mais plausible.

Pour certains il faut parler le jargon propre a l equipe et pour d autres il faut garder l esprit critique la représentativité devient alors une notion fluide qui évolue selon les attentes et les habitudes de lecture

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