Qu'est-ce que l'analyse de données ? Méthodes, phases et processus

30 octobre 2021

L'extraction de données significatives à partir d'un ensemble massif d'informations non structurées à l'aide d'un raisonnement analytique et logique est appelée l'analyse des données . À l'ère actuelle, l'analyse des données joue un rôle essentiel dans les processus de prise de décision dans le domaine des entreprises, des sciences sociales, de la science, etc. En général, les gens prennent toute décision en fonction des données significatives disponibles. Ainsi, l'analyse des données est couramment utilisée dans de nombreuses entreprises et entreprises qui constituent la meilleure solution pour de nombreux défis.

Table des matières

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

Transformer uniquement les données non organisées ou non structurées en une forme compréhensible n'est pas la définition de l'analyse de données. La véritable définition de l'analyse des données est le processus de collecte d'informations, de vérification, nettoyage en le transformant en faits pertinents, et la modélisation dans un modèle de données spécifique.



La toute première étape de l'analyse des données consiste à collecter des informations ou des données brutes. Plus tard, vous devez vérifier si les données collectées sont utiles pour produire une solution particulière. Ensuite, le nettoyage des données implique la suppression des données incorrectes ou la correction des données inexactes. Le processus de transformation des données signifie transformer la structure des données dans un autre format. La dernière étape de l'analyse des données est la modélisation des données. La modélisation des données est une méthode de création du modèle de données pour les données transformées à l'aide de techniques et de règles spécifiques.

Généralement, le processus d'analyse des données est classé en deux types :

    Qualitatif Quantitatif

Dans l'analyse qualitative des données, toutes les données non numériques sont analysées ou inspectées. D'autre part, l'analyse quantitative des données implique l'analyse ou la mesure des données, et les résultats sont exprimés en chiffres.

Besoin d'analyse de données

L'analyse des données a été largement utilisée depuis les temps anciens. Il est très bénéfique pour les entreprises et les organisations. Si l'analyse des données n'est pas effectuée, les données non structurées restent en tas. Dans les industries, l'analyse des données aide les organisations à se positionner sur le potentiel du marché. En outre, il permet également aux entreprises de détecter les risques commerciaux et de les éviter facilement. Le processus d'analyse des données permet aux organisations de se concentrer davantage sur les besoins des clients et de générer des produits satisfaisants.

Principes d'analyse des données

Voici quelques principes essentiels d'analyse des données que vous devez prendre en compte avant d'effectuer le processus d'analyse des données.

  1. Soyez clair avec votre approche : l'un des principes essentiels de l'analyse des données est que vous devez être très transparent sur la raison pour laquelle vous collectez les données ? Quel est le but d'effectuer une analyse de données à l'aide des données recueillies ? Existe-t-il des ressources disponibles pertinentes pour les données collectées ? Existe-t-il un outil utilisé pour traiter les données ? Sur la base de ces composants, vous devez collecter les données.
  2. Source des données : Un autre principe important dans le processus d'analyse des données est la source des données brutes. Vous devez savoir comment vos données sont produites. Si vous effectuez un processus d'analyse de données pour votre entreprise, assurez-vous de l'emplacement des données que vous récupérez.
  3. Autres informations connexes : lorsque vous obtenez la source de données, recherchez d'autres informations pertinentes et pertinentes qui peuvent vous aider à mener à bien l'ensemble du processus d'analyse.
  4. La facette de vos données : avant d'effectuer le processus d'analyse des données, vous devez vous assurer d'étudier chaque aspect de vos données. Regardez les données dans toutes les dimensions possibles.
  5. Au cours du processus d'analyse des données, vous devez tenir compte de toutes les questions possibles que les parties prenantes peuvent poser. En tenant compte de ces questions, effectuez le processus d'analyse des données avec précision.
  6. Lorsque vous avez terminé le processus, assurez-vous de communiquer avec les clients ou les parties prenantes pour plus de précision.

L'ensemble du processus d'analyse des données est un processus de questionnement et de réponse entre l'analyste de données et les parties prenantes. Un analyste de données doit répondre avec précision aux questions des parties prenantes.

Méthodes d'analyse des données

Nous avons observé les principes du processus d'analyse des données. Maintenant, nous allons nous concentrer sur les méthodes d'analyse des données. Dans la section ci-dessus, nous avons discuté de deux méthodes d'analyse des données, quantitative et qualitative. Outre ces deux méthodes, il existe également d'autres méthodes d'analyse des données. Examinons en détail chacune de ces techniques d'analyse de données.

    Analyse quantitative:

Comme son nom l'indique, l'analyse quantitative est effectuée en termes de données numériques. L'objectif significatif de l'analyse des données quantitatives est de mesurer les fréquences et les différences des variables. Ces différences et fréquences peuvent être calculées à l'aide des méthodes suivantes :

  1. Moyenne : Il calcule la moyenne des valeurs définies.
  2. Médian : Cela implique la valeur présente au point médian de tout ensemble de données.
  3. Mode : Cette méthode d'analyse quantitative détermine l'élément qui a une fréquence plus élevée dans l'ensemble de données.
  4. La fréquence : Il détermine le nombre de fois qu'un élément particulier apparaît dans l'ensemble de données.
  5. Varier : Cette méthode d'analyse quantitative examine la différence entre les valeurs les plus basses et les plus élevées présentes dans l'ensemble de données.
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Voyons maintenant comment les données quantitatives sont analysées. Voici quelques étapes pour effectuer l'analyse des données quantitatives :

  • La collecte de données est une mesure primordiale dans tout processus d'analyse. Après cela, l'étape de validation des données est effectuée. Au cours de cette étape, les analystes déterminent si les données brutes suivent les règles standard. Les données collectées sont recueillies auprès de plusieurs répondants. Les analystes vérifient si les données ont été recueillies avec une procédure particulière et s'assurent de l'exhaustivité des données.
  • Il existe un cas où de grands ensembles de données peuvent contenir de nombreuses erreurs. Cette mesure est la vérification des données, qui garantit qu'il n'y a pas d'erreurs présentes dans l'ensemble de données. Diverses vérifications des données sont effectuées pour éliminer les erreurs.
  • Comme mentionné ci-dessus, les données sont recueillies auprès de plusieurs répondants; ces données sont affectées d'une valeur appelée codage des données.
    Analyse qualitative:

L'analyse des données qualitatives est l'opposé de l'analyse quantitative. Cela ne dépend pas des nombres; au lieu de cela, il se concentre sur les lettres, les images, les mots, les symboles et les textes. L'analyse qualitative est divisée en cinq catégories différentes, comme suit :

    Analyse de contenu:Dans ce type de recherche, les données verbales ou comportementales sont classées dans un format tabulaire.
    Analyse narrative :Nous sommes habitués à raconter des histoires. L'analyse narrative implique la description des données primaires par plusieurs répondants. Lorsque plusieurs répondants transmettent les données non numériques, nous obtenons des points de vue et des expériences différents sur les données.
    Analyse du discours:Ce type d'analyse qualitative comprend le travail sur des textes écrits ou des exposés oraux.
    Analyse du cadre :Ce processus d'analyse comporte plusieurs étapes, comme le codage, la familiarisation, cartographie , tracer , et interprétation des données qualitatives.
    Théorie fondée :Chaque fait de données est formulé individuellement. Une fois tous les faits préparés, les analystes déterminent si tous les cas contribuent aux données qualitatives.
l'analyse des données

Avant d'effectuer une analyse qualitative, vous devez tenir compte de certains points spécifiques. Ces points sont listés ci-dessous :

  • La première étape à considérer avant de commencer à analyser des données qualitatives est que vous devez vous familiariser avec les données brutes. Assurez-vous de lire les informations plusieurs fois. Essayez de trouver le modèle des données.
  • Avant d'analyser des données, il est évident que vous effectuez une analyse pour trouver une solution à un problème particulier. Lorsque vous lisez les données plusieurs fois, jetez un coup d'œil aux objectifs du processus d'analyse. Assurez-vous que les données contiennent des informations pertinentes nécessaires pour répondre aux questions.
  • La prochaine étape est le codage. Le codage est utile pour attribuer des étiquettes aux données. Les analystes identifient le comportement des données et leur attribuent des codes.
  • Une fois le codage effectué, les analystes identifient des modèles et des thèmes spécifiques et recherchent les réponses attendues.
    Analyses statistiques:

Les données statistiques sont une autre méthode utilisée pour effectuer l'analyse des données. Dans cette méthode, les données précédentes ou les lambeaux de preuves sont mappés dans des tableaux de bord. Sur la base des informations antérieures, une analyse statistique des données est effectuée. le analyse de données statistiques est classé en deux types en fonction de la quantité de données analysées. Ils sont

    Analyse descriptive:Ce type d'analyse de données statistiques analyse l'ensemble complet de données. Il calcule la moyenne et l'écart pour les données continues, et pour les données catégorielles, il calcule le pourcentage et la fréquence.Analyse inférentielle :Dans ce type d'analyse de données statistiques, un échantillon spécifique de données de l'ensemble des données est analysé. Lorsque vous sélectionnez différentes instances d'informations disponibles, vous obtenez plusieurs conclusions pour les mêmes données.

Les analystes effectuent une analyse des données statistiques dans les actions suivantes :

  • Les chercheurs représentent l'ensemble des données brutes dans un graphique circulaire ou toute autre méthode de représentation graphique des données.
  • Une fois que vous avez représenté les données sous forme graphique, recherchez les emplacements des données à l'aide des méthodes de moyenne ou de médiane.
  • Ensuite, les analystes cherchent à savoir si les données sont dispersées ou regroupées. Ils utilisent la méthode la plus courante de Écart-type qui représente la variation ou la dispersion de l'ensemble de données.
  • Plus tard, les chercheurs doivent prédire le résultat en fonction des résultats des données précédentes.
  • La dernière étape est Tests d'hypothèses . Ce test indique si les données sont entièrement acceptées ou non.
    Exploration de données (analyse de texte) :

Exploration de données (Analyse de texte) est l'une des méthodes cruciales d'analyse de données. On parle aussi d'analyse de texte. Généralement, plusieurs outils d'exploration de données sont disponibles pour déterminer des modèles dans des données massives. L'analyse d'exploration de données est effectuée en étapes séquentielles, comme la collecte des données brutes, leur stockage sur un serveur ou un cloud, l'accès aux données pour l'organisation, le tri des données et leur production sous la forme d'un graphique ou d'un tableau.

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Dans le processus d'exploration de données, les données collectées ou brutes sont stockées dans un entrepôt de données. Ce type de méthode d'analyse de données permet aux entreprises d'améliorer leurs techniques de marketing et leurs ventes. Plus important encore, il aide les entreprises à détecter les fraudes et les spams.

Faites-nous savoir comment les analystes mènent le processus d'exploration de données ou d'analyse de texte.

    Nettoyage des données :Ce processus implique le nettoyage des données et la suppression des données indésirables ou incomplètes de l'ensemble de données. De plus, les analystes remplissent les données manquantes et éliminent les données bruyantes ou erronées.
  • Intégration de données: Toutes les ressources de données, comme les fichiers, les bases de données, les cubes, etc. sont combinées pour le processus d'analyse. Cela améliorera la précision et les performances du processus d'analyse.
  • Réduction de donnée:L'ensemble des données est réduit ou optimisé en maintenant son intégrité. Plusieurs méthodes, comme les arbres de décision, Naive Bayes, etc. sont utilisées pour le processus de réduction des données.Transformation de données :Les données d'origine sont converties dans le format dérivé requis pour le processus d'analyse des données.Exploration de données :Cette étape utilise des techniques de classification et de regroupement pour déterminer les modèles de données à partir du grand ensemble de données.Évaluation de modèle :Les modèles identifiés dans le processus d'exploration de données sont évalués pour le rendre compréhensible par les utilisateurs ordinaires.Représentation des connaissances:Dans cette mesure, les données filtrées sont représentées dans des rapports, des tableaux, etc.
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    Analyse prédictive :

L'analyse prédictive consiste à faire des prédictions à l'aide des données existantes sur ce qui se passera dans le futur. Dans l'analyse prédictive, les analystes déterminent ou prédisent les résultats de données futurs en fonction des résultats de données actuels ou précédents. Mais effectuer une analyse prédictive nécessite une grande quantité de données. Plus la quantité de données disponibles est importante, plus la précision de la prédiction est élevée.

Par exemple, considérons que chaque année, l'entreprise augmente son chiffre d'affaires de 20 %. Nous pouvons donc prédire que l'entreprise augmentera également ses revenus de 20% cette année. L'analyse prédictive peut être utilisée pour évaluer les risques, prévoir les ventes ou qualifier les prospects.

Les chercheurs exécutent une analyse prédictive des données en sept étapes précises. Nous verrons brièvement chacune de ces mesures :

  • Avant que les analystes n'effectuent une analyse prédictive des données, ils définissent d'abord l'objectif du projet pour effectuer une analyse prédictive. Ils considèrent certains aspects, comme quels seront les résultats ? Quels jeux de données utiliser ? Le résultat de l'étude répond-il aux besoins de l'entreprise ?
  • L'étape suivante, les analystes suivent, ils rassemblent les informations pertinentes nécessaires à l'analyse du projet.
  • Dans la troisième mesure, les chercheurs effectuent le processus d'analyse des données proprement dit en vérifiant, en nettoyant et en transformant les données recueillies.
  • Plus tard, les données analysées sont représentées sous forme statistique et subissent des tests d'hypothèse.
  • Les chercheurs développent ensuite le modèle de données respectif pour prédire les résultats futurs.
  • Enfin, ils déploient le modèle de données dans un processus décisionnel.
    Analyse diagnostique :

Une autre méthode d'analyse des données est l'analyse diagnostique. Dans ce type de méthodes d'analyse de données, la cause de tout problème commercial peut être identifiée. L'analyse diagnostique est également appelée analyse des causes profondes. En d'autres termes, cette analyse exprime le modèle de comportement des données. Les analystes peuvent utiliser des techniques d'exploration de données, d'exploration en profondeur, d'exploration amont et de découverte de données.

Par exemple, supposons que les prospects de l'entreprise aient augmenté au cours d'un mois donné. L'analyse diagnostique détermine alors que les ventes marketing ont le plus contribué à l'augmentation des prospects.

    Analyse des perspectives :

L'analyse de perspective dépend de l'analyse prédictive. Dans l'analyse prédictive, vous obtenez une prédiction de résultat basée sur les résultats de données précédents. Ce type d'analyse inclut la perspective de toutes les analyses énumérées ci-dessus. Ainsi, il est censé être l'une des meilleures méthodes d'analyse que l'analyse descriptive et prédictive.

Phases de l'analyse des données

Toutes les techniques ci-dessus sont les types de méthodes d'analyse de données largement utilisées dans le domaine des affaires pour assurer l'exactitude et l'efficacité d'un projet particulier. Concentrons-nous maintenant sur le processus d'analyse des données. Vous vous demandez peut-être comment les données sont analysées ? Le processus d'analyse des données se déroule en plusieurs étapes. Ces phases sont listées ci-dessous :

  • Spécification des exigences en matière de données
  • Collecte de données
  • Nettoyage des données
  • L'analyse des données
  • L'interprétation des données
  • Visualisation de données

Ce qui suit est une explication détaillée de chaque phase impliquée dans le processus d'exploration de données.

    Spécification des données requises :

Les données pertinentes sont nécessaires pour alimenter le processus d'analyse des données. Ces données d'entrée sont collectées en fonction des besoins des clients ou d'une personne dirigeant le processus d'analyse. Généralement, les analystes participent à une enquête pour collecter des données auprès de personnes appelées répondants. En outre, ils récupèrent des données à partir de diverses autres ressources en fonction des exigences du client. Ainsi, les données obtenues peuvent être de toute nature, comme des données qualitatives ou quantitatives.

    Collecte de données:
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Nous avons discuté du fait que les données sont recueillies à partir de plusieurs ressources, telles que des répondants, des satellites, de nombreux appareils, des ressources en ligne, des entretiens, des documents, etc. Une fois que vous avez une idée précise des exigences en matière de données, commencez à collecter des données. Les données recueillies auprès de diverses sources sont combinées lors de la phase de collecte de données. Après avoir collecté les données, organisez-les de manière bien structurée pour le processus d'analyse des données. Le processus d'analyse des données nécessite des données organisées et traitées. Vous devez représenter les données dans le format de ligne et de colonne.

    Nettoyage des données :

Une fois que vous avez correctement organisé les données, recherchez toute information indésirable ou incomplète dans l'ensemble de données. La phase de nettoyage des données du processus d'analyse des données consiste à transformer les données en une forme compréhensible. Vous pouvez éliminer toutes les données indésirables ou non pertinentes de l'ensemble de données. De plus, vous pouvez ajouter des informations supplémentaires aux lieux manquants. Un autre type de nettoyage consiste à supprimer les espaces blancs, les erreurs ou les faits en double.

Pour vous assurer que les données de l'ensemble de données sont propres, vous devez effectuer plusieurs tâches, telles que la mise en correspondance des enregistrements, la déduplication, la qualité des données existantes et la détermination des données inexactes. Avant d'utiliser l'ensemble de données pour le processus d'analyse, il doit être propre.

    L'analyse des données:

Lorsque vous obtenez des données propres, exemptes de bruit et d'erreurs, vous pouvez passer au processus d'analyse. Vous pouvez utiliser l'une des méthodes d'analyse ci-dessus pour exécuter le processus d'analyse des données. Ce processus est également appelé analyse exploratoire des données car il implique un nettoyage supplémentaire des données et des exigences en matière de données. Tous ces processus s'exécutent de manière itérative pour mener à bien un processus d'analyse de données efficace. Vous pouvez également utiliser plusieurs outils d'analyse de données qui vous permettent d'interpréter et de comprendre les résultats à l'aise.

    L'interprétation des données:

Une fois que vous avez terminé le processus d'analyse des données, vous pouvez passer à la phase d'interprétation des données. À cette étape, vous pouvez afficher les données en fonction des résultats de données précédents et tirer une conclusion sur les résultats. Avant de passer à la phase d'interprétation des données, vous devez d'abord exécuter la phase d'analyse des données, car l'entrée de cette phase est le résultat de l'étape d'analyse des données.

    Visualisation de données:

La dernière phase du processus d'analyse des données est la visualisation des données. Cela implique de représenter les résultats des données analysées sous forme de graphiques, de tableaux, de diagrammes, etc. De telles représentations sous forme graphique sont facilement compréhensibles par l'homme. L'examen de la représentation visuelle nous permet d'avoir une idée claire du projet ou du produit en question. Il représente le résumé des données.

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Avantages du processus d'analyse des données :

Les données jouent un rôle primordial dans toute entreprise ou entreprise. Ils doivent fournir les meilleures données sur leurs produits qui incitent les clients à les acheter immédiatement après avoir lu les données. Ainsi, les entreprises doivent savoir comment mettre en œuvre le processus d'analyse des données. Voyons comment le processus d'analyse des données est bénéfique pour les entreprises ou les organisations.

    Améliore le processus décisionnel :

Nous avons discuté du fait que la phase d'interprétation des données du processus d'analyse des données utilise les résultats de la phase d'analyse des données. Et ces résultats sont conclus sur la base des résultats des données précédentes. Cela permet aux entreprises de prendre une décision appropriée et meilleure. De plus, les clients obtiennent une vue à 360 degrés d'un produit particulier.

    Améliore les stratégies marketing :

Lorsque vous savez ce dont vos clients ont besoin concernant un produit particulier, le processus d'analyse des données vous permet de commercialiser efficacement votre produit. Vous pouvez collaborer avec des clients par le biais de campagnes et utiliser ces données pour améliorer les résultats cibles.

    Service client amélioré :

Un autre avantage de l'analyse des données est qu'elle permet aux entreprises d'améliorer la relation client, de répondre à leurs besoins et d'offrir des services de meilleure qualité et personnalisés. Faire cela, à son tour, améliorera la productivité et la croissance des entreprises.

    Effectuez efficacement toutes les opérations :

L'un des avantages importants du processus d'analyse des données est qu'il aide les entreprises à économiser du temps et de l'argent. Lorsqu'ils auront une idée claire des besoins des clients, moins d'argent et de temps seront consacrés au marketing. Moins de dépenses en marketing, à leur tour, augmentent les revenus.

Conclusion

Le processus d'analyse des données consiste à collecter les données, à les vérifier, à les nettoyer, à les transformer au format souhaité et à utiliser n'importe quel modèle de données pour représenter les données filtrées et transformées. Nous avons couvert l'analyse des données, le besoin d'analyse des données, les principes d'analyse, plusieurs méthodes d'analyse des données, le processus d'analyse des données et les avantages de l'analyse des données dans le domaine des affaires. Nous espérons avoir expliqué tous les sujets importants de l'analyse des données dans cet article.