Qu'est-ce que l'analyse de données ? (Avec des exemples)

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Extraire des informations à partir des données nous permet de prendre de meilleures décisions. Et nous vivons à une époque où nous avons plus de données que jamais à portée de main. C'est pourquoi les entreprises ont pris conscience des avantages de l'exploitation des données et se sont tournées vers l'analyse de données pour obtenir des informations qui leur permettent d'atteindre leurs objectifs. Le rapport 2023 du Forum économique mondial sur l'avenir de l'emploi cite les postes de data analysts et de data scientists parmi ceux qui connaissent la plus forte croissance, aux côtés des spécialistes de l'IA et de l'apprentissage automatique et des spécialistes du big data [1].

Apprendrez davantage sur le processus d'analyse de données, les différents types d'analyse de données et les cours recommandés pour vous aider à démarrer dans ce domaine passionnant. Par la suite, si vous souhaitez commencer à travailler sur une carrière dans le domaine des données en acquérant des compétences utiles pour l'emploi, vous pouvez envisagerde vous inscrire au cours Analyste de données d'IBM Certificat Professionnel, dans le cadre duquel vous travaillerez sur des projets que vous pourrez présenter dans votre portfolio.

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

Les data analysts utilisent des données pour résoudre des problèmes. De ce fait, le processus d'analyse de données passe généralement par plusieurs phases itératives. Examinons chacune d'entre elles de plus près.

• Identifier la question professionnelle à laquelle vous souhaitez répondre. Quel problème l'entreprise essaie-t-elle de résoudre ? Que devez-vous mesurer et comment allez-vous le faire ?

• Collecter 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 le logiciel de gestion de la relation client (CRM) d'une entreprise, ou de sources secondaires, comme les dossiers gouvernementaux ou les interfaces de programmation d'applications (API) des réseaux sociaux.

• Nettoyer les données pour les préparer à l'analyse. Il s'agit souvent d'éliminer les doublons et les données anormales, de corriger les incohérences, de normaliser la structure et le format des données et de traiter les blancs et les erreurs de syntaxe.

• Analyser les données. En manipulant les données à l'aide de divers outils et techniques d'analyse des données, vous pouvez commencer à trouver des tendances, des corrélations, des valeurs aberrantes et des variations qui racontent une histoire. À ce stade, vous pouvez utiliser l'exploration de données pour découvrir des modèles dans les bases de données ou un logiciel de visualisation de données pour transformer les données en un format graphique facile à comprendre.

• Interpréter les résultats de votre analyse pour voir dans quelle mesure les données répondent à votre question initiale. Quelles recommandations pouvez-vous faire sur la base des données analysées ? Quelles sont les limites de vos conclusions ?

Vous pouvez réaliser des études et des projets qui figureront dans votre portfolio avec l’IBM Data Analyst Professional Certificate.

4 types d'analyse de données (avec exemples)

Les données peuvent être utilisées de différentes manières pour répondre à des questions et étayer des décisions. Pour identifier la meilleure façon d'analyser vos données, il est utile de vous familiariser avec les différents types d'analyse les plus couramment utilisés dans ce domaine.

1. Analyse descriptive

L'analyse descriptive nous indique ce qui s'est passé. Ce type d'analyse permet de décrire ou de résumer des données quantitatives en présentant des statistiques. Par exemple, l'analyse statistique descriptive peut montrer la distribution des ventes dans un groupe d'employés et le chiffre d'affaires moyen par employé.

L'analyse descriptive répond à la question : « que s'est-il passé ? »

2. L'analyse diagnostique

Si l'analyse descriptive détermine le « quoi », l'analyse diagnostique détermine le « pourquoi ». Supposons qu'une analyse descriptive révèle un afflux inhabituel de patients dans un hôpital. Une analyse plus approfondie des données pourrait révéler que nombre de ces patients présentaient des symptômes d'un virus particulier. Cette analyse diagnostique peut vous aider à déterminer qu'un agent infectieux - le « pourquoi » - est à l'origine de l'afflux de patients.

L'analyse diagnostique répond à la question : « pourquoi cela s'est-il produit ? »

3. L'analyse prédictive

Jusqu'à présent, nous avons étudié les types d'analyse qui examinent le passé et en tirent des conclusions. L'analyse prédictive utilise les données pour établir des projections sur l'avenir. En utilisant l'analyse prédictive, vous pourriez remarquer qu'un produit donné a connu ses meilleures ventes au cours des mois de septembre et d'octobre de chaque année, ce qui vous amènerait à prédire un pic similaire au cours de l'année à venir.

L'analyse prédictive répond à la question : « que pourrait-il se passer à l'avenir ? »

4. L'analyse prescriptive

L'analyse prescriptive reprend toutes les informations recueillies dans les trois premiers types d'analyse et les utilise pour formuler des recommandations sur la manière dont l'entreprise doit agir. En reprenant notre exemple précédent, ce type d'analyse pourrait suggérer un plan marketing pour tirer parti du succès des mois de fortes ventes et exploiter de nouvelles opportunités de croissance au cours des mois plus calmes.

L'analyse prescriptive répond à la question : « que devrions-nous faire à ce sujet ? »

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Questions fréquemment posées (FAQ)