L'objectif de l'analyse des données est d'extraire une information statistique qui permet de cerner plus précisément le profil de la donnée. Les résultats obtenus permettent ensuite d'optimiser la stratégie de la société en question en ajustant certains points.
L'analyse statistique a pour objet d'identifier des tendances. Pour un commerce de détail, par exemple, l'analyse statistique peut permettre de repérer des schémas dans les données client non structurées et semi-structurées afin d'enrichir l'expérience client et d'augmenter les ventes.
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.
3.1 Généralités. La statistique a pour objet de recueillir des observations portant sur des sujets présentant une certaine propriété et de traduire ces observations par des nombres qui permettent d'avoir des renseignements sur cette propriété.
Tout d'abord, pourquoi faire des tests statistiques ? Les tests statistiques (ou tests d'hypothèses) vont vous permettre de tirer des conclusions claires, mathématiquement rigoureuses (et élégantes !) à partir des données que vous aurez analysées.
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. Enfin, il faut analyser les données du tableau.
Les statistiques inférentielles sont généralement utilisées pour tester des hypothèses et tirer des conclusions sur une population à partir d'un échantillon. Ils sont utilisés pour faire des prédictions, estimer des paramètres et tester l'importance des différences entre les groupes.
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.
L'analyse des données consiste à examiner des données brutes à l'aide de différentes techniques afin de découvrir des modèles, des corrélations et des idées. Il s'agit de comprendre les données historiques pour en tirer des conclusions éclairées.
Une base de données permet de stocker et de retrouver des données structurées, semi-structurées ou des données brutes ou de l'information, souvent en rapport avec un thème ou une activité ; celles-ci peuvent être de natures différentes et plus ou moins reliées entre elles.
L'inférence statistique dans le contexte de l'échantillonnage d'enquête est le processus visant à tirer des conclusions sur la population à partir des données recueillies auprès des répondants à l'enquête.
Les statistiques touchent tous les aspects de la vie moderne. Elles sous-tendent de nombreuses décisions des pouvoirs publics, des entreprises et des collectivités. Elles renseignent sur les tendances et les forces qui influent sur notre vie.
Le but de la statistique inférentielle 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.
La statistique utile aux entreprises est précisément celle qui leur permet de ne pas se tromper, c'est celle qui leur permet de bien choisir entre les possibilités qui leur sont offertes pour l'interprétation des données.
Les données peuvent être divisées en 2 grandes catégories. Catégoriques et quantitatives. Les données catégories peuvent être subdivisées en données nominales et ordinales. Les données quantitatives peuvent être discrète ou continue et sont aussi appelées données numériques.
Les statistiques indiquent la tendance des événements jusqu'au moment off elles sont établies. Aussi est-il important de toujours ajouter ces deux réserves à nos prévisions: "toutes choses égaies d'ailleurs" et "si la tendance actuelle persiste".
Contentez vous de les décrire. Les raisons pour lesquelles des résultats particuliers sont observés (ou non) sont l'objet de la partie discussion. – Lorsque vous mentionnez vos variables dans le texte, ou qu'elles sont écrites dans vos tableaux ou figures, utilisez des termes français transparents et non pas des codes.
L'interprétation des données est le processus qui consiste à examiner les données et à tirer des conclusions pertinentes à l'aide de diverses méthodes de recherche analytique. L'analyse des données aide les chercheurs à classer, manipuler et résumer les données pour répondre à des questions essentielles.
L'analyse descriptive est le terme donné à l'analyse des données permettant de décrire et de résumer des données historiques de manière significative afin que, par exemple, des insights en ressortent. L'analyse descriptive permet de répondre à la question « Que c'est-il passé ? »
Qu'est-ce que la corrélation ? La corrélation est une mesure statistique qui exprime la notion de liaison linéaire entre deux variables (ce qui veut dire qu'elles évoluent ensemble à une vitesse constante). C'est un outil courant permettant de décrire des relations simples sans s'occuper de la cause et de l'effet.