La recherche d’optimisation énergétique est un enjeu majeur pour les gestionnaires de parcs de bâtiments. Mais il n’est pas toujours évident de dégager des informations pertinentes du très grand nombre de variables à leur disposition.

Comment traiter cette masse de données pour identifier les sites mauvais élèves en matière d’efficacité énergétique et faciliter la prise de décision ?

À données simples, interprétation simple

Croiser et interpréter des données n’a rien de sorcier lorsqu’elles sont peu nombreuses. Si les deux seules variables à prendre en compte dans l’évaluation de la performance énergétique étaient la consommation d’énergie et la surface, il devient alors possible d’identifier sur un graphique en deux dimensions, les sites à cibler en priorité dans le cadre d’une recherche d’économies d’énergie, voir Figure 1.

 

 

 

Continuer à lire : Le clustering, ou comment ne pas se laisser déborder par les données

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