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Avez-vous constaté une baisse du taux de profit de votre entreprise ? Votre nouveau magasin a-t-il généré plus de revenus cette saison ? Vos clients ont-ils exprimé leur mécontentement récemment ? Vous pouvez collecter des données historiques et appliquer une analyse descriptive pour découvrir les raisons. Cela vous aidera à identifier les facteurs clés liés à l'événement. Cela montrera vos points forts ou faibles.
Dans cet article, vous verrez comment vous pouvez tirer profit de l'analyse descriptive. Ce n'est pas une méthode de recherche compliquée. Vous ne devriez donc pas avoir à vous en soucier. Mais d'abord, vous devez connaître sa définition, alors commencez par le titre ci-dessous.
Qu'est-ce que l'analyse descriptive ?
L'analyse descriptive est une technique d'analyse de données utilisant des données historiques pour décrire et démontrer une condition.
Elle révèle les schémas et les relations entre les points de données de la manière la plus simple. C'est pourquoi elle donne la réponse la plus rapide pour découvrir pourquoi un événement s'est produit. D'un autre côté, en raison de cette simplicité, les chercheurs doivent parfois effectuer des saisies manuelles. Cependant, ils peuvent obtenir des résultats productifs s'ils travaillent de manière systématique.
L'analyse statistique descriptive est souvent appelée l'analyse la plus élémentaire pour résumer les données. C'est pourquoi elle est fréquemment utilisée comme un tremplin vers d'autres types d'analyses complètes, telles que l'analyse de diagnostic, l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive.
Types d'analyses descriptives
Il existe trois types d'outils d'analyse descriptive que vous pouvez utiliser. Bien qu'ils soient généralement associés à des méthodes d'analyse univariée, vous pouvez également les utiliser avec des méthodes statistiques telles que l'analyse bivariée, multivariée et des séries chronologiques.
Étant donné qu'un grand nombre de calculs sont nécessaires, il est utilisé avec de nombreux programmes de calcul.
Par exemple, l'analyse descriptive dans Excel permet aux utilisateurs de calculer des statistiques sommaires de leur ensemble de données. Ci-dessous, vous pouvez vérifier chaque type avec des exemples d'analyse descriptive pour mieux comprendre le sujet :
Types d'analyse descriptive
1. Mesure de la distribution de fréquence
Il peut s'agir du résumé le plus basique de l'ensemble de données. Il est utilisé pour montrer à quelle fréquence chaque valeur apparaît dans un ensemble de données. Cependant, vous devez vous rappeler qu'il est légèrement différent du mode. Cela sera expliqué avec un exemple.
Exemple : Il existe quatre marques de téléphones différentes sur le marché. Ce sont les marques A, B, C et D. Le montant des ventes quotidiennes des téléphones de la marque A est de 3, des téléphones de la marque B est de 4, des téléphones de la marque C est de 5 et des téléphones de la marque D est de 6. Ce sont respectivement la distribution de fréquence. En revanche, il n'y a pas de mode dans cet ensemble de données car il n'y a pas de nombre fréquent. Avec ce processus simple, vous pouvez identifier des tendances et prendre des décisions éclairées.
2. Mesure de la tendance centrale
Elle est utilisée pour trouver la moyenne d'un ensemble de données. Elle sert également de base pour utiliser d'autres mesures. Il existe trois mesures courantes que vous pouvez utiliser : moyenne, médiane et mode.
- La moyenne est la moyenne mathématique des valeurs. Vous ajoutez tous les nombres ensemble et les divisez par le nombre total de valeurs. Vous pouvez appliquer la formule de la moyenne d'échantillon si vous souhaitez examiner un groupe spécifique dans votre analyse.
- La médiane est le point médian de l'ensemble de données. Vous pouvez utiliser des formules basées sur des nombres impairs et pairs pour trouver la médiane d'un ensemble de données.
- Enfin, le mode est la valeur la plus fréquente. Il n'y a pas de règle selon laquelle il y aura toujours un mode. Parfois, il n'y a pas de mode, ou il y a plus d'un mode.
Exemple: Supposons que vous avez collecté des données sur l'âge de vos clients. La moyenne de leur âge vous montrera la moyenne. Par exemple, elle est de 32 ans. Maintenant, vous analysez le mode et trouvez sa valeur à 30. Maintenant, vous pouvez utiliser ces données. Vous pouvez prendre des mesures pour augmenter la satisfaction de vos clients dans la trentaine en vous concentrant sur eux, ou vous pouvez considérer cette analyse comme un début si vous voulez atteindre des tranches d'âge plus larges.
3. Mesure de variabilité/dispersion
Elle trouve la dispersion des points de données en décrivant à quelle distance ils se trouvent du point de distribution et les uns des autres. Il existe quatre mesures courantes que vous pouvez utiliser : étendue, écart interquartile, écart type, et variance.
- L'étendue est la différence entre les valeurs les plus élevées et les plus basses.
- L'écart interquartile est la moitié médiane d'une distribution.
- L'écart type est la distance moyenne par rapport à la moyenne.
- La variance est la moyenne des distances au carré par rapport à la moyenne.
Exemple : Vous envisagez de fournir un écart type pour mesurer et prouver la qualité de vos données. Les données que vous avez contiennent les prix des produits que les clients préfèrent le plus. Ceux-ci valent respectivement 20 $, 25 $, 30 $, 35 $ et 40 $. Lorsque vous faites la moyenne, cela devient 30. Lorsque vous regardez de combien les autres valeurs s'écartent de la valeur moyenne, vous constatez que la variance est de 62,5 et l'écart type est de 7,9.
Questions fréquemment posées sur l'analyse descriptive
Avez-vous d'autres questions sur l'analyse descriptive ? Voulez-vous vous familiariser avec ce type d'analyse ? Vous pouvez consulter ci-dessous les questions les plus courantes à ce sujet.
Vous pouvez utiliser l'analyse descriptive dans différents scénarios. Par exemple, vous pouvez analyser le trafic du site web de votre entreprise pour savoir où les gens vous trouvent sur le web. Vous pouvez comprendre les tendances des produits en examinant l'historique des achats dans votre magasin. Vous pouvez ainsi prendre des mesures pour satisfaire les clients en fonction de la demande.
Il s'agit dans les deux cas de techniques appropriées pour effectuer une analyse descriptive. Toutefois, certains scientifiques des données peuvent trouver l'analyse descriptive quantitative plus concrète et plus scientifique. Cependant, le fait que l'analyse qualitative soit adoptée même par les grandes entreprises montre que ce type d'analyse est également essentiel.
Tout d'abord, les mesures de fréquence. Il s'agit d'exprimer la fréquence d'un événement en général par des expressions numériques. Deuxièmement, les mesures de tendance centrale. L'objectif est de trouver la tendance générale en calculant la moyenne, la médiane et le mode. Troisièmement, les mesures de dispersion. Elles visent à mesurer la distribution des données en utilisant l'étendue ou l'écart type. Enfin, les mesures de position. Elles visent à mesurer la relation d'une valeur avec d'autres valeurs et son environnement.
L'analyse descriptive est applicable dans tous les domaines où des données sont disponibles. Par exemple, les entreprises peuvent l'utiliser pour obtenir des informations sur leurs clients et améliorer leurs stratégies de développement de produits et de marketing. Elle peut être utilisée dans le domaine de l'éducation pour élaborer des stratégies et des développements concernant les étudiants, les examens et les cours. Dans le domaine de la finance, elle peut être utilisée pour obtenir des informations sur des sujets tels que les actions, l'inflation, les bénéfices des entreprises, etc.
L'analyse descriptive est le type d'analyse de données le plus simple et le plus fondamental. En effet, elle transmet ce qui est tel quel, sans ajouter d'éléments ou d'interprétations. Ainsi, si vous avez besoin d'un diagnostic rapide de ce qui s'est passé, l'analyse descriptive sera toujours là pour vous. L'apport humain est plus important que ce que l'analyse révèle. C'est pourquoi l'analyse descriptive est souvent utilisée pour l'analyse de données non exhaustives.
Points clés à retenir
L'analyse descriptive est la méthode d'analyse fondamentale pour les analystes de données commerciales. Il est essentiel de l'utiliser afin de comprendre ce que sont les données et de faire des évaluations en conséquence. Elle est prête à être utilisée pour découvrir des phénomènes fondamentaux et aider les entreprises dans la recherche de données historiques.
Dans cet article, l'analyse descriptive est expliquée, ainsi que ses différents types. D'autres points importants sont également mentionnés dans la section FAQ. Après cela, vous pouvez maintenant utiliser l'analyse descriptive pour comprendre les données. Vous êtes prêt à utiliser les données historiques pour prendre des décisions éclairées.
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