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Le monde est de plus en plus axé sur les données, avec des quantités infinies de données disponibles pour travailler. Les grandes entreprises comme Google et Microsoft utilisent des données pour prendre des décisions, mais elles ne sont pas les seules.
Est-ce important? Absolument!
L'analyse des données est utilisée par les petites entreprises, les entreprises de vente au détail, en médecine et même dans le monde du sport. C'est une langue universelle et plus importante que jamais. Cela semble 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 de 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 monde de l'analyse de données .
Une fois les données collectées et triées à l'aide de ces outils, les résultats sont interprétés pour prendre des décisions. Les résultats finaux peuvent être fournis sous forme de résumé ou sous forme de visuel comme un tableau ou un graphique.
Le processus de présentation des données sous forme visuelle est appelé visualisation de données . Les outils de visualisation de données facilitent le travail. Des programmes comme Tableau ou Microsoft Power BI vous offrent de nombreux visuels qui peuvent donner vie aux données.
Il existe plusieurs méthodes d'analyse de données, notamment l'exploration de données, l'analyse de texte et la veille économique.
Comment l'analyse des données est-elle effectuée ?
Crédit d'image : Faithie/ Depositphotos
L'analyse des données est un vaste sujet et peut inclure certaines des étapes suivantes :
- Définition des objectifs : Commencez par décrire quelques objectifs clairement définis. Pour tirer le meilleur parti des données, les objectifs doivent être clairs comme du cristal.
- Poser des questions : Déterminez les questions auxquelles vous aimeriez répondre par les données. Par exemple, les voitures de sport rouges sont-elles plus souvent accidentées que les autres ? Déterminez quels outils d'analyse de données obtiendront le meilleur résultat pour votre question.
- Collecte de données: Recueillez 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'accidents du 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 de fouillis. Les données sont nettoyées et converties 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 les outils d'analyse de données. Ces outils vous permettent d'explorer les données, de trouver des modèles et de répondre à des questions de simulation. C'est la récompense, c'est là que vous trouvez les résultats !
- Tirer des conclusions et faire des prédictions : Tirez des conclusions à partir de vos données. Ces conclusions peuvent être résumées dans un rapport, visuel, ou les deux pour obtenir les bons résultats.
Approfondissons un peu plus certains concepts utilisés dans l'analyse des données.
Exploration de données
Crédit d'image: Philippe Put/ Flickr
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L'exploration de données est une méthode d'analyse de données permettant de 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 apprendre les habitudes d'achat des clients ou utiliser le regroupement pour trouver des groupes auparavant inconnus dans les données.
Si vous utilisez le courrier électronique, vous voyez un autre exemple d'exploration de données pour trier votre boîte aux lettres. Les applications de messagerie comme Outlook ou Gmail l'utilisent pour classer vos e-mails en tant que « spam » ou « pas de spam ».
Analyse de texte
Crédit d'image: Marc_Smith/ Flickr
Les données ne se limitent pas aux chiffres, les informations peuvent également provenir d'informations textuelles.
L'analyse de texte est le processus consistant à trouver des informations utiles à partir d'un texte. Pour ce faire, vous traitez du texte brut, le rendez lisible par des outils d'analyse de données et recherchez des résultats et des modèles. Ceci est également connu sous le nom de text mining.
Excel fait un excellent travail avec cela. Excel propose de nombreuses formules pour travailler avec du texte qui peuvent vous faire gagner du temps lorsque vous travaillez avec les données.
L'exploration de texte peut également collecter des informations à partir du Web, d'une base de données ou d'un système de fichiers. Que pouvez-vous faire avec ces informations textuelles ? Vous pouvez importer des adresses e-mail et des numéros de téléphone pour rechercher des modèles. Vous pouvez même trouver des fréquences de mots dans un document.
L'intelligence d'entreprise
Crédit d'image: FutUndBeidl/ Flickr
La Business Intelligence transforme les données en intelligence utilisée pour prendre des décisions commerciales. Il peut être utilisé dans la prise de décision stratégique et tactique d'une organisation. Il offre aux entreprises un moyen d'examiner les tendances à partir des données collectées et d'en tirer des informations.
La Business Intelligence est utilisée pour faire beaucoup de choses :
- Prendre des décisions sur le placement et la tarification des produits
- Identifier de nouveaux marchés pour le produit
- Créez des budgets et des prévisions qui rapportent plus d'argent
- Utilisez des outils visuels tels que des cartes thermiques, des tableaux croisés dynamiques et une cartographie géographique pour trouver la demande pour un certain produit
Visualisation de données
Crédit d'image : pressmaster/ Depositphotos
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 les présentez dans des tableaux et des graphiques. Cela rend les données complexes plus compréhensibles, pour ne pas dire plus faciles à regarder.
Des quantités croissantes de données sont générées par les applications que vous utilisez (également appelées « Internet des objets »). La quantité de données (appelée « big data ») est assez massif. La visualisation des données peut transformer des millions de points de données en visuels simples qui les rendent faciles à comprendre.
Il existe différentes manières de visualiser les données :
- Utiliser un outil de visualisation de données comme Tableau ou Microsoft Power BI
- Graphiques et tableaux Excel standard
- Graphiques Excel interactifs
- Pour le web, un outil comme D3.js construit en JavaScript
Les visualisation des jeux de données Google est un excellent exemple de la façon dont les mégadonnées peuvent guider visuellement la prise de décision.
Analyse des données en revue
L'analyse des données est utilisée pour évaluer les données avec des outils statistiques pour découvrir des informations utiles. Diverses méthodes sont utilisées, notamment l'exploration de données, l'analyse de texte, la veille économique, la combinaison d'ensembles de données et la visualisation de données.
L'outil Power Query dans Microsoft Excel est particulièrement utile pour l'analyse des données. Si vous souhaitez vous y familiariser, lisez notre guide pour créer votre premier script Microsoft Power Query.
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Anthony Grant est un écrivain indépendant couvrant la programmation et les logiciels. C'est un étudiant en informatique spécialisé dans la programmation, Excel, les logiciels et la technologie.
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