Qu’est-ce que l’analyse de données et pourquoi est-ce important ?
Le monde est de plus en plus axé sur les données, et il existe une quantité infinie de données disponibles. Les grandes entreprises comme Google et Microsoft utilisent les données pour prendre des décisions, mais elles ne sont pas les seules.
Est-ce important? Absolument!
Les petites entreprises, les entreprises de vente au détail, la médecine et même le sport utilisent l’analyse de données. C’est une langue universelle, plus importante que jamais. Cela peut sembler être un concept avancé, mais l’analyse des données n’est en réalité que quelques idées mises en pratique.
Qu’est-ce que l’analyse des données ?
L’analyse des données est le processus d’évaluation des données à l’aide d’outils analytiques ou statistiques pour découvrir des informations utiles. Certains de ces outils sont des langages de programmation comme R ou Python. Microsoft Excel est également populaire dans le domaine de l’analyse de données.
Une fois les données collectées et classées à l’aide de ces outils, les résultats sont interprétés pour prendre des décisions. Le résultat final peut être présenté sous forme de résumé ou de visuel tel qu’un tableau ou un graphique.
Le processus de présentation des données sous forme visuelle est appelé visualisation de donnéesLes outils de visualisation de données facilitent le travail. Des programmes tels que Tableau ou Microsoft Power BI vous offrent de nombreux effets visuels pour donner vie à vos données.
Il existe plusieurs méthodes d’analyse de données, notamment l’exploration de données, l’analyse de texte et l’informatique décisionnelle.
Comment faire une analyse de données ?
Crédit image : Faithie/Depositphotos
L’analyse des données est un vaste sujet et peut inclure certaines des étapes suivantes :
- Définir des objectifs : Commencez par définir quelques objectifs clairement définis. Pour obtenir les meilleurs résultats à partir des données, les objectifs doivent être très clairs.
- poser des questions : Découvrez les questions auxquelles vous voulez que les données répondent. Par exemple, les voitures de sport rouges sont-elles plus sujettes aux accidents que les autres voitures de sport ? Découvrez quels outils d’analyse de données obtiendront les meilleurs résultats pour votre problème.
- Collecte de données : Recueillir des données utiles pour répondre aux questions. Dans cet exemple, les données peuvent être collectées à partir de diverses sources, telles que les rapports d’accident DMV ou de police, les réclamations d’assurance et les détails d’hospitalisation.
- Nettoyage des données : Les données brutes peuvent être collectées dans plusieurs formats différents avec beaucoup de valeurs indésirables et d’encombrement. Les données sont nettoyées et transformées afin que les outils d’analyse de données puissent les importer. Ce n’est pas une étape glamour, mais c’est très important.
- l’analyse des données: Importez ces nouvelles données propres dans des outils d’analyse de données. Ces outils vous permettent d’explorer des données, de découvrir des modèles et de répondre à des questions hypothétiques. C’est la récompense, et c’est là que vous trouvez les résultats !
- Tirer des conclusions et faire des prédictions : Tirez des conclusions de vos données. Ces conclusions peuvent être résumées dans des rapports, des visuels, ou les deux, pour obtenir les bons résultats.
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Examinons plus en détail certains des concepts utilisés dans l’analyse des données.
exploration de données
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L’exploration de données est une méthode d’analyse de données utilisée pour découvrir des modèles dans de grands ensembles de données à l’aide de statistiques, d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. L’objectif est de transformer les données en décisions commerciales.
Que pouvez-vous faire avec l’exploration de données ? Vous pouvez traiter de grandes quantités de données pour identifier les valeurs aberrantes et les exclure de la prise de décision. Les entreprises peuvent en savoir plus sur les habitudes d’achat des clients ou utiliser le clustering pour trouver des groupes de données jusque-là inconnus.
Si vous utilisez le courrier électronique, vous verrez un autre exemple d’exploration de données pour trier vos boîtes aux lettres. Les applications de messagerie telles qu’Outlook ou Gmail utilisent cette fonctionnalité pour classer votre e-mail comme « spam » ou « non spam ».
Analyse de texte
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Les données ne se limitent pas aux chiffres, les informations peuvent également provenir d’informations textuelles.
L’analyse de texte est le processus de recherche d’informations utiles à partir d’un texte. Pour ce faire, vous pouvez traiter le texte brut afin qu’il puisse être lu par des outils d’analyse de données et trouver des résultats et des modèles. C’est ce qu’on appelle l’exploration de texte.
Excel le fait bien. Excel propose de nombreuses formules qui fonctionnent avec du texte, ce qui peut vous faire gagner du temps lorsque vous travaillez avec des données.
L’exploration de texte peut également recueillir des informations sur le Web, des bases de données ou des systèmes de fichiers. Que pouvez-vous faire avec ces informations textuelles ? Vous pouvez importer des adresses e-mail et des numéros de téléphone pour trouver des modèles. Vous pouvez même trouver la fréquence des mots dans un document.
L’intelligence d’entreprise
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L’intelligence d’affaires transforme les données en intelligence pour prendre des décisions commerciales. Il peut être utilisé pour les décisions stratégiques et tactiques d’une organisation. Il permet aux entreprises d’examiner les tendances et d’obtenir des informations à partir des données qu’elles collectent.
L’intelligence d’affaires est utilisée pour faire beaucoup de choses :
- Prendre des décisions concernant le placement et la tarification des produits
- Identifier de nouveaux marchés pour le produit
- Créer des budgets et des prévisions qui rapportent plus d’argent
- Utilisez des outils de visualisation comme des cartes thermiques, des tableaux croisés dynamiques et des cartes géographiques pour trouver la demande pour un produit
visualisation de données
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La visualisation des données est la représentation visuelle des données. Au lieu de présenter les données dans des tableaux ou des bases de données, vous présentez les données sous forme de tableaux et de graphiques. Cela rend les données complexes plus faciles à comprendre, sans parler plus faciles à visualiser.
Les applications que vous utilisez (également appelées « Internet des objets ») génèrent de plus en plus de données. Le volume de données (appelées « big data ») est énorme. La visualisation des données peut transformer des millions de points de données en visuels simples qui les rendent faciles à comprendre.
Il existe plusieurs façons de visualiser les données :
- Utiliser des outils de visualisation de données comme Tableau ou Microsoft Power BI
- Graphiques et graphiques Excel standard
- Graphiques Excel interactifs
- Pour le Web, des outils comme D3.js construits avec JavaScript
La visualisation de l’ensemble de données Google est un excellent exemple de la façon dont les mégadonnées peuvent guider intuitivement la prise de décision.
Analyse des données en rétrospective
L’analyse des données est utilisée pour évaluer les données à l’aide d’outils statistiques afin de découvrir des informations utiles. Diverses méthodes sont utilisées, notamment l’exploration de données, l’analyse de texte, l’informatique décisionnelle, la combinaison d’ensembles de données et la visualisation de données.
L’outil Power Query de Microsoft Excel est particulièrement utile pour l’analyse des données. Si vous souhaitez vous familiariser avec, lisez notre guide pour créer votre premier script Microsoft Power Query.
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