Analyse des données statistiques

Les données et les informations constituent sans aucun doute l’une des ressources les plus importantes pour tout projet ou entreprise. Grâce à la compilation et à l'analyse ultérieure, nous pouvons prendre des décisions qui optimisent notre projet et le font grandir.

Mais... Qu'est-ce que l'analyse des données exactement et comment est-elle réalisée ? Dans cet article, nous vous expliquons tout ce que vous devez savoir pour que vous puissiez avoir une idée de la manière dont les données et informations sont analysées.

L'analyse des données est définie 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 des données et de prendre une décision basée sur l’analyse des données.

Un exemple simple d'analyse de données est lorsque nous prenons une décision dans notre vie quotidienne, en pensant à ce qui s'est passé la dernière fois ou à ce qui se passera lors du choix de cette décision spécifique. 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 ce faire, nous collectons les souvenirs de notre passé ou les rêves de notre futur. Ce n’est rien de plus qu’une analyse de données. La même chose qu’un analyste fait à des fins commerciales s’appelle l’analyse des données.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez :

Pour développer votre entreprise, voire pour développer votre vie, il suffit parfois d’une analyse !

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 regarder vers l’avenir pour la faire croître davantage. Tout ce que vous avez à faire est d’analyser vos données commerciales et vos processus métiers.

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 les modèles et les tendances à interpréter. Voici une liste complète des outils utilisés pour l’analyse des données en recherche.

Il existe plusieurs types de techniques d'analyse de données en fonction de l'entreprise et de la technologie. Cependant, les principales méthodes d’analyse des données sont :

L'analyse de texte est également connue sous le nom d'exploration de données. C'est l'une des méthodes d'analyse de données permettant de découvrir un modèle dans de grands ensembles de données à l'aide de bases de données ou d'outils d'exploration de données. Il est utilisé pour transformer des données brutes en informations commerciales. Il existe sur le marché des outils de Business Intelligence utilisés pour prendre des décisions commerciales stratégiques. Dans l’ensemble, il offre un moyen d’extraire et d’examiner les données et d’en dériver des modèles et éventuellement une interprétation des données.

L'analyse statistique indique « Qu'est-ce qui ne va pas ? » 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. Analyse un ensemble de données ou un échantillon de données. Il existe deux catégories de ce type d’analyse : l’analyse descriptive et l’analyse inférentielle.

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

analyse des échantillons de données complets. Dans ce type d’analyse, différentes conclusions peuvent être tirées des mêmes données en sélectionnant différents échantillons.

L'analyse diagnostique indique « Pourquoi est-ce arrivé ? » trouver 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 effectuer une recherche dans cette analyse pour trouver des modèles similaires de ce problème. Et vous aurez peut-être la possibilité d'utiliser des recettes similaires pour de nouveaux problèmes.

L'analyse prédictive montre « ce qui est susceptible de se produire » à l'aide de données passées. L'exemple le plus simple d'analyse de données est que si l'année dernière j'ai acheté deux robes en fonction de mes économies et si cette année mon salaire augmente deux fois plus, alors je peux acheter quatre robes. Mais bien sûr, ce n'est pas si simple car il faut penser à d'autres circonstances, comme la possibilité que les prix des vêtements augmentent cette année ou que, au lieu de robes, vous souhaitiez acheter un nouveau vélo, ou que vous deviez acheter une maison .

Dans ce cas, l'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 profondeur avec laquelle vous les approfondissez.

L'analyse prescriptive combine les informations de toutes les analyses précédentes pour déterminer l'action à 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.

Le processus d'analyse des données n'est rien de plus que la collecte d'informations à l'aide d'une application ou d'un outil approprié qui vous permet d'explorer les données et d'y trouver un modèle. À partir de ces informations et données, des décisions peuvent être prises ou des conclusions définitives peuvent être obtenues.

L'analyse des données comprend les phases suivantes :

Tout d’abord, vous devez réfléchir à la raison pour laquelle vous souhaitez effectuer cette analyse de données. Tout ce dont vous avez besoin est de découvrir le but ou l’objectif 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.

Après la collecte des exigences, vous aurez une idée claire des éléments que vous devez mesurer et de quelles devraient être vos conclusions. Il est maintenant temps de collecter les données en fonction des exigences. Une fois que vous collectez des données, n'oubliez pas que les données collectées doivent être traitées ou organisées pour être analysées. Lorsque vous collectez des données provenant de diverses sources, vous devez conserver une trace de la date de collecte et de la source des données.

Désormais, les données collectées peuvent ne pas être utiles ou ne pas être pertinentes par rapport à votre objectif d'analyse, elles doivent donc être nettoyées. Les données collectées peuvent contenir des enregistrements en double, des espaces vides ou des erreurs. Les données doivent être propres et sans erreurs. Cette phase doit être réalisée avant l'analyse, puisque, grâce au nettoyage des données, le résultat de l'analyse sera plus proche du résultat attendu.

Une fois les données collectées, nettoyées et traitées, elles sont prêtes à être analysées. En manipulant les données, vous découvrirez peut-être que vous disposez des informations exactes dont vous avez besoin ou que vous devez collecter davantage de données. Au cours de cette phase, vous pouvez utiliser des outils et des logiciels d'analyse de données pour vous aider à comprendre, interpréter et tirer des conclusions en fonction des exigences.

Après avoir analysé les données, il est temps d’interpréter les résultats. Vous pouvez choisir comment exprimer ou communiquer votre analyse de données, que ce soit simplement avec des mots ou peut-être avec un tableau ou un graphique. Ensuite, utilisez les résultats de votre processus d’analyse de données pour décider de votre meilleur plan d’action.

La visualisation de données est très courante dans la vie de tous les jours ; Ils se présentent souvent sous forme de tableaux et de graphiques. En d’autres termes, les données sont affichées graphiquement afin que le cerveau humain puisse les comprendre et les traiter plus facilement. 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.