Comment analyser simplement mes données ?

Pour comprendre l’analyse de données, il est important de respecter les différentes étapes de ce processus, les types de données que vous pourrez rencontrer et également les différentes analyses qui existent afin de choisir la plus optimale.

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Quel est le but d’une analyse de données ?

Les chercheurs utilisent l'analyse des données pour présenter des résultats précis et fiables, souvent pour les entreprises. Dans la mesure du possible, ils cherchent à empêcher les erreurs statistiques et à relever les défis quotidiens tels que l'extraction, les données manquantes, la modification des données, le data mining ou le développement de graphiques.

Les analystes de données utilisent des données brutes, des chiffres ou des ensembles de données de qualité, et les utilisent pour raconter des récits qui aident les entreprises à prendre de meilleures décisions commerciales. Votre objectif principal dans une carrière d'analyste de données est de prendre de grandes quantités de données complexes, d’en extraire des idées, et d'aider à résoudre des problèmes et à fournir des réponses à toutes les questions.

L'analyse de données peut également être utilisée pour répondre rapidement aux nouvelles tendances du marché et obtenir un avantage concurrentiel sur ses rivaux. L'objectif ultime de l'analyse des données est d'accroître les performances de l'entreprise.

Le terme "analyse des données" désigne le processus d'examen des ensembles de données afin de tirer des conclusions sur les informations qu'ils contiennent. Les techniques d'analyse des données permettent de prendre des données brutes et de découvrir des modèles pour en extraire des informations précieuses.

L'analyse des données est le processus d'application systématique de techniques statistiques et/ou logiques pour décrire et illustrer, résumer et évaluer les données. Une analyse précise et appropriée des résultats de recherche est une composante essentielle pour garantir l'intégrité des données.

Quelles sont les 6 étapes pour analyser mes données ?

Six étapes pour bien analyser vos données :

  • Identifier les bonnes questions
  • Collecter les informations et données optimales
  • Nettoyer les données
  • Visualiser les données
  • Choisir la méthode la plus appropriée pour analyser vos données
  • Présenter les résultats de la recherche et en définir les conclusions

On peut définir l’analyse de données par le processus qui consiste à décomposer quelque chose en parties afin d'apprendre ce qu'elles font et comment elles sont interconnectées.

La gestion du cycle de vie des données fait référence à la définition et à la structuration des étapes qui suivent l'information au sein d'une entreprise afin de prolonger sa durée de vie. Cette gestion des données nécessite l'utilisation des ressources offertes par les technologies de l'information pour un traitement automatique.

Quels sont les différents types d’analyses de données ?

Les analyses de données peuvent être séparées et organisées en 8 catégories, rangées par difficulté croissante d’analyse.

  • Analyse descriptive
  • Analyse exploratoire
  • Analyse inférentielle
  • Analyse prédictive
  • Analyse causale
  • Mechanistic analysis
  • Analyse prescriptive
  • Analyse cognitive

Pour l’ensemble de ces analyses, vous devez choisir les techniques et méthodes les plus appropriées.

Quels sont les 3 principaux types de données ?

Il y a 3 types de données en analyse :

  • Les données à court terme : il s'agit généralement de données de transaction
  • Les données à long terme : l'un des meilleurs exemples de ce type de données est la certification ou les données d'accréditation.
  • Les données inutiles : malheureusement, trop de nos bases de données sont constituées de données inutiles.

Les données peuvent être qualitatives ou quantitatives. Une fois que vous connaissez la différence, vous pouvez apprendre à les utiliser. Les données qualitatives représentent des caractéristiques ou des attributs, ces données décrivent un sujet et vous ne pouvez pas le mesurer, les possibilités sont limitées. Les données quantitatives peuvent être mesurées, elles ne sont pas simplement observées, ce sont des données numériques.

Par exemple, les variables qualitatives peuvent être un produit, le sexe des consommateurs... Les variables quantitatives peuvent être leur âge ou leur poids, un résultat, il répond aux questions "qui" et "combien".

Les 6 types de données les plus utilisées en analyse de données :

  1. Données nominales
  2. Données de catégories
  3. Données ordinaires
  4. Données dichotomiques
  5. Données continues
    • Données d’intervalles
    • Données de rapport
  6. Données discrètes

Comment choisir l’outil le plus approprié pour analyser mes données ?

Lorsque que vous avez des questions sur vos variables et que vous ne savez pas comment analyser ces données, de nombreux logiciels statistiques existent pour vous aider à faire vos analyses plus simplement. Il est souvent difficile de trouver le logiciel qui vous conviendra le plus. Vous pouvez facilement retrouver des articles et sites comparateurs qui permettent de connaître les différences entre 1 à 5 logiciels afin de vous aider à trouver celui qui vous correspond le mieux.

Notre outil d’aide à la décision répertorie 24 solutions statistiques différentes à travers six domaines d’activités. Nous partons de vos besoins afin de vous proposer les outils les plus optimaux et dans lesquels vous retrouverez toutes les fonctionnalités nécessaires à la réalisation de l’analyse de vos données. Il est entièrement gratuit et sans inscription.

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