Qu’est-ce que l’analyse des données ? Recherche, types et exemple
Evelyn Clarke
⚡ Résumé intelligent
L'analyse des données est le processus de nettoyage, de transformation et de modélisation des données permettant à une organisation d'exploiter pleinement son potentiel.tracIl s'agit d'obtenir des informations utiles et d'agir en conséquence. Cinq techniques et un flux de travail en six phases structurent le travail.
Qu'est-ce que l'analyse des données?
Analyse de données L'analyse de données est définie comme un processus de nettoyage, de transformation et de modélisation des données visant à en extraire des informations utiles à la prise de décision en entreprise. Son objectif est d'extracextraire des informations utiles des données et prendre une décision basée sur cette analyse.
Un exemple simple d'analyse de données se produit lorsque nous prenons une décision au quotidien en réfléchissant à ce qui s'est passé la fois précédente ou aux conséquences d'un choix particulier. Il s'agit simplement d'analyser notre passé ou notre avenir et de décider en conséquence, en se basant sur nos souvenirs ou nos attentes. Un analyste procède de la même manière dans le monde des affaires : c'est ce qu'on appelle l'analyse de données.
L'analyse des données s'inscrit dans le domaine plus vaste de Sciences des données, qui couvre également l'ingénierie des données, l'apprentissage automatique et le déploiement.
Pourquoi l'analyse des données est-elle importante ?
Pour développer votre entreprise, et même pour progresser dans votre vie, il suffit parfois d'analyser.
Si votre entreprise ne se développe pas, il est essentiel de faire le point, de reconnaître vos erreurs et d'élaborer un nouveau plan pour éviter de les reproduire. Même si elle est en croissance, il faut viser l'avenir pour la faire croître davantage. Pour cela, il suffit d'analyser vos données et vos processus.
Outils d'analyse de données
Chaque phase décrite ci-dessous est réalisée à l'aide d'un logiciel, et la capture d'écran ci-dessous illustre le type d'interface que présente un outil d'analyse.
Les outils d'analyse de données facilitent le traitement et la manipulation des données, l'analyse des relations et des corrélations entre les ensembles de données, ainsi que l'identification des tendances et des schémas à interpréter. Les tableurs permettent de traiter de petits ensembles de données, tandis que les requêtes SQL interrogent l'entrepôt de données. Python et R Les plateformes de veille stratégique gèrent les statistiques et la modélisation, et publient les résultats sur un tableau de bord. Voici une liste complète : les outils utilisé dans la recherche.
Types d'analyse de données : techniques et méthodes
Il ya plusieurs types d'analyse de données Il existe des techniques basées sur le monde des affaires et la technologie. Cependant, les principales méthodes d'analyse de données sont :
- Analyse de texte
- analyses statistiques
- Analyse diagnostique
- Analyse prédictive
- Analyse prescriptive
Les cinq éléments s'appuient les uns sur les autres. Le tableau ci-dessous présente la question à laquelle chacun répond avant que les sections suivantes ne les expliquent individuellement.
| Technique | Question à laquelle il répond | Sortie typique |
|---|---|---|
| Analyse de texte | Quels schémas se cachent dans un texte non structuré ? | Thèmes, mots-clés, règles extraites |
| analyses statistiques | Qu'est-il arrivé? | Tableaux de bord, statistiques récapitulatives |
| Analyse diagnostique | Pourquoi est-ce arrivé? | Causes profondes, schémas comportementaux |
| Analyse prédictive | Qu'est-ce qui est susceptible de se produire ? | Prévisions, scores de risque |
| Analyse prescriptive | Que devrions-nous faire à ce sujet ? | Actions recommandées |
Analyse de texte
L'analyse de texte est également appelée exploration de données. C'est une méthode d'analyse de données utilisée pour découvrir des tendances dans de grands ensembles de données à l'aide de bases de données ou de outils d'exploration de donnéesElle transforme les données brutes en informations commerciales. Les outils de veille stratégique disponibles sur le marché sont utilisés pour prendre des décisions commerciales stratégiques. Globalement, elle offre un moyen d'extracet examiner les données, en dégager des tendances et enfin interpréter les données.
Analyses statistiques
L'analyse statistique permet de comprendre ce qui s'est passé en utilisant des données historiques présentées sous forme de tableaux de bord. Elle comprend la collecte, l'analyse, l'interprétation, la présentation et la modélisation des données, et peut s'appliquer à un ensemble de données complet ou à un échantillon. On distingue deux catégories d'analyse statistique : l'analyse descriptive et l'analyse inférentielle.
DescriptAnalyse ive
DescriptL'analyse de données résume l'ensemble des données ou un échantillon de données numériques. Elle indique la moyenne et l'écart type pour les données continues, et les pourcentages et les fréquences pour les données catégorielles.
Analyse inférentielle
L'analyse inférentielle s'applique à un échantillon prélevé sur l'ensemble des données. Ce type d'analyse permet d'aboutir à différentes conclusions à partir d'une même population en sélectionnant différents échantillons.
Analyse diagnostique
L'analyse diagnostique permet de comprendre le « pourquoi cela s'est produit » en identifiant la cause sous-jacente aux observations issues de l'analyse statistique. Cette analyse est utile pour repérer les tendances comportementales dans les données. Si un nouveau problème survient dans vos processus métier, vous pouvez vous référer à cette analyse pour y trouver des schémas similaires, et il y a de fortes chances qu'une solution similaire puisse être appliquée au nouveau problème.
Analyse prédictive
L'analyse prédictive permet d'anticiper les événements futurs à partir de données antérieures. Un exemple simple : si l'année dernière j'ai acheté deux robes grâce à mes économies, et que cette année mon salaire double, je pourrai en acheter quatre. Bien sûr, la réalité est plus complexe, car il faut tenir compte d'autres facteurs : le prix des vêtements a peut-être augmenté, vous pourriez préférer un vélo ou avoir besoin d'acheter une maison.
Cette analyse permet donc de faire des prédictions sur les résultats futurs à partir de données actuelles ou passées. Une prévision n'est qu'une estimation ; sa précision dépend de la quantité et de la profondeur des informations disponibles.
Analyse prescriptive
L'analyse prescriptive combine les enseignements de toutes les analyses précédentes afin de déterminer la marche à suivre face à un problème ou une décision donnée. La plupart des entreprises axées sur les données utilisent l'analyse prescriptive car les analyses prédictive et descriptive seules ne suffisent pas à améliorer la performance des données. En fonction des situations et des problèmes actuels, elles analysent les données et prennent des décisions.
Processus d'analyse des données
Choisir une technique répond à la question que vous vous posez ; le processus ci-dessous explique comment le travail est effectué. processus d'analyse des données Il s'agit de recueillir des informations à l'aide d'une application ou d'un outil approprié permettant d'explorer les données et d'y déceler des tendances. À partir de ces informations, il est possible de prendre des décisions ou de tirer des conclusions.
L'analyse des données comprend les phases suivantes :
- Collecte des besoins en données
- Collecte de données
- Nettoyage des données
- Analyse de données
- L'interprétation des données
- Visualisation de données
Collecte des exigences en matière de données
Avant toute chose, réfléchissez à la raison d'être de cette analyse de données. Il vous faut définir le but ou l'objectif de l'analyse et déterminer le type d'analyse à effectuer. À cette étape, vous décidez des éléments à analyser et de la manière de les mesurer, et vous précisez les raisons de votre étude ainsi que les indicateurs qui seront utilisés.
Collecte des Données
Après la définition des besoins, vous aurez une idée précise de ce que vous devez mesurer et des résultats attendus. Il est maintenant temps de collecter les données en fonction de ces besoins. Une fois collectées, les données doivent être traitées et organisées en vue de leur analyse. Comme elles proviennent de sources diverses, tenez un registre indiquant la date de collecte et la source de chaque ensemble de données.
Nettoyage de données
Les données collectées peuvent s'avérer inutiles ou non pertinentes pour votre objectif ; il est donc indispensable de les nettoyer. Ces données peuvent contenir des doublons, des espaces vides ou des erreurs. Elles doivent être propres et exemptes d'erreurs. Cette étape est cruciale avant l'analyse, car la qualité du nettoyage détermine la pertinence des résultats obtenus par rapport à vos attentes.
Historique
Une fois les données collectées, nettoyées et traitées, elles sont prêtes pour l'analyse. En manipulant ces données, vous constaterez peut-être que vous disposez déjà des informations nécessaires, ou qu'il vous faut en collecter davantage. Durant cette phase, vous utilisez un logiciel d'analyse de données pour comprendre, interpréter et tirer des conclusions en fonction des besoins.
L'interprétation des données
Après avoir analysé vos données, il est enfin temps d'interpréter les résultats. Vous pouvez choisir comment exprimer ou communiquer l'analyse : simplement par écrit, ou sous forme de tableau ou de graphique. Utilisez ensuite les résultats de votre analyse pour déterminer la meilleure stratégie à adopter.
Visualisation de Données
La visualisation des données est omniprésente et se présente souvent sous forme de graphiques et de diagrammes. Autrement dit, les données sont représentées graphiquement pour faciliter leur compréhension et leur traitement. La visualisation des données est fréquemment utilisée pour découvrir des faits et des tendances inconnus. En observant les relations et en comparant les ensembles de données, il est possible de faire émerger des informations pertinentes.
