Analyse des données

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

L'analyse de données est la science qui consiste à analyser des données brutes pour tirer des conclusions sur ces informations. De nombreuses techniques et processus d'analyse de données ont été automatisés en processus mécaniques et en algorithmes qui fonctionnent sur des données brutes destinées à la consommation humaine.

Comprendre l'analyse des données

L'analyse de données est un terme général qui englobe de nombreux types d'analyse de données. Tout type d'information peut être soumis à des techniques d'analyse de données pour obtenir des informations pouvant être utilisées pour améliorer les choses. Les techniques d'analyse de données peuvent révéler des tendances et des mesures qui seraient autrement perdues dans la masse d'informations. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour optimiser les processus afin d'augmenter l'efficacité globale d'une entreprise ou d'un système.

Par exemple, les entreprises manufacturières enregistrent souvent le temps d'exécution, les temps d'arrêt et la file d'attente de travail pour diverses machines, puis analysent les données pour mieux planifier les charges de travail afin que les machines fonctionnent plus près de leur capacité maximale.

L'analyse des données peut faire bien plus que signaler les goulots d'étranglement dans la production. Les sociétés de jeux utilisent l'analyse de données pour définir des calendriers de récompenses pour les joueurs qui maintiennent la majorité des joueurs actifs dans le jeu. Les sociétés de contenu utilisent bon nombre des mêmes analyses de données pour vous permettre de cliquer, de regarder ou de réorganiser le contenu afin d'obtenir une autre vue ou un autre clic.

L'analyse des données est importante car elle aide les entreprises à optimiser leurs performances. Sa mise en œuvre dans le modèle commercial signifie que les entreprises peuvent aider à réduire les coûts en identifiant des façons plus efficaces de faire des affaires et en stockant de grandes quantités de données. Une entreprise peut également utiliser l'analyse de données pour prendre de meilleures décisions commerciales et aider à analyser les tendances et la satisfaction des clients, ce qui peut conduire à des produits et services nouveaux et meilleurs.

SQL

Certains des débuts de l'analyse de données moderne sont dus à SQL. Créé en 1979, ce langage de calcul permet d'interroger des bases de données relationnelles et d'analyser plus facilement les ensembles de données qui en résultent. SQL est encore largement utilisé aujourd'hui.

Étapes d'analyse des données

Le processus impliqué dans l'analyse des données comprend plusieurs étapes différentes :

1. La première étape consiste à déterminer les exigences en matière de données ou la façon dont les données sont regroupées. Les données peuvent être séparées par âge, démographie, revenu ou sexe. Les valeurs des données peuvent être numériques ou divisées par catégorie.

2. La deuxième étape de l'analyse des données est le processus de collecte. Cela peut être fait par une variété de sources telles que des ordinateurs, des sources en ligne, des caméras, des sources environnementales ou par le personnel.

3. Une fois les données collectées, elles doivent être organisées pour pouvoir être analysées. Cela peut avoir lieu sur une feuille de calcul ou une autre forme de logiciel qui peut prendre des données statistiques.

4. Les données sont ensuite nettoyées avant analyse. Cela signifie qu'il est nettoyé et vérifié pour s'assurer qu'il n'y a pas de duplication ou d'erreur, et qu'il n'est pas incomplet. Cette étape aide à corriger les erreurs avant qu'elles ne soient transmises à un analyste de données pour être analysées.

Types d'analyse de données

L'analyse de données est divisée en quatre types de base.

1. Analyse descriptive : décrit ce qui s'est passé sur une période donnée. Le nombre de vues a-t-il augmenté ? Les ventes sont-elles plus fortes ce mois-ci que le dernier ?

2. Analyse de diagnostic : Cela se concentre davantage sur la raison pour laquelle quelque chose s'est produit. Cela implique des entrées de données plus diverses et un peu d'hypothèses. La météo a-t-elle affecté les ventes de bière ? Cette dernière campagne marketing a-t-elle eu un impact sur les ventes ?

3. Analyse prédictive : Cela passe à ce qui va probablement se passer à court terme. Qu'est-il arrivé aux ventes la dernière fois que nous avons eu un été chaud ? Combien de modèles météorologiques prédisent un été chaud cette année ?

4. Analyse prescriptive : Cela suggère un plan d'action. Si la probabilité d'un été chaud est mesurée comme une moyenne de ces cinq modèles météorologiques est supérieure à 58%, nous devrions ajouter un quart de soir à la brasserie et louer un réservoir supplémentaire pour augmenter la production.

L'analyse de données sous-tend de nombreux systèmes de contrôle de la qualité dans le monde financier, y compris le programme Six Sigma toujours populaire. Si vous ne mesurez pas correctement quelque chose, que ce soit votre poids ou le nombre de défauts par million dans une chaîne de production, il est presque impossible de l'optimiser.

Certains des secteurs qui ont adopté l'utilisation de l'analyse de données comprennent l'industrie du voyage et de l'hôtellerie, où les délais d'exécution peuvent être rapides. Cette industrie peut collecter des données sur les clients et déterminer où se situent les problèmes, le cas échéant, et comment les résoudre.

Les soins de santé combinent l'utilisation de volumes élevés de données structurées et non structurées et utilisent l'analyse de données pour prendre des décisions rapides. De même, le secteur de la vente au détail utilise de grandes quantités de données pour répondre aux demandes en constante évolution des acheteurs. Les informations que les détaillants collectent et analysent peuvent les aider à identifier les tendances, recommander des produits et augmenter leurs profits.

En décembre 2021, le total moyen pour un analyste de données aux États-Unis était d'un peu plus de 93 000 $.

Techniques d'analyse de données

Il existe plusieurs méthodes et techniques analytiques différentes que les analystes de données peuvent utiliser pour traiter les données et extraire des informations. Certaines des méthodes les plus populaires sont énumérées ci-dessous.

• L'analyse de régression consiste à analyser la relation entre les variables dépendantes pour déterminer comment un changement dans l'un peut affecter le changement dans un autre.

• L'analyse factorielle consiste à prendre un grand ensemble de données et à le réduire à un ensemble de données plus petit. Le but de cette manœuvre est de tenter de découvrir des tendances cachées qui auraient autrement été plus difficiles à voir.

• L'analyse de cohorte est le processus qui consiste à diviser un ensemble de données en groupes de données similaires, souvent divisés en groupes démographiques de clients. Cela permet aux analystes de données et aux autres utilisateurs d'analyse de données de se plonger davantage dans les chiffres relatifs à un sous-ensemble spécifique de données.

• Les simulations de Monte Carlo modélisent la probabilité que différents résultats se produisent. Souvent utilisées pour l'atténuation des risques et la prévention des pertes, ces simulations intègrent plusieurs valeurs et variables et ont souvent de meilleures capacités de prévision que d'autres approches d'analyse de données.

• L'analyse des séries chronologiques suit les données au fil du temps et renforce la relation entre la valeur d'un point de données et l'occurrence du point de données. Cette technique d'analyse de données est généralement utilisée pour repérer les tendances cycliques ou pour projeter des prévisions financières.

Outils d'analyse de données

En plus d'un large éventail d'approches mathématiques et statistiques pour traiter les chiffres, l'analyse des données a rapidement évolué dans les capacités technologiques. Aujourd'hui, les analystes de données disposent d'une large gamme d'outils logiciels pour les aider à acquérir des données, à stocker des informations, à traiter des données et à rapporter des résultats.

L'analyse de données a toujours eu des liens lâches avec les feuilles de calcul et Microsoft Excel. Désormais, les analystes de données interagissent également souvent avec des langages de programmation bruts pour transformer et manipuler des bases de données. Des langages open source tels que Python sont souvent utilisés. Des outils plus spécifiques pour l'analyse de données comme R peuvent être utilisés pour l'analyse statistique ou la modélisation graphique.

Les analystes de données ont également de l'aide lorsqu'ils rapportent ou communiquent des résultats. Tableau et Power BI sont tous deux des outils de visualisation et d'analyse de données pour compiler des informations, effectuer des analyses de données et distribuer les résultats via des tableaux de bord et des rapports.

D'autres outils voient également le jour pour assister les analystes de données. SAS est une plate-forme d'analyse qui peut aider à l'exploration de données,. tandis qu'Apache Spark est une plate-forme open source utile pour traiter de grands ensembles de données. Les analystes de données disposent désormais d'un large éventail de capacités technologiques pour améliorer encore la valeur qu'ils apportent à leur entreprise.

L'essentiel

Dans un monde de plus en plus dépendant de l'information et de la collecte de statistiques, l'analyse de données aide les individus et les organisations à s'assurer de leurs données. À l'aide d'une variété d'outils et de techniques, un ensemble de chiffres bruts peut être transformé en informations informatives et éducatives qui favorisent la prise de décision et une gestion réfléchie.

Points forts

• L'analyse de données est la science qui consiste à analyser des données brutes pour tirer des conclusions sur ces informations.

• Diverses approches de l'analyse des données consistent à examiner ce qui s'est passé (analyse descriptive), pourquoi quelque chose s'est produit (analyse diagnostique), ce qui va se passer (analyse prédictive) ou ce qui devrait être fait ensuite (analyse prescriptive).

• L'analyse de données aide une entreprise à optimiser ses performances, à fonctionner plus efficacement, à maximiser ses profits ou à prendre des décisions plus stratégiquement guidées.

• Les techniques et processus d'analyse de données ont été automatisés en processus mécaniques et algorithmes qui fonctionnent sur des données brutes destinées à la consommation humaine.

• L'analyse de données s'appuie sur une variété d'outils logiciels allant des feuilles de calcul, de la visualisation des données et des outils de création de rapports, des programmes d'exploration de données ou des langages open source pour la plus grande manipulation de données.

FAQ

Pourquoi l'analyse des données est-elle importante ?

L'analyse des données est importante car elle aide les entreprises à optimiser leurs performances. Sa mise en œuvre dans le modèle d'entreprise signifie que les entreprises peuvent aider à réduire les coûts en identifiant des façons plus efficaces de faire des affaires. Une entreprise peut également utiliser l'analyse de données pour prendre de meilleures décisions commerciales et aider à analyser les tendances et la satisfaction des clients, ce qui peut conduire à des produits et services nouveaux et meilleurs.

Quels sont les 4 types d'analyse de données ?

L'analyse de données est divisée en quatre types de base. L'analyse descriptive décrit ce qui s'est passé sur une période donnée. L'analyse diagnostique se concentre davantage sur la raison pour laquelle quelque chose s'est produit. L'analyse prédictive se déplace vers ce qui va probablement se passer à court terme. Enfin, l'analyse prescriptive suggère un plan d'action.

Qui utilise l'analyse de données ?

L'analyse de données a été adoptée par plusieurs secteurs, tels que l'industrie du voyage et de l'hôtellerie, où les délais d'exécution peuvent être rapides. Cette industrie peut collecter des données sur les clients et déterminer où se situent les problèmes, le cas échéant, et comment les résoudre. La santé est un autre secteur qui combine l'utilisation de volumes élevés de données structurées et non structurées et l'analyse des données peut aider à prendre des décisions rapides. De même, le secteur de la vente au détail utilise de grandes quantités de données pour répondre aux demandes en constante évolution des acheteurs.