Analyse & statistiques

Régression et modèles, sur un moteur R

Estimez régressions linéaires et logistiques, ANOVA et bien d’autres modèles directement dans l’outil. Sélectionnez vos variables par stepwise, Lasso ou Ridge, sur un moteur R, sans export de données et sans une ligne de code R. Made in Munich.

Tableau de bord DataLion affichant des résultats de régression et leurs coefficients

DataLion estime régressions et modèles directement sur un moteur R : linéaire, ordinale, Poisson, binomiale, multinomiale, binomiale négative et quasi-Poisson, plus ANOVA et ANOVA à deux facteurs. La sélection des variables se fait par stepwise (ascendant, descendant ou bidirectionnel), Lasso ou Ridge, sans export de données ni code R.

Instituts d’études, marques et équipes insights font confiance à DataLion

  • YouGov
  • Mediengruppe RTL Deutschland
  • SevenOne Media
  • Nielsen Sports
  • Spiegel Institut
  • Messe Berlin
  • Hartmann
  • 50+ types de graphiques interactifs
  • 20+ méthodes statistiques
  • SPSS · Excel · CSV import sans perte de données
  • ISO 27001 centres de données certifiés (Allemagne)

Du modèle linéaire à la régression sur données de comptage

DataLion couvre les familles de régression qui comptent en études de marché : la régression linéaire pour les variables métriques, le logit ordonné pour les échelles, les modèles binomial et multinomial pour les résultats catégoriels, et Poisson, binomial négatif et quasi-Poisson pour les données de comptage.

Vous choisissez le modèle qui convient, DataLion l’estime sur le moteur R et restitue les résultats directement dans le tableau de bord, sans export de données ni code R.

  • Régression linéaire pour les variables métriques
  • Régression logit ordonnée pour les échelles
  • Binomial et multinomial pour les résultats catégoriels
  • Poisson, binomial négatif et quasi-Poisson pour les comptages

Sélectionner les variables automatiquement

Quels prédicteurs garder dans le modèle ? DataLion propose la sélection stepwise (ascendante, descendante ou bidirectionnelle) ainsi que Lasso et Ridge, pour tirer d’un grand nombre de candidats un modèle parcimonieux et stable.

Lasso et Ridge régularisent les coefficients, ce qui est utile lorsque beaucoup de variables corrélées entrent en jeu et qu’il faut un modèle robuste.

  • Stepwise ascendant, descendant et bidirectionnel
  • Lasso pour des modèles parcimonieux
  • Ridge contre la multicolinéarité
  • Des modèles robustes à partir de nombreux candidats

ANOVA et ANOVA à deux facteurs

Pour comparer des moyennes entre groupes, DataLion calcule l’ANOVA et l’ANOVA à deux facteurs, interaction des deux facteurs comprise.

Avec les tests de significativité, vous disposez de tout l’outillage inférentiel au même endroit : de la simple comparaison de colonnes au modèle multifactoriel.

  • ANOVA à un facteur entre groupes
  • ANOVA à deux facteurs avec interaction
  • Cohérente avec les tests de significativité
  • Le tout sur le même moteur R

Modéliser sans rupture de support

Comme les modèles tournent directement sur votre jeu de données dans DataLion, il n’y a ni export vers R, SPSS ou Python, ni réimport des résultats. Vous modélisez sur les mêmes données pondérées que celles qui servent à vos tris croisés et à vos graphiques.

L’analyse des facteurs clés (importance relative) s’appuie précisément sur cette base de modélisation pour montrer quels facteurs expliquent le plus un résultat.

  • Des modèles calculés sur le jeu de données, sans export
  • Les mêmes données pondérées que pour les tableaux
  • Plus de 20 procédures prédéfinies au même endroit
  • La base de l’analyse des facteurs clés (importance relative)

Voyez DataLion avec vos propres données

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Parmi les mieux notés

4,5 étoiles sur 5 sur G2 et OMR Reviews

Ce que disent les utilisateurs de DataLion

  • via G2
    Entreprise très professionnelle, attentive aux besoins de ses clients, avec un excellent logiciel et un excellent service.
    Generoso M. · Analyste CRM, Automobile
  • via G2
    Les interlocuteurs chez DataLion sont très impliqués. En cas de problème, on peut compter sur leur aide. DataLion réagit vite aux demandes de nouvelles fonctionnalités.
    Robert Q. · Directeur général
  • via G2
    La simplicité d’utilisation, en particulier pour les sujets d’études de marché. Un back-office structuré avec de nombreuses possibilités de personnalisation.
    Utilisateur vérifié · Études de marché
  • via G2
    Grâce à la fonction d’intégration, nous produisons des insights à partir de nos données pour notre audience et nos clients en moins de la moitié du temps qu’il nous fallait auparavant.
    Utilisateur vérifié · Loisirs, voyage & tourisme
Lire les 16 avis sur G2 →
Nous travaillons désormais beaucoup plus efficacement, ce qui nous laisse plus de temps pour tirer les enseignements et les insights des données pour nos clients.
Jens Falkenau, Vice President Market Research · Nielsen Sports
Lire l’étude de cas (en anglais) →

Les autres fonctions d’analyse

Questions fréquentes sur la régression et les modèles

Quels modèles de régression DataLion propose-t-il ?
Les régressions linéaire, ordinale (logit ordonné), de Poisson, binomiale, multinomiale, binomiale négative et quasi-Poisson, ainsi que l’ANOVA et l’ANOVA à deux facteurs, toutes sur le moteur R.
Puis-je faire sélectionner les variables automatiquement ?
Oui. DataLion propose la sélection stepwise (ascendante, descendante et bidirectionnelle) ainsi que Lasso et Ridge, pour tirer d’un grand nombre de candidats un modèle parcimonieux et robuste.
Dois-je maîtriser R ou exporter mes données ?
Non. Les modèles tournent en arrière-plan sur un moteur R, mais vous choisissez la procédure d’un clic. Ni code R ni export de données ne sont nécessaires.
DataLion gère-t-il l’ANOVA ?
Oui, l’ANOVA à un facteur et l’ANOVA à deux facteurs, interaction comprise, en cohérence avec les autres tests de significativité.
Quel lien entre régression et analyse des facteurs clés ?
L’analyse des facteurs clés reprend cette base de modélisation sous forme d’analyse d’importance relative (décomposition de variance), pour montrer quels facteurs expliquent le plus un résultat comme le NPS ou la satisfaction.

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