
Envoyé par
dev_ggy
Bonjour à tous,
Plusieurs options s'offrent à toi.
Mais le plus simple serait de normaliser l'ensemble des résultats sur une moyenne standard. Cinq et demi si tu prends une note avec des indices de 1 à 10. La normalisation s'effectue en calculant la moyenne qui peut être pondérée et en la soustrayant à la note. Ce résultat tu peux le diviser par un écart type toujours avec la possibilité de le pondérer. La question : doit-on normaliser les clients ou les utilisateurs en premier ? Cela peut amener à quelques petites différences.
Pour les faits temporels, tu peux ensuite utiliser des fonctions exponentielles par exemple pour pondérer les notes les plus récentes de façon plus importante et ainsi diminuer le pouvoir des notes les plus lointaines dans le temps. Il faut faire attention dans ce type d'analyse à l'ensemble des biais que tu pourrais induire. Par exemple un client qui serait noté très bien, mais de façon assez éloignée dans le temps pourrait se retrouver avec une très mauvaise note alors qu'un client pas très bien noté pourrait se trouver avec de meilleures notes parce que plus récentes.
Bien cordialement,
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