Analyse de données : de quoi parle-t-on ?

Le rapport “Future of Jobs Report 2023” a classé les Data Analyst et les Data Scientist comme les profils métier les plus prometteurs, suivi des spécialistes de l’IA. 

Ce n’est plus un secret, l’exploitation des données doit être au cœur de votre stratégie pour rester compétitif sur votre marché. 

Les entreprises qui savent collecter, analyser et interpréter efficacement les données peuvent non seulement anticiper les tendances du marché et les comportements des consommateurs mais aussi optimiser leurs opérations, innover et personnaliser leurs offres.

Qu’est-ce que l’analyse de données ? 

L'analyse de données désigne le processus d'examen, de nettoyage, de transformation et de modélisation de données dans le but de découvrir des informations utiles, de tirer des conclusions et de soutenir la prise de décision. 

L'objectif principal de l'analyse de données est de trouver des modèles, des tendances ou des relations cachées dans les données qui peuvent fournir des insights précieux pour des questions de recherche ou des problèmes commerciaux. Ces insights peuvent ensuite être utilisés pour améliorer la prise de décision, optimiser les processus, identifier de nouvelles opportunités de marché ou évaluer l'efficacité des politiques et des stratégies.

L'analyse de données peut être qualitative ou quantitative. L'analyse qualitative se concentre sur le sens des contenus des données, souvent textuelles, pour interpréter les patterns et les propriétés. L'analyse quantitative, quant à elle, se concentre sur les chiffres et les mesures statistiques pour quantifier les comportements, les opinions ou les phénomènes.

Dans un contexte où l’augmentation des données devient exponentielle, l'analyse de données est devenue une compétence clé dans de nombreux secteurs permettant de transformer les données brutes en décisions stratégiques.

Le processus d’analyse des données 

Alors que les données disponibles pour les entreprises continuent de croître tant en quantité qu'en complexité, le besoin d'un processus efficace et efficient pour exploiter la valeur de ces données augmente également. 

Le processus d'analyse des données se déroule généralement à travers plusieurs phases itératives. Examinons de plus près chacune d'elles.

• Identifiez la question à laquelle vous souhaitez répondre. Quel problème l'entreprise essaie-t-elle de résoudre ? Que devez-vous mesurer, et comment le mesurerez-vous ?
• Collectez les ensembles de données brutes dont vous aurez besoin pour répondre à la question identifiée. La collecte de données peut provenir de sources internes, comme votre ERP, ou de sources secondaires, comme les API. À cette étape, la diversité et la qualité des données collectées sont primordiales pour assurer la robustesse des analyses futures.
• Nettoyez les données pour les préparer à l'analyse. Cela implique souvent d'éliminer les données en double et anormales, de réconcilier les incohérences et de standardiser la structure et le format des données.
• Analysez les données. En manipulant les données à l'aide de diverses techniques et outils d'analyse de données, vous pouvez commencer à trouver des tendances, des corrélations, des valeurs aberrantes et des variations qui racontent une histoire. Durant cette étape, vous pourriez utiliser des logiciels de visualisation de données pour aider à transformer les données en un format graphique facile à comprendre.
• Interprétez les résultats de votre analyse pour voir dans quelle mesure les données ont répondu à votre question initiale. Quelles recommandations pouvez-vous faire sur la base des données ? Quelles sont les limites à vos conclusions ?

Types d’analyse de données 

Pour identifier la meilleure manière d'analyser vos données, il peut être utile de se familiariser avec les quatre types d'analyse de données couramment utilisés dans le domaine.

Dans cette partie, nous allons examiner chacune de ces méthodes d'analyse de données, accompagnées d'un exemple de leur application dans le monde réel.

L’analyse descriptive 

L'analyse descriptive nous informe sur ce qui s'est passé. Ce type d'analyse aide à décrire ou résumer les données quantitatives en présentant des statistiques. Par exemple, une analyse statistique descriptive pourrait montrer la distribution des ventes parmi un groupe d'employés et le chiffre de ventes moyen par employé.

L'analyse descriptive répond à la question : "Que s'est-il passé ?"

L’analyse diagnostique  

Si l'analyse descriptive détermine le "quoi", l'analyse diagnostique détermine le "pourquoi". Disons qu'une analyse descriptive révèle une baisse inhabituelle des ventes sur un produit. Creuser davantage dans les données pourrait révéler que plusieurs de ces baisses coïncident avec l’entrée sur le marché de produits concurrents offrant des caractéristiques similaires à un prix inférieur. 

L'analyse diagnostique répond à la question : "Pourquoi cela s'est-il produit ?"

L’analyse prédictive   

Jusqu'à présent, nous avons examiné des types d'analyse qui examinent et tirent des conclusions sur le passé. L'analytique prédictive utilise des données pour former des projections sur l'avenir. En utilisant l'analyse prédictive, vous pourriez remarquer qu'un produit a réalisé ses meilleures ventes durant les mois de septembre et octobre chaque année, vous amenant à prédire un point haut similaire pour l'année à venir.

L'analyse prédictive répond à la question : "Que pourrait-il se passer à l'avenir ?"

L’analyse prescriptive   

L'analyse prescriptive prend en compte tous les insights recueillis à partir des trois premiers types d'analyse et les utilise pour formuler des recommandations sur la manière dont une entreprise devrait agir. En reprenant notre exemple précédent, ce type d'analyse pourrait suggérer un plan pour capitaliser sur le succès des mois de hautes ventes et exploiter de nouvelles opportunités de croissance durant les mois plus lents.

L'analyse prescriptive répond à la question : "Que devrions-nous faire ?"

10 techniques d’analyse des données 

Les techniques d'analyse de données peuvent varier en complexité et en application, allant de méthodes statistiques de base à des modèles d'intelligence artificielle avancés. 

Voici quelques-unes des techniques les plus couramment utilisées :

• Statistiques descriptives : elles servent à décrire et à résumer les données à travers des indicateurs comme la moyenne, la médiane, le mode, la variance, et l'écart type. Elles sont souvent le point de départ de toute analyse de données.
• Analyse de régression : utilisée pour identifier les relations entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. La régression linéaire est le type le plus simple, mais il existe de nombreuses autres formes, y compris la régression logistique, polynomiale, et non linéaire.
• Analyse de corrélation : sert à étudier la relation entre deux variables et à déterminer dans quelle mesure elles varient ensemble. Le coefficient de corrélation mesure le degré de cette relation.
• Analyse factorielle : utilisée pour réduire la dimensionnalité des données en identifiant les facteurs latents qui expliquent un ensemble de variables observées.
• Analyse en composantes principales (ACP) : une technique de réduction de dimensionnalité qui transforme les variables originales en un nouveau jeu de variables non corrélées appelées composantes principales.
• Clustering : une méthode d'analyse exploratoire des données utilisée pour regrouper des objets (ou points de données) similaires dans des ensembles ou "clusters". Le clustering aide à découvrir la structure cachée au sein des données.
• Analyse de séries temporelles : s'applique aux données qui sont collectées ou indexées dans l'ordre du temps. Cette technique est utilisée pour analyser les tendances, les cycles, ou les variations saisonnières au sein des données.
• Machine Learning : comprend une gamme de techniques et modèles algorithmiques qui permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions ou des classifications, sans être explicitement programmés pour chaque tâche.
• Deep Learning : des sous-ensembles de l'apprentissage machine qui s'inspirent de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont particulièrement efficaces pour traiter des données complexes et de grande dimension, comme les images, le son, et le texte.
• Text Mining : techniques utilisées pour extraire des informations utiles ou déterminer le sentiment à partir de grands ensembles de données textuelles.

Ces techniques peuvent être utilisées seules ou en combinaison pour extraire des insights, identifier des tendances, faire des prédictions, et prendre des décisions basées sur les données. La sélection de la technique appropriée dépend souvent du type de données disponibles et des objectifs spécifiques de l'analyse.

Quels sont les outils d’analyse de données ? 

Il existe de nombreux outils d’analyse de données permettant aux utilisateurs de collecter, traiter et manipuler des données plus facilement. 

Parmi les plus connus, nous pouvons citer les langages de programmation Python et R, les outils de Business Intelligence Power BI, Tableau et Qlik, ou encore des plateformes d’analyse de données open-source comme KNIME.

KNIME : un outil d’analyse de données

KNIME est une plateforme d’analyse de données open source qui permet aux utilisateurs de concevoir des flux de données et de créer des modèles d’analyse avancés sans nécessairement coder. 

Pourquoi Limpida privilégie KNIME pour l’analyse de données ? 

• Une interface graphique intuitive : KNIME permet de construire des workflows d'analyse de données en glissant et déposant des nœuds qui représentent différentes opérations ou étapes d'analyse de données. 
• Extensibilité : grâce à une large gamme de plugins disponibles, les utilisateurs peuvent enrichir leur écosystème pour inclure des techniques d'analyse spécifiques, avec l'intégration d'autres logiciels comme Python, R, et des outils de Deep Learning.
• Polyvalence : convient à une variété de tâches, de l'analyse préliminaire des données (nettoyage, transformation) à des analyses plus complexes (modélisation prédictive, clustering).‍
• Collaboration : facilite le partage des workflows avec d'autres utilisateurs, promouvant ainsi la collaboration et la réutilisation des modèles d’analyse de données.

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