analyse de données
Kevin Ngaleu

Analyse de données

Le processus d’exploration, de nettoyage, de transformation et de modélisation des données dans le but de découvrir des informations utiles, de tirer des conclusions significatives et d’appuyer le processus de prise de décision est appelé analyse de données.

Contenu

Qu’est ce que l’analyse de donnée ?

L’analyse des données est définie comme un processus de nettoyage, de transformation et de modélisation des données permettant de découvrir des informations utiles à la prise de décision. 

Le processus d’analyse  a pour objectif d’extraire des informations utiles des données dans le but de faire des prises de décision.

Chaque fois que nous prenons une décision dans notre vie quotidienne, nous pensons à ce qui est arrivé la dernière fois ou à ce qui se passera. 

Ce n’est rien de plus que l’analyse de notre passé ou de notre avenir et la prise de décisions en fonction de celui-ci. Pour cela, nous rassemblons des souvenirs de notre passé ou des visions de notre avenir. 

C’est la même chose que l’analyste de données fait pour les entreprises à des fins commerciales.

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Le nettoyage des données est le processus de correction des valeurs divergentes et autres informations incorrectes et non désirées. Il existe plusieurs types de processus de nettoyage des données (Data Cleaning). Ceux-ci dépendent du type de données à nettoyer.

Pourquoi analyser les données ?

Pour développer une entreprise, même dans notre vie, il suffit parfois d’analyser!

Si votre entreprise ne se développe pas, vous devez faire un retour en arrière, tenir compte des erreurs et se relancer sans toutefois répéter ces erreurs. 

Et même si votre entreprise est en croissance, vous devez être impatient de la développer davantage. Il suffit d’analyser vos données et vos processus métier. 

L’analyse et la visualisation de l’historique des données sont très utiles pour les prises de décision.

Outils utilisés pour l’analyse de donnée

Les outils utilisés pour  analyser les 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 de modèles et de tendances à interpréter. 

Voici les outils les plus populaires utilisés par les analystes de données.

Outils d’analyse de données

Vous pouvez consulter cet article pour avoir la liste complète et les informations détaillées sur des outils d’analyse de données.

Types d’analyse de données: Techniques et Méthodes

Il existe plusieurs types d’analyse de données. Ils sont basés sur les business et la technologie. Les principaux types sont: Analyse de texte, Analyses statistiques, Analyse de diagnostic, Analyse prédictive, Analyse prescriptive.

  • Analyse de texte

Elle est également appelée Data Mining. C’est une méthode utilisée pour ressortir un modèle dans des ensembles de données volumineux ou Big Data à l’aide de bases de données ou d’outils d’exploration de données. Il transforme les données brutes en informations commerciales. 

Les outils de Business Intelligence permettent de prendre des décisions stratégiques. Globalement, il offre un moyen d’extraire et d’examiner des données puis d’en dériver des modèles dans le but de les interpréter.

  • Analyses statistiques

L’analyse statistique montre “Que se passe-t-il?” en utilisant les données historiques ou passées sous forme de tableaux de bord. 

Elle comprend la collecte, l’analyse, l’interprétation, la présentation et la modélisation des données. L’ analyse est faite sur 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 descriptive: Analyse  d’un ensemble complèt ou d’un échantillon de données. Il permet de décrire les données en fournissant les informations telles que: La moyenne, l’écart pour les données continues,  le pourcentage et la fréquence pour les données de type catégorie (Sexe, Région…).

Analyse inférentielle: Analyse un échantillon à partir de données complètes. Ici il est possible d’avoir différentes conclusions à partir des mêmes données mais en sélectionnant des échantillons différents. 

Le but est de savoir dans quelle mesure les résultats obtenus sur un échantillon convenablement choisi apportent une connaissance fiable des caractéristiques de la population d’origine (Données complètes).

  • Analyse de diagnostic

Elle montre “Pourquoi est-ce arrivé?” en trouvant la cause à partir des connaissances trouvées dans l’analyse statistique. Elle est efficace 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.Il peut donc avoir des chances d’utiliser des prescriptions similaires pour les nouveaux problèmes.

  • Analyse prédictive

Cette Analyse montre “ce qui est susceptible de se produire” en utilisant les données précédentes. Un exemple simple est que si, l’année dernière, j’avais acheté deux paires de chaussures sur la base de mes économies et si cette année mon salaire double, je pourrais en acheter quatre.

Mais alors, ce n’est pas facile comme cela, car d’autres circonstances peuvent nous empêcher telles que l’augmentation du prix des vêtements, ou peut-être au lieu des chaussures que vous voulez acheter,  vous vous penchez vers une nouvelle voiture.

Donc, ici, cette analyse établit des prévisions sur les résultats futurs en se basant sur les données actuelles ou passées. La prévision n’est qu’une estimation. 

Sa précision dépend de la quantité d’informations détaillées à notre disposition et de la profondeur d’information.

analyse prédictive des données
  • Analyse prescriptive

L’analyse prescriptive combine les résultats de toutes les analyses précédentes pour déterminer l’action à prendre dans un problème ou une décision en cours. 

La plupart des entreprises qui exploitent les données utilisent l’analyse prescriptive car l’analyse prédictive et descriptive ne suffisent pas à améliorer les performances des données.

Processus d’analyse des données

Le 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 cette base, les décisions et les conclusions peuvent être obtenues.

Les phases de l’analyse des données sont les suivantes:

  • La collecte des informations requises 

Tout d’abord, il faut faire un réflexion sur les raisons pour lesquelles nous souhaitons effectuer cette analyse. Tout ce dont on a besoin pour déterminer le but ou l’objectif de l’analyse. 

On doit décider sur quel type d’analyse se lancer! En résumé, on doit décider quoi analyser et comment le mesurer, quelles mesures utiliser pour réaliser cette analyse.

  • La collecte de données 

Après la collecte des exigences, l’on a surement une idée précise de ce que nous devons mesurer et de ce qui devrait ressortir à la fin des choses conclusions. Il est maintenant temps de collecter les données en fonction des besoins. 

Une fois les données collectées, il est temps de les passer au traitement et à leur organisation pour l’analyse.

collecte des données
  • Le nettoyage des données

Quelles que soient les données collectées, elles peuvent ne pas être utiles pour l’objectif d’Analyse, elles doivent donc être nettoyées et sans erreur. 

Les données collectées peuvent contenir des doublons, des défauts de formatage ou des erreurs. Cette phase doit être effectuée avant l’analyse car, des données propres garantissent des résultats plus fiables.

  • L'analyse

Une fois les données collectées, nettoyées et traitées, elles sont prêtes pour l’analyse. Pendant cette phase, l’on peut utiliser des outils d’analyse de donnée et des logiciels qui aideront à comprendre, interpréter et tirer des conclusions en fonction des besoins.

  • L' interprétation des données 

Après avoir analysé les données, il est enfin temps d’interpréter les résultats. On utilise les résultats du processus d’analyse des données pour décider du meilleur plan d’action.

  • La visualisation des données

La visualisation des données est très courante dans la vie quotidienne. Les données visualisées apparaissent souvent sous forme de tableaux et de graphiques. De cette manière, le cerveau humain peut les comprendre et les traiter plus facilement. 

La visualisation de données est souvent utilisée pour découvrir des faits et tendances inconnus.

Conclusion:

L’analyse de donnée désigne un processus de nettoyage, de transformation et de modélisation des données pour découvrir des informations utiles à la prise de décision.

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