Qu’est-ce que l’analyse des données ? Méthodes, techniques et outils

Qu’est-ce que l’analyse des données ? Définition et exemple

L’application systématique de techniques statistiques et logiques pour décrire la portée des données, moduler la structure des données, condenser la représentation des données, illustrer les données par des images, des tableaux et des graphiques, et évaluer les biais statistiques, les données de probabilité, afin de tirer des conclusions significatives, est connue sous le nom d’analyse des données. Ces procédures analytiques nous permettent d’induire l’inférence sous-jacente à partir des données en éliminant le chaos inutile créé par le reste des données. La génération de données est un processus continu, ce qui fait de l’analyse des données un processus continu et itératif dans lequel la collecte et l’analyse des données sont effectuées simultanément. Garantir l’intégrité des données est l’une des composantes essentielles de l’analyse des données.

Il existe plusieurs exemples d’utilisation de l’analyse des données : transport, détection des risques et des fraudes, interaction avec les clients, planification urbaine, soins de santé, recherche sur Internet, publicité numérique, etc.

Si l’on prend l’exemple des soins de santé, nous avons récemment observé qu’avec l’apparition de la pandémie de coronavirus, les hôpitaux doivent faire face à la pression du traitement d’un maximum de patients. L’analyse des données permet de surveiller l’utilisation des machines et des données dans de tels scénarios afin de réaliser des gains d’efficacité.

Avant d’aller plus loin, il convient de respecter les conditions préalables suivantes pour une bonne analyse des données :

• S’assurer de la disponibilité des compétences analytiques nécessaires.
• Veiller à l’application correcte des méthodes de collecte et d’analyse des données.
• Déterminer la signification statistique
• Vérifier si l’analyse est inappropriée
• Assurer la présence d’une inférence légitime et impartiale
• Garantir la fiabilité et la validité des données, des sources de données, des méthodes d’analyse des données et des déductions qui en découlent.
• Considérer la portée de l’analyse

Méthodes d’analyse des données

Il existe deux méthodes principales d’analyse des données :

1. Analyse qualitative

Cette approche répond principalement à des questions telles que « pourquoi », « quoi » ou « comment ». Chacune de ces questions est abordée au moyen de techniques quantitatives telles que des questionnaires, des échelles d’attitudes, des résultats standardisés, etc. Ce type d’analyse est généralement réalisé sous la forme de textes et de récits, qui peuvent également inclure des représentations audio et vidéo.

2. Analyse quantitative

En général, cette analyse se mesure en termes de chiffres. Les données sont présentées ici en termes d’échelles de mesure et sont étendues pour une manipulation statistique plus poussée.

D’autres techniques sont utilisées :

3. Analyse de texte

L’analyse de texte est une technique permettant d’analyser un texte pour en extraire des faits lisibles par une machine. Il vise à créer des données structurées à partir de contenus libres et non structurés. Le processus consiste à découper des piles de fichiers hétérogènes et non structurés en morceaux de données faciles à lire, à gérer et à interpréter. Elle est également connue sous le nom d’exploration de texte, d’analyse de texte et d’extraction d’informations.

L’ambiguïté des langues humaines est le plus grand défi de l’analyse de texte. Par exemple, les humains savent que « Red Sox Tames Bull » fait référence à un match de baseball, mais si ce texte est transmis à un ordinateur sans connaissances préalables, il générera plusieurs interprétations linguistiquement valides, et parfois les personnes qui ne s’intéressent pas au baseball pourraient avoir des difficultés à le comprendre également.

4. Analyse statistique

Les statistiques impliquent la collecte, l’interprétation et la validation des données. L’analyse statistique est la technique qui consiste à effectuer diverses opérations statistiques pour quantifier les données et appliquer l’analyse statistique. Les données quantitatives impliquent des données descriptives telles que des enquêtes et des données d’observation. Elle est également appelée analyse descriptive. Il comprend divers outils permettant d’effectuer des analyses statistiques de données, tels que SAS (Statistical Analysis System), SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), Stat soft, etc.

5. Analyse diagnostique

L’analyse diagnostique est une étape supplémentaire de l’analyse statistique visant à fournir une analyse plus approfondie pour répondre aux questions. Elle est également connue sous le nom d’analyse des causes profondes, car elle comprend des processus tels que la découverte, l’extraction et le forage de données.

L’analyse diagnostique est une étape supplémentaire de l’analyse statistique qui permet d’approfondir l’analyse pour répondre aux questions. Elle est également connue sous le nom d’analyse des causes profondes, car elle comprend des processus tels que la découverte et l’extraction de données, ainsi que l’exploration et l’analyse approfondie.

Les fonctions de l’analyse diagnostique se répartissent en trois catégories :

1. Identifier les anomalies : après avoir effectué une analyse statistique, les analystes doivent identifier les domaines qui nécessitent une étude plus approfondie, car ces données soulèvent des questions auxquelles il est impossible de répondre en examinant les données.
2. Approfondir l’analyse (découverte) : l’identification des sources de données aide les analystes à expliquer les anomalies. Cette étape exige souvent des analystes qu’ils recherchent des modèles en dehors des ensembles de données existants et qu’ils extraient des données de sources externes, ce qui permet d’identifier des corrélations et de déterminer si l’une d’entre elles est de nature causale.
3. Détermination des relations de cause à effet : les relations cachées sont découvertes en examinant les événements qui ont pu conduire aux anomalies identifiées. La théorie des probabilités, l’analyse de régression, le filtrage et l’analyse des séries chronologiques de données peuvent être utiles pour découvrir des histoires cachées dans les données.

6. Analyse prédictive

L’analyse prédictive utilise des données historiques et les introduit dans le modèle d’apprentissage automatique pour trouver des modèles et des tendances critiques. Le modèle est appliqué aux données actuelles pour prédire ce qui va se passer ensuite. De nombreuses organisations la préfèrent pour ses divers avantages, tels que le volume et le type de données, les ordinateurs plus rapides et moins chers, les logiciels faciles à utiliser, le resserrement des conditions économiques et le besoin de différenciation concurrentielle.

Les utilisations courantes de l’analyse prédictive sont énumérées ci-dessous :

• Détection des fraudes : de multiples méthodes d’analyse améliorent la détection des schémas et préviennent les comportements criminels.
• Optimisation des campagnes de marketing : les modèles prédictifs aident les entreprises à attirer, conserver et développer leurs clients les plus rentables. Ils permettent également de déterminer les réactions ou les achats des clients, favorisant ainsi les opportunités de vente croisée.
• Améliorer les opérations : L’utilisation de modèles prédictifs concerne également la prévision des stocks et la gestion des ressources. Par exemple, les compagnies aériennes utilisent des modèles prédictifs pour fixer le prix des billets.
• Réduction des risques : le score de crédit utilisé pour évaluer la probabilité qu’un acheteur ne règle pas ses achats est généré par un modèle prédictif qui intègre toutes les données relatives à la solvabilité d’une personne. D’autres utilisations liées au risque comprennent les réclamations d’assurance et les recouvrements.

7. Analyse prescriptive

L’analyse prescriptive suggère diverses lignes d’action et décrit les implications possibles qui pourraient être atteintes après l’analyse prédictive. L’analyse prescriptive, qui génère des décisions ou des recommandations automatisées, nécessite une direction algorithmique spécifique, unique et claire de la part de ceux qui utilisent les techniques d’analyse.

Processus d’analyse des données

Une fois que vous avez entrepris de rassembler les données à analyser, vous êtes submergé par la quantité d’informations que vous trouvez pour prendre une décision claire et concise. Avec autant de données à gérer, vous devez identifier les données pertinentes pour votre analyse afin d’en tirer une conclusion précise et de prendre des décisions éclairées. Les étapes simples suivantes vous aideront à identifier et à trier vos données en vue de leur analyse.

1. Précisez vos besoins en matière de données – définissez votre champ d’application :

• Définissez des questions courtes et directes, dont les réponses vous permettront de prendre une décision.
• Définir les paramètres de mesure.
• Définissez les paramètres que vous avez en tête et ceux que vous êtes prêt à négocier.
• Définissez votre unité de mesure. Par exemple : heure, monnaie, salaire et autres.

2. la collecte des données

• Collectez vos données en fonction de vos paramètres de mesure.
• Collectez des données à partir de bases de données, de sites web et de nombreuses autres sources. Ces données peuvent ne pas être structurées ou uniformes, ce qui nous amène à l’étape suivante.

3. Traitement des données

• Organisez vos données et n’oubliez pas d’ajouter des notes supplémentaires, le cas échéant.
• Recoupez vos données avec des sources fiables.
• Convertissez les données selon l’échelle de mesure que vous avez définie précédemment.
• Exclure les données non pertinentes.

4. Analyse des données

• Une fois que vous avez collecté vos données, effectuez le tri, le traçage et l’identification des corrélations.
• Au fur et à mesure que vous manipulez et organisez vos données, vous devrez peut-être revenir sur vos pas depuis le début, où vous devrez peut-être modifier votre question, redéfinir les paramètres et réorganiser vos données.
• Utilisez les différents outils disponibles pour l’analyse des données.

5. Déduire et interpréter les résultats

• Vérifiez si le résultat répond à vos questions initiales.
• Vérifiez si vous avez pris en compte tous les paramètres pour prendre votre décision.
• Vérifiez s’il existe des facteurs qui empêchent la mise en œuvre de la décision.
• Choisissez des techniques de visualisation des données pour mieux communiquer le message. Ces techniques de visualisation peuvent être des diagrammes, des graphiques, des codes de couleur, etc.

Une fois que vous avez une inférence, n’oubliez jamais qu’il ne s’agit que d’une hypothèse. Les scénarios de la vie réelle peuvent toujours interférer avec vos résultats. Dans le processus d’analyse des données, il existe certains termes connexes qui sont identifiés à différentes phases du processus.

1. l’exploration de données

Ce processus implique des méthodes permettant de trouver des modèles dans l’échantillon de données.

2. la modélisation des données

Il s’agit de la manière dont une organisation organise et gère ses données.

Techniques d’analyse des données

Il existe différentes techniques d’analyse des données en fonction de la question posée, du type de données et de la quantité de données collectées. Chacun d’entre eux se concentre sur les stratégies d’acquisition de nouvelles données, d’extraction d’informations et d’approfondissement des informations pour transformer les faits et les chiffres en paramètres de prise de décision. En conséquence, les différentes techniques d’analyse des données peuvent être classées comme suit :

1. Techniques basées sur les mathématiques et les statistiques

• Analyse descriptive : L’analyse descriptive prend en compte les données historiques, les indicateurs clés de performance, et décrit la performance par rapport à une référence choisie. Elle tient compte des tendances passées et de la manière dont elles pourraient influencer les performances futures.
• Analyse de dispersion : Dispersion de la zone sur laquelle un ensemble de données est réparti. Cette technique permet aux analystes de données de déterminer la variabilité des facteurs étudiés.
• Analyse de régression : Cette technique fonctionne en modélisant la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Un modèle de régression peut être linéaire, multiple, logistique, ridge, non linéaire, des données de vie et plus encore.
• Analyse factorielle : Cette technique permet de déterminer s’il existe une relation entre un ensemble de variables. Dans ce processus, il révèle d’autres facteurs ou variables qui décrivent les schémas de la relation entre les variables initiales. L’analyse factorielle fait un bond en avant dans les procédures de regroupement et de classification utiles.
• Analyse discriminante : Il s’agit d’une technique de classification dans l’exploration de données. Il identifie différents points dans différents groupes sur la base des mesures des variables. En termes simples, il s’agit de déterminer ce qui différencie deux groupes l’un de l’autre, ce qui permet d’identifier de nouveaux points.
• Analyse des séries chronologiques : dans ce type d’analyse, les mesures sont étalées dans le temps, ce qui nous donne une collection de données organisées connue sous le nom de série chronologique.

2. Techniques basées sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique

• Réseaux neuronaux artificiels : un réseau neuronal est un paradigme de programmation d’inspiration biologique qui présente une métaphore du cerveau pour traiter l’information. Un réseau neuronal artificiel est un système qui modifie sa structure en fonction des informations qui circulent dans le réseau. Les ANN peuvent accepter des données bruyantes et sont très précises. Ils peuvent être considérés comme très fiables dans les applications de classification et de prévisions commerciales.
• Arbres de décision : comme son nom l’indique, il s’agit d’un modèle d’arbre qui représente des modèles de classification ou de régression. Il divise un ensemble de données en sous-ensembles plus petits qui se développent simultanément en un arbre de décision connexe.
• Programmation évolutive : cette technique combine les différents types d’analyse de données à l’aide d’algorithmes évolutifs. Il s’agit d’une technique indépendante du domaine qui permet d’explorer un vaste espace de recherche et de gérer très efficacement l’interaction des attributs.
• Logique floue : il s’agit d’une technique d’analyse de données basée sur les probabilités qui permet de gérer les incertitudes dans les techniques d’exploration de données.

3. Visualisation et techniques graphiques

• Diagramme à colonnes, diagramme à barres : ces deux types de diagrammes sont utilisés pour présenter les différences numériques entre les catégories. Le graphique en colonnes prend la hauteur des colonnes pour refléter les différences. Les axes sont intervertis dans le cas du diagramme à barres.
• Graphique linéaire : ce graphique est utilisé pour représenter l’évolution des données sur un intervalle de temps continu.
• Graphique de surface : Ce concept est basé sur le graphique linéaire. En outre, il remplit de couleur la zone située entre la polyligne et l’axe, représentant ainsi une meilleure information sur les tendances.
• Graphique circulaire : Il est utilisé pour représenter la proportion des différents classements. Il ne convient que pour une seule série de données. Cependant, il peut être composé de plusieurs couches pour représenter la proportion de données dans différentes catégories.
• Graphique en entonnoir : Ce graphique représente la proportion de chaque étape et reflète la taille de chaque module. Cela permet de comparer les classements.
• Graphique nuage de mots : il s’agit d’une représentation visuelle de données textuelles. Elle nécessite une grande quantité de données, et le degré de discrimination doit être élevé pour que les utilisateurs perçoivent les plus saillants. Ce n’est pas une technique d’analyse très précise.
• Diagramme de Gantt : montre le temps réel et la progression de l’activité par rapport aux exigences.
• Graphique radar : utilisé pour comparer plusieurs graphiques quantifiés. Il représente les variables dans les données qui ont des valeurs plus élevées et celles qui ont des valeurs plus faibles. Un graphique en radar est utilisé pour comparer le classement et les séries, ainsi que la représentation proportionnelle.
• Nuage de points : montre la distribution des variables sous forme de points dans un système de coordonnées rectangulaires. La distribution des points de données peut révéler la corrélation entre les variables.
• Graphique à bulles : il s’agit d’une variante du diagramme de dispersion. Ici, en plus des coordonnées x et y, la surface de la bulle représente la 3ème valeur.
• Graphique : Il s’agit d’une sorte de graphique matérialisé. Ici, l’échelle représente la métrique, et le pointeur représente la dimension. Il s’agit d’une technique adaptée à la représentation des comparaisons d’intervalles.
• Diagramme de cadre : Il s’agit d’une représentation visuelle d’une hiérarchie sous la forme d’une structure arborescente inversée.
• Diagramme en arbre rectangulaire : Cette technique est utilisée pour représenter des relations hiérarchiques mais au même niveau. Il permet une utilisation efficace de l’espace et représente la proportion que représente chaque zone rectangulaire.
• Carte régionale : utilise la couleur pour représenter la distribution des valeurs sur une partition de la carte.
• Carte à points : Représente la répartition géographique des données sous forme de points sur un fond géographique. Lorsque les points sont de la même taille, cela n’a aucune signification pour les données individuelles, mais si les points sont en forme de bulles, cela représente en plus la taille des données dans chaque région.
• Carte des flux : représente la relation entre une zone d’entrée et une zone de sortie. Elle représente une ligne reliant les centres de gravité géométriques des éléments spatiaux. L’utilisation de lignes de flux dynamiques permet de réduire l’encombrement visuel.
• Carte thermique : représente le poids de chaque point dans une zone géographique. La couleur représente ici la densité.

Outils d’analyse des données

Il existe plusieurs outils d’analyse des données sur le marché, chacun ayant ses propres fonctions. La sélection des outils doit toujours être basée sur le type d’analyse effectuée et le type de données traitées. Vous trouverez ci-dessous une liste de quelques outils convaincants pour l’analyse des données.

1. Excel

Il dispose d’un grand nombre de fonctionnalités intéressantes et, avec l’installation de plugins supplémentaires, il peut traiter une quantité massive de données. Ainsi, si vous disposez de données qui sont loin de la marge significative de données, alors Excel peut être un outil très polyvalent pour l’analyse des données.

2. Tableau

Il entre dans la catégorie des outils de BI, conçus dans le seul but d’analyser les données. L’essence même de Tableau est le tableau croisé dynamique et le graphique croisé dynamique, qui permettent de représenter les données de la manière la plus conviviale possible. Il dispose également d’une fonction de nettoyage des données ainsi que de brillantes fonctions analytiques.

3. BI Power

Initialement conçu comme un module externe pour Excel, il s’en est ensuite détourné pour devenir l’un des outils d’analyse de données les plus importants. Il existe en trois versions : Free, Pro et Premium. Ses langages PowerPivot et DAX permettent de mettre en œuvre des analyses avancées sophistiquées similaires aux formules d’Excel.

4. Rapport détaillé

Fine Report est doté d’une simple opération de glisser-déposer, qui permet de concevoir différents styles de rapports et de construire un système d’analyse décisionnel des données. Il peut se connecter directement à toutes sortes de bases de données, et son format est similaire à celui d’Excel. En outre, il fournit également une variété de modèles de tableaux de bord et plusieurs bibliothèques de plug-ins visuels développés par ses soins.

5. R et Python

Il s’agit de langages de programmation très puissants et flexibles. R est le meilleur pour l’analyse statistique, comme la distribution normale, les algorithmes de classification en grappes et l’analyse de régression. Il effectue également des analyses prédictives individuelles telles que le comportement des clients, leurs dépenses, les articles préférés des clients en fonction de leur historique de navigation, etc. Elle fait également appel à des concepts d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle.

6. SAS

Il s’agit d’un langage de programmation pour l’analyse et la manipulation des données, qui permet d’accéder facilement aux données de n’importe quelle source. SAS a lancé un ensemble complet de produits de profilage des clients pour l’analyse du web, des médias sociaux et du marketing. Vous pouvez prévoir leurs comportements, gérer et optimiser les communications.

Conclusion

Il s’agit d’un guide complet pour les débutants sur le thème « Qu’est-ce que l’analyse des données ? L’analyse des données est la clé de toute entreprise, qu’il s’agisse de lancer un nouveau projet, de prendre des décisions de marketing, de poursuivre un plan d’action particulier ou de procéder à un arrêt complet. Les déductions et les probabilités statistiques calculées à partir de l’analyse des données permettent d’éclairer les décisions les plus critiques en éliminant le biais humain. Les différents outils d’analyse ont des fonctions qui se chevauchent et des limites différentes, mais ils sont aussi des outils complémentaires. Avant de choisir un outil d’analyse des données, il est essentiel de prendre en compte l’étendue du travail, les contraintes d’infrastructure, la faisabilité économique et le rapport final à préparer.