Qu’est-ce que l’analyse des données ? Recherche, types et exemple

Qu'est-ce que l'analyse des données?

L'analyse des données est défini comme un processus de nettoyage, de transformation et de modélisation des données pour découvrir des informations utiles à la prise de décision commerciale. Le but de l'analyse des données est d'extraire des informations utiles à partir des données et de prendre la décision basée sur l'analyse des données.

Un exemple simple d'analyse de données est que chaque fois que nous prenons une décision dans notre vie quotidienne, nous pensons à ce qui s'est passé la dernière fois ou à ce qui se passera en choisissant cette décision particulière. Il ne s’agit rien d’autre que d’analyser notre passé ou notre avenir et de prendre des décisions en fonction de cela. Pour cela, nous rassemblons des souvenirs de notre passé ou des rêves de notre avenir. Ce n’est donc rien d’autre qu’une analyse de données. Désormais, la même chose que l'analyste fait à des fins commerciales s'appelle l'analyse des données.

Dans ce nouvel article concernant notre nouveau projet Sciences des données Tutoriel, vous apprendrez :

Pourquoi l'analyse des données ?

Pour développer votre entreprise voire même grandir dans votre vie, il suffit parfois d’analyser !

Si votre entreprise ne se développe pas, vous devez alors regarder en arrière, reconnaître vos erreurs et refaire un plan sans répéter ces erreurs. Et même si votre entreprise se développe, vous devez alors espérer la faire croître davantage. Tout ce que vous avez à faire est d’analyser vos données et processus métier.

Outils d'analyse de données

Les outils d'analyse de données permettent aux utilisateurs de traiter et de manipuler plus facilement les données, d'analyser les relations et les corrélations entre les ensembles de données, et aident également à identifier des modèles et des tendances à interpréter. Voici une liste complète de les outils utilisé pour l’analyse des données dans la recherche.

Types d'analyse de données : techniques et méthodes

Il ya plusieurs types d'analyse de données techniques qui existent basées sur les affaires et la technologie. Cependant, les principales méthodes d'analyse des données sont :

• Analyse de texte
• Analyses statistiques
• Analyse diagnostique
• Analyse prédictive
• Analyse prescriptive

Analyse de texte

L'analyse de texte est également appelée Data Mining. C'est l'une des méthodes d'analyse des données pour découvrir un modèle dans de grands ensembles de données à l'aide de bases de données ou outils d'exploration de données. Il transformait les données brutes en informations commerciales. Des outils de Business Intelligence sont présents sur le marché et sont utilisés pour prendre des décisions commerciales stratégiques. Dans l'ensemble, il offre un moyen d'extraire et d'examiner les données, de dériver des modèles et enfin d'interpréter les données.

Analyses statistiques

L'analyse statistique montre « Que se passe-t-il ? » en utilisant les données passées sous forme de tableaux de bord. L'analyse statistique comprend la collecte, l'analyse, l'interprétation, la présentation et la modélisation des données. Il analyse un ensemble de données ou un échantillon de données. Il existe deux catégories de ce type d’analyse : DescriptAnalyse ive et analyse inférentielle.

DescriptAnalyse ive

analyse des données complètes ou un échantillon de données numériques résumées. Il montre la moyenne et l'écart pour les données continues, tandis que le pourcentage et la fréquence pour les données catégorielles.

Analyse inférentielle

analyse un échantillon à partir de données complètes. Dans ce type d'analyse, vous pouvez trouver différentes conclusions à partir des mêmes données en sélectionnant différents échantillons.

Analyse diagnostique

L'analyse diagnostique indique « Pourquoi est-ce arrivé ? » en trouvant la cause à partir des informations trouvées dans l'analyse statistique. Cette analyse est utile pour identifier les modèles de comportement des données. Si un nouveau problème survient dans votre processus métier, vous pouvez alors consulter cette analyse pour trouver des modèles similaires de ce problème. Et il aura peut-être la possibilité d’utiliser des solutions similaires pour résoudre les nouveaux problèmes.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive montre « ce qui est susceptible de se produire » en utilisant les données précédentes. L'exemple d'analyse de données le plus simple est comme si l'année dernière j'avais acheté deux robes en fonction de mes économies et si cette année mon salaire double, alors je peux acheter quatre robes. Mais bien sûr, ce n'est pas facile comme ça parce que vous devez penser à d'autres circonstances, comme les chances que les prix des vêtements augmentent cette année ou peut-être qu'au lieu de robes, vous voulez acheter un nouveau vélo, ou vous devez acheter une maison !

Ici donc, cette analyse fait des prédictions sur les résultats futurs sur la base de données actuelles ou passées. La prévision n’est qu’une estimation. Son exactitude dépend de la quantité d’informations détaillées dont vous disposez et de la quantité d’informations que vous y approfondissez.

Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive combine les informations de toutes les analyses précédentes pour déterminer quelle action entreprendre face à un problème ou une décision actuelle. La plupart des entreprises axées sur les données utilisent l'analyse prescriptive, car les analyses prédictives et descriptives ne suffisent pas à améliorer les performances des données. Sur la base des situations et des problèmes actuels, ils analysent les données et prennent des décisions.

Processus d'analyse des données

La Processus d'analyse des données n'est rien d'autre que la collecte d'informations en utilisant une application ou un outil approprié qui vous permet d'explorer les données et d'y trouver un modèle. Sur la base de ces informations et données, vous pouvez prendre des décisions ou tirer des conclusions définitives.

L'analyse des données comprend les phases suivantes :

• Collecte des exigences en matière de données
• Collecte des Données
• Nettoyage de données
• Historique
• L'interprétation des données
• Visualisation de Données

Collecte des exigences en matière de données

Tout d’abord, vous devez réfléchir à la raison pour laquelle souhaitez-vous effectuer cette analyse de données ? Tout ce dont vous avez besoin pour découvrir le but ou le but de l’analyse des données. Vous devez décider quel type d’analyse de données vous souhaitez effectuer ! Dans cette phase, vous devez décider quoi analyser et comment le mesurer, vous devez comprendre pourquoi vous enquêtez et quelles mesures vous devez utiliser pour effectuer cette analyse.

Collecte des Données

Après la collecte des exigences, vous aurez une idée claire des éléments que vous devez mesurer et de vos conclusions. Il est maintenant temps de collecter vos données en fonction des besoins. Une fois que vous avez collecté vos données, n'oubliez pas que les données collectées doivent être traitées ou organisées pour analyse. Comme vous avez collecté des données provenant de diverses sources, vous devez tenir un journal avec une date de collecte et la source des données.

Nettoyage de données

Désormais, quelles que soient les données collectées, elles peuvent ne pas être utiles ou sans rapport avec votre objectif d'analyse, elles doivent donc être nettoyées. Les données collectées peuvent contenir des enregistrements en double, des espaces blancs ou des erreurs. Les données doivent être nettoyées et exemptes d'erreurs. Cette phase doit être effectuée avant l'analyse car, sur la base du nettoyage des données, votre résultat d'analyse sera plus proche de votre résultat attendu.

Historique

Une fois les données collectées, nettoyées et traitées, elles sont prêtes pour l'analyse. Au fur et à mesure que vous manipulez des données, vous constaterez peut-être que vous disposez des informations exactes dont vous avez besoin ou que vous devrez peut-être collecter davantage de données. Durant cette phase, vous pouvez utiliser outils d'analyse de données et un logiciel qui vous aidera à comprendre, interpréter et tirer des conclusions basées sur les exigences.

L'interprétation des données

Après avoir analysé vos données, il est enfin temps d'interpréter vos résultats. Vous pouvez choisir la manière d'exprimer ou de communiquer votre analyse de données, soit en l'utilisant simplement avec des mots, soit sous la forme d'un tableau ou d'un graphique. Utilisez ensuite les résultats de votre processus d’analyse de données pour décider de votre meilleur plan d’action.

Visualisation de Données

La visualisation de données est très courante dans votre vie de tous les jours ; ils apparaissent souvent sous forme de tableaux et de graphiques. En d’autres termes, les données sont présentées graphiquement afin qu’il soit plus facile pour le cerveau humain de les comprendre et de les traiter. La visualisation des données est souvent utilisée pour découvrir des faits et des tendances inconnus. En observant les relations et en comparant les ensembles de données, vous pouvez trouver un moyen de trouver des informations significatives.

Résumé

• L'analyse des données désigne un processus de nettoyage, de transformation et de modélisation des données pour découvrir des informations utiles à la prise de décision commerciale.
• Les types d'analyse de données sont l'analyse textuelle, statistique, diagnostique, prédictive et prescriptive.
• L'analyse des données comprend la collecte des exigences en matière de données, la collecte de données, le nettoyage des données, l'analyse des données, l'interprétation des données et la visualisation des données.