Qu'est-ce que l'analyse de données ?

Article original : What is Data Analysis?

Les données sont partout de nos jours. Et avec chaque année qui passe, la quantité de données que nous produisons ne fera qu'augmenter.

Il existe une grande quantité de données disponibles, mais que faisons-nous avec toutes ces données ? Comment sont-elles utilisées ? Et que signifient toutes ces données ?

Ce n'est pas très utile si nous nous contentons de collecter et de stocker des données dans une feuille de calcul ou une base de données sans les examiner, les explorer ou les rechercher.

Les analystes de données utilisent des outils et des processus pour donner un sens aux données. Ils sont responsables de la collecte, de la manipulation, de l'investigation, de l'analyse, de la collecte d'informations et de l'acquisition de connaissances à partir de celles-ci.

C'est l'une des raisons pour lesquelles les analystes de données sont très demandés : ils jouent un rôle intégral dans les affaires et la science.

Dans cet article, je vais d'abord expliquer ce que signifie l'analyse de données en tant que terme et pourquoi elle est si importante.

Je vais également décomposer le processus d'analyse de données et lister certaines des compétences nécessaires pour mener à bien une analyse de données.

Voici un aperçu de ce que nous allons couvrir :

Qu'est-ce que les données ?
Qu'est-ce que l'analyse de données ?
Pourquoi l'analyse de données est-elle importante ?
Aperçu du processus d'analyse de données
Quelles compétences sont requises pour l'analyse de données ?

Qu'est-ce que les données ? Signification et définition des données

Les données font référence à des collections de faits et à des éléments individuels d'information.

Les données sont vitales pour la prise de décision, la planification et même le fait de raconter une histoire.

Il existe deux grands types de données :

Données qualitatives
Données quantitatives

Les données qualitatives sont des données exprimées en caractères non numériques.

Elles sont exprimées sous forme d'images, de vidéos, de documents textuels ou d'audio.

Ce type de données ne peut pas être mesuré ou compté.

Il est utilisé pour déterminer ce que les gens ressentent à propos de quelque chose – il s'agit des sentiments, des motivations, des opinions, des perceptions des gens et implique des biais.

Il est descriptif et vise à répondre à des questions telles que « Pourquoi », « Comment » et « Qu'est-ce que ».

Les données qualitatives sont recueillies à partir d'observations, d'enquêtes ou d'entretiens avec les utilisateurs.

Les données quantitatives sont exprimées en caractères numériques.

Ce type de données est comptable, mesurable et comparable.

Il s'agit de quantités de nombres et implique des choses telles que la quantité et la moyenne des nombres.

Il vise à répondre à des questions telles que « Combien », « Combien de », « À quelle fréquence » et « Pendant combien de temps ».

L'acte de collecter, d'analyser et d'interpréter des données quantitatives est connu sous le nom d'analyse statistique.

L'analyse statistique aide à découvrir des modèles et des tendances sous-jacents dans les données.

Qu'est-ce que l'analyse de données ? Une définition pour les débutants

L'analyse de données est l'acte de transformer des données brutes et désordonnées en informations utiles en nettoyant les données, en les transformant, en les manipulant et en les inspectant.

Les informations recueillies à partir des données sont ensuite présentées visuellement sous forme de graphiques, de tableaux ou de tableaux de bord.

Les informations découvertes peuvent aider à la croissance de l'entreprise ou de l'organisation. Les décideurs pourront parvenir à une conclusion actionnable et prendre les bonnes décisions commerciales.

Extraire des connaissances à partir de données brutes aidera l'entreprise/l'organisation à prendre des mesures pour atteindre une plus grande portée client, améliorer les performances et augmenter les profits.

Au cœur de l'analyse de données, il s'agit d'identifier et de prédire des tendances et de découvrir des modèles, des corrélations et des relations dans les données disponibles, et de trouver des solutions à des problèmes complexes.

Pourquoi l'analyse de données est-elle importante ?

Les données égalent la connaissance.

Cela signifie que l'analyse de données est intégrale pour chaque entreprise.

Elle peut être utile et très bénéfique pour chaque département, qu'il s'agisse de l'administration, de la comptabilité, de la logistique, du marketing, du design ou de l'ingénierie, pour n'en nommer que quelques-uns.

Ci-dessous, je vais expliquer pourquoi explorer les données et donner un contexte et un sens aux données est vraiment important.

L'analyse de données améliore le ciblage des clients

En analysant les données, vous comprenez vos concurrents et vous pourrez adapter votre produit/service aux besoins actuels du marché.

Cela vous aide également à déterminer le public et la démographie appropriés, les mieux adaptés à votre produit ou service.

De cette manière, vous pourrez élaborer une stratégie de tarification efficace pour vous assurer que votre produit/service sera rentable.

Vous pourrez également créer des campagnes plus ciblées et savoir quelles méthodes et formes de publicité et de contenu utiliser pour atteindre votre public directement et efficacement.

Connaître le bon public pour votre produit ou service transformera toute votre stratégie. Elle deviendra plus orientée client et personnalisée pour répondre aux besoins des clients.

Essentiellement, avec les informations et les outils appropriés, vous pourrez déterminer comment votre produit ou service peut être de valeur et de haute qualité.

Vous pourrez également vous assurer que votre produit ou service aide à résoudre un problème pour vos clients.

Cela est particulièrement important dans les phases de développement du produit, car cela réduit les dépenses et fait gagner du temps.

L'analyse de données mesure le succès et la performance

En analysant les données, vous pouvez mesurer la performance de votre produit/service sur le marché par rapport à d'autres.

Vous êtes en mesure d'identifier les domaines plus forts qui ont connu le plus de succès et les résultats souhaités. Et vous pourrez identifier les domaines plus faibles qui rencontrent des problèmes.

De plus, vous pouvez prédire quels domaines pourraient éventuellement rencontrer des problèmes avant que le problème ne se produise réellement. De cette manière, vous pouvez agir et empêcher le problème de se produire.

L'analyse des données vous donnera une meilleure idée de ce sur quoi vous devriez vous concentrer davantage et de ce sur quoi vous devriez vous concentrer moins à l'avenir.

En créant des cartes de performance, vous pouvez ensuite fixer des objectifs et identifier des opportunités potentielles.

L'analyse de données peut aider à la résolution de problèmes

En effectuant une analyse de données sur des données pertinentes, correctes et précises, vous aurez une meilleure compréhension des bons choix que vous devez faire et de la manière de prendre des décisions plus informées et plus sages.

L'analyse de données signifie avoir de meilleures informations, ce qui aide à améliorer la prise de décision et conduit à la résolution de problèmes.

Tout ce qui précède aidera une entreprise à croître.

Ne pas analyser les données, ou avoir des données insuffisantes, pourrait être l'une des raisons pour lesquelles votre entreprise ne se développe pas.

Si c'est le cas, effectuer une analyse de données vous aidera à élaborer une stratégie plus efficace pour l'avenir.

Et si votre entreprise se développe, analyser les données l'aidera à croître encore plus.

Cela aidera à atteindre son plein potentiel et à atteindre différents objectifs – tels que l'augmentation de la fidélisation des clients, la recherche de nouveaux clients, ou la fourniture d'une expérience client plus fluide et plus agréable.

Aperçu du processus d'analyse de données

Étape 1 : Reconnaître et identifier les questions qui nécessitent des réponses

La première étape du processus d'analyse de données est de fixer un objectif clair.

Avant de se lancer dans la collecte d'une grande quantité de données, il est important de réfléchir à la raison pour laquelle vous effectuez l'analyse de données en premier lieu.

Quel problème essayez-vous de résoudre ?

Quel est le but de cette analyse de données ?

Que essayez-vous de faire ?

Que voulez-vous atteindre ?

Quel est l'objectif final ?

Que voulez-vous gagner de l'analyse ?

Pourquoi avez-vous même besoin d'une analyse de données ?

À ce stade, il est primordial d'avoir une compréhension et une insight de vos objectifs commerciaux.

Commencez par définir les bonnes questions que vous voulez répondre et les objectifs commerciaux immédiats et à long terme.

Identifiez ce qui est nécessaire pour l'analyse, quel type de données vous auriez besoin, quelles données vous voulez suivre et mesurer, et pensez à un problème spécifique que vous voulez résoudre.

Étape 2 : Collecte de données brutes

L'étape suivante est d'identifier quel type de données vous voulez collecter – qu'il s'agisse de données qualitatives (non numériques, descriptives) ou quantitatives (numériques).

La manière dont vous allez collecter les données et les sources dont vous allez les recueillir dépendra de leur nature, qualitative ou quantitative.

Voici quelques-unes des manières dont vous pourriez collecter des données pertinentes et appropriées :

En consultant les résultats de groupes d'utilisateurs, d'enquêtes, de formulaires, de questionnaires, de documents internes et d'entretiens qui ont déjà été menés dans l'entreprise.
En consultant les avis des clients et les retours sur la satisfaction client.
En consultant les historiques de transactions et d'achats, ainsi que les rapports de chiffres de vente et financiers créés par le département financier ou marketing de l'entreprise.
En utilisant un système de gestion de la relation client (CRM) dans l'entreprise.
En surveillant l'activité du site web et des médias sociaux ainsi que les visiteurs mensuels.
En surveillant l'engagement sur les médias sociaux.
En suivant les mots-clés et les requêtes de recherche couramment recherchés.
En vérifiant quelles annonces sont régulièrement cliquées.
En vérifiant les taux de conversion des clients.
En vérifiant les taux d'ouverture des e-mails.
En comparant les données de l'entreprise à celles des concurrents en utilisant des services tiers.
En interrogeant une base de données.
En collectant des données via des ensembles de données ouvertes en utilisant le web scraping. Le web scraping est l'acte d'extraire et de collecter des données et du contenu à partir de sites web.

Étape 3 : Nettoyage des données

Une fois que vous avez recueilli les données à partir de plusieurs sources, il est important de comprendre la structure de ces données.

Il est également important de vérifier si vous avez recueilli toutes les données dont vous aviez besoin et si des données cruciales manquent.

Si vous avez utilisé plusieurs sources pour la collecte de données, vos données seront probablement non structurées.

Les données brutes et non structurées ne sont pas utilisables. Toutes les données ne sont pas nécessairement de bonnes données.

Le nettoyage des données est la partie la plus importante du processus d'analyse de données et celle sur laquelle les analystes de données passent la majeure partie de leur temps.

Les données doivent être nettoyées, ce qui signifie corriger les erreurs, polir et trier les données.

Cela pourrait inclure :

Rechercher des valeurs aberrantes (valeurs qui sont inhabituellement grandes ou petites).
Corriger les fautes de frappe.
Supprimer les erreurs.
Supprimer les données en double.
Gérer les incohérences de format.
Vérifier les valeurs manquantes ou corriger les données incorrectes.
Vérifier les incohérences.
Se débarrasser des données non pertinentes et des données qui ne sont pas utiles ou nécessaires pour l'analyse.

Cette étape garantira que vous vous concentrez sur l'analyse des données correctes et appropriées et que vos données sont de haute qualité.

Si vous analysez des données non pertinentes ou incorrectes, cela affectera les résultats de votre analyse et aura un impact négatif global.

Ainsi, l'exactitude de votre analyse finale dépendra de cette étape.

Étape 4 : Analyse des données

L'étape suivante consiste à analyser les données en fonction des questions et des objectifs de l'étape 1.

Il existe quatre techniques différentes d'analyse de données utilisées, et elles dépendent des objectifs et des buts de l'entreprise :

Analyse descriptive : Cette étape est l'étape initiale et fondamentale du processus d'analyse. Elle fournit un résumé des données collectées et vise à répondre à la question : « Qu'est-ce qui s'est passé ? ». Elle passe en revue les points clés des données et met l'accent sur ce qui s'est déjà produit.
Analyse diagnostique : Cette étape consiste à utiliser les données collectées et à essayer de comprendre la cause du problème en question et à identifier les modèles. Elle vise à répondre à la question : « Pourquoi cela s'est-il produit ? ».
Analyse prédictive : Cette étape consiste à détecter et à prédire les tendances futures et est importante pour la croissance future de l'entreprise. Elle vise à répondre à la question : « Qu'est-ce qui est susceptible de se produire à l'avenir ? ».
Analyse prescriptive : Cette étape consiste à recueillir toutes les informations des trois étapes précédentes, à faire des recommandations pour l'avenir et à créer un plan d'action. Elle vise à répondre à la question : « Qu'est-ce qui doit être fait ? ».

Étape 5 : Partage des résultats

La dernière étape consiste à interpréter vos résultats.

Cela se fait généralement en créant des rapports, des graphiques, des tableaux ou des tableaux de bord interactifs à l'aide d'outils de visualisation de données.

Tout ce qui précède aidera à soutenir la présentation de vos résultats et des résultats de votre analyse aux parties prenantes, aux dirigeants d'entreprise et aux décideurs.

Les analystes de données sont des conteurs, ce qui signifie que posséder de solides compétences en communication est important.

Ils doivent présenter les résultats et les résultats de manière claire, concise et directe en prenant les données et en créant un récit.

Cette étape influencera la prise de décision et les étapes futures de l'entreprise.

Quelles compétences sont requises pour l'analyse de données ?

Une bonne maîtrise des mathématiques et des statistiques

La quantité de mathématiques que vous utiliserez en tant qu'analyste de données variera en fonction du travail. Certains emplois peuvent nécessiter de travailler avec les mathématiques plus que d'autres.

Vous n'avez pas nécessairement besoin d'être un génie des mathématiques, mais cela dit, avoir au moins une compréhension fondamentale des bases des mathématiques peut être d'une grande aide.

Voici quelques cours de mathématiques pour vous lancer :

Les analystes de données doivent avoir de bonnes connaissances en statistiques et en probabilités pour collecter et analyser des données, découvrir des modèles et tirer des conclusions à partir des données.

Pour commencer, suivez un cours d'introduction aux statistiques, puis vous pourrez passer à des sujets plus avancés :

Connaissance de SQL et des bases de données relationnelles

Les analystes de données doivent savoir comment interagir avec les bases de données relationnelles pour extraire des données.

Une base de données est un lieu de stockage électronique pour les données. Les données peuvent être facilement récupérées et recherchées.

Une base de données relationnelle est structurée en format et tous les éléments de données stockés ont des relations prédéfinies les uns avec les autres.

SQL signifie Structured Query Language et est le langage utilisé pour interroger et interagir avec les bases de données relationnelles.

En écrivant des requêtes SQL, vous pouvez effectuer des opérations CRUD (Create, Read, Update, and Delete) sur les données.

Pour apprendre SQL, consultez les ressources suivantes :

Connaissance d'un langage de programmation

Pour organiser et manipuler davantage les bases de données, les analystes de données bénéficient de la connaissance d'un langage de programmation.

Deux des plus populaires utilisés dans le domaine de l'analyse de données sont Python et R.

Python est un langage de programmation polyvalent, et il est très convivial pour les débutants grâce à sa syntaxe qui ressemble à la langue anglaise. C'est également l'un des outils techniques les plus utilisés pour l'analyse de données.

Python offre une richesse de packages et de bibliothèques pour la manipulation de données, tels que Pandas et NumPy, ainsi que pour la visualisation de données, tels que Matplotlib.

Pour commencer, voyez d'abord comment apprendre Python en tant que débutant complet.

Une fois que vous comprenez les fondamentaux, vous pouvez passer à l'apprentissage de Pandas, NumPy et Matplotlib.

Voici quelques ressources pour vous lancer :

R est un langage utilisé pour l'analyse statistique et l'analyse de données. Cela dit, il n'est pas aussi convivial pour les débutants que Python.

Pour commencer à l'apprendre, consultez les cours suivants :

Connaissance des outils de visualisation de données

La visualisation de données est l'interprétation et la présentation graphique des données.

Cela inclut la création de graphiques, de tableaux, de tableaux de bord interactifs ou de cartes qui peuvent être facilement partagés avec d'autres membres de l'équipe et des parties prenantes importantes.

Les outils de visualisation de données sont essentiellement utilisés pour raconter une histoire avec des données et orienter la prise de décision.

L'un des outils de visualisation de données les plus populaires utilisés est Tableau.

Pour apprendre Tableau, consultez le cours suivant :

Tableau pour la science des données et la visualisation de données - Cours accéléré

Connaissance d'Excel

Excel est l'un des outils les plus essentiels utilisés dans l'analyse de données.

Il est utilisé pour stocker, structurer et formater des données, effectuer des calculs, résumer des données et identifier des tendances, trier des données en catégories et créer des rapports.

Vous pouvez également utiliser Excel pour créer des graphiques et des tableaux.

Pour apprendre à utiliser Excel, consultez les cours suivants :

Conclusion

Cela marque la fin de l'article – merci beaucoup d'être arrivé jusqu'au bout !

Espérons que ce guide a été utile et qu'il vous a donné un aperçu de ce qu'est l'analyse de données, pourquoi elle est importante et quelles compétences vous devez acquérir pour entrer dans ce domaine.

Merci d'avoir lu !