Le processus d'analyse de données consiste à collecter des données brutes (raw data) à l'aide d'un outil ou d'une application pour explorer ces informations et découvrir des tendances. Il est ensuite possible de se baser sur les résultats de ces analyses pour prendre de meilleures décisions.
L'analyse des données consiste à identifier parmi la variété de données présentées celles qui sont significatives, à la lumière des objectifs de la recherche, et à établir des relations entre elles. Cette analyse est à la base de l'interprétation ou de la discussion des résultats.
L'analyse des données inspecte, nettoie, transforme et modélise les données pour en extraire des informations et faciliter la prise de décision . En tant qu'analyste de données, votre rôle consiste à disséquer de vastes ensembles de données, à découvrir des modèles cachés et à traduire les chiffres en informations exploitables.
7 étapes d'analyse des données
Rechercher et collecter des données. Traiter et nettoyer les données. Effectuer une analyse exploratoire des données (EDA). Sélectionnez, créez et testez des modèles.
L'analyse des informations comprend trois opérations : - La description et la préparation des données nécessaires pour tester les hypothèses ; - L'analyse des relations entre les variables ; - La comparaison des résultats observés avec les résultats attendus par hypothèses.
Les quatre types d'analyse de données sont :
Analyse descriptive. Analyse diagnostique. Analyse prédictive. Analyse prescriptive.
L'analyse des données joue également un rôle clé dans le processus d'évaluation de la qualité des données en indiquant les problèmes liés à la qualité des données dans une enquête particulière. Ainsi, l'analyse peut influer sur les améliorations futures au processus d'enquête.
Pourquoi l'analyse des données est-elle importante? L'analyse des données aide les entreprises à comprendre plus rapidement le marché cible, à augmenter les ventes, à réduire les coûts, à accroître les revenus et à mieux résoudre les problèmes.
Exemples d'analyse de données : Business Intelligence : analyse des données de vente pour identifier les tendances et les modèles, aidant ainsi les entreprises à prendre de meilleures décisions concernant les stocks, les stratégies marketing et les plans d'expansion. Analyse du comportement des clients : examiner l'historique des achats des clients pour comprendre.
Les méthodes de données qualitatives comprennent l'analyse de contenu, l'analyse narrative, l'analyse du discours, l'analyse thématique et l'analyse théorique fondée . L'analyse de contenu implique une analyse systématique du texte pour identifier des modèles et des thèmes.
L'analyse des données convertit les données brutes en informations exploitables . Il comprend une gamme d'outils, de technologies et de processus utilisés pour rechercher des tendances et résoudre des problèmes à l'aide de données. L'analyse des données peut façonner les processus métier, améliorer la prise de décision et favoriser la croissance de l'entreprise.
« Un plan d'analyse de données vous aide à réfléchir aux données que vous allez collecter, à leur utilisation et à leur analyse. La planification des analyses peut représenter un précieux investissement en temps » (Centres pour le contrôle et la prévention des maladies, 2013).
méthodologie
1. Étude systématique, par observation de la pratique scientifique, des principes qui la fondent et des méthodes de recherche utilisées. 2. Ensemble des méthodes et des techniques d'un domaine particulier.
Plusieurs étapes sont nécessaires pour lire un tableau. Il faut en repérer la source, l'auteur, la date de publication, le champ (population étudiée, date des données, lieu concernant les données). Il s'agit ensuite de comprendre les données. Pour cela, il peut être utile de repérer le total en lignes ou en colonnes.
L'analyse consiste à vérifier la cohérence entre les objectifs : la relation de cause à effet, chaque objectif doit amener à la résolution du problème de niveau supérieur.
Il vous suffit de sélectionner une cellule dans une plage de données > et de choisir le bouton Analyser des données dans l'onglet Accueil. Analyser des données dans Excel analyse vos données et retourne des visuels intéressants à leur sujet dans un volet Office.
× Data analysis tools help researchers make sense of the data collected. It enables them to report results and make interpretations. How the data is analyzed depends on the goals of the project and the type of data collected.
Outils d'aide à l'analyse. Le terme « outils d'analyse » est trompeur. Ce sont avant tout des moyens d'aide au traitement, à la mémorisation, au stockage, à la computation et à la représentation (mise en forme) des données.
Microsoft Excel et Power BI
Microsoft Excel, fondamentalement un tableur, possède également des capacités d'analyse de données remarquables. En raison de l’adoption généralisée des produits Microsoft au niveau des entreprises, de nombreuses entreprises constatent qu’elles y ont déjà accès.
L'analyse est un terme général couvrant quatre piliers différents du modèle d'analyse moderne : descriptif, diagnostique, prédictif et prescriptif . Chaque type d'analyse joue un rôle dans la façon dont votre entreprise peut mieux comprendre ce que révèlent vos données et comment vous pouvez utiliser ces informations pour atteindre vos objectifs commerciaux.
Il existe quatre sources de données principales que les entreprises peuvent collecter pour leur marketing : les données dites “zero party data”, “first party data”, “third party data” et les données libres.