Types de données d'analyse dans la recherche (+ Exemples)

Aujourd'hui, toutes les entreprises, petites ou grandes, doivent analyser les données pour réussir dans leur domaine. L'analyse de données est le meilleur moyen de comprendre votre entreprise, vos employés, vos clients et vos produits/services. Mais l'analyse de données est un domaine très vaste, et il est toujours important de choisir celle qui convient à votre objectif.

Quatre types de base généralement acceptés d'analyse de données sont utilisés pour prendre des décisions basées sur les données. Nous les examinerons sous des titres distincts et vous les expliquerons de la manière la plus courte et la plus concise possible. Selon vos besoins, vous voudrez peut-être effectuer une analyse de données simple ou complexe. Cet article commencera par les types simples pour plus de commodité.

Qu'est-ce que l'analyse de données?

Divers outils et méthodes statistiques sont utilisés pour cela. Ces méthodes avancent généralement selon deux approches principales : la recherche quantitative et la recherche qualitative.

Les entreprises, les organisations et les institutions s'efforcent d'atteindre leurs objectifs et de maintenir leur ordre en utilisant ces méthodes d'analyse. Par conséquent, une analyse de données systématique bien organisée est l'action clé derrière toutes les entreprises réussies. Donc, si vous vous demandez exactement ce que sont ces analyses et quels types elles sont, vous pouvez regarder le titre ci-dessous.

4 types d'analyse de données

Votre approche des données varie en fonction de votre objectif et de la question que vous posez aux données. Il est important de savoir si votre objectif est mieux exprimé avec une analyse simple ou une analyse complexe. Par conséquent, il existe quatre principaux types d'analyse de données dans la recherche.

Ces types peuvent en fait être considérés comme des anneaux entrelacés d'un processus. Vous comprendrez mieux leurs liens les uns avec les autres grâce à des exemples et des explications d'analyse de données.

Types d'analyse de données

Analyse descriptive

L'analyse descriptive est la première et la plus simple étape du processus d'analyse de données. L'objectif de cette analyse est de trouver une réponse à la question, "Qu'est-ce qui s'est passé?". Les ensembles de données passent par un certain nombre de processus pour être organisés, traités et prêts pour l'interprétation. Les données sont modélisées à l'aide de programmes appropriés dans ces processus et deviennent visiblement lisibles. 

Ce qui suit sont les résultats produits par les chercheurs de données et les entreprises avec leur propre contribution. Parce que dans l'analyse descriptive, la plupart du travail est basé sur l'input humain. Pour cette raison, les données quantitatives qui ne permettront pas d'erreur sont examinées davantage dans ce type. Enfin, ce type d'analyse sert de tremplin vers l'analyse suivante, qui est l'analyse diagnostique.

Exemples de techniques

1. Mesures de distribution de fréquence: Il s'agit d'une technique de mesure de la fréquence à laquelle chaque valeur se répète dans un ensemble de données.

2. Mesures de tendance centrale: Il s'agit d'une méthode pour trouver la moyenne, la médiane et le mode en examinant les valeurs numériques dans un ensemble de données.

3. Mesures de variabilité: Il s'agit d'une méthode pour mesurer la distribution des points de données dans l'ensemble de données. Quatre critères sont utilisés: l'étendue, l'écart interquartile, l'écart type et la variance.

Analyse diagnostique

L'objectif de l'analyse diagnostique est de trouver une réponse à la question, "Pourquoi cela s'est-il produit?". Ce type d'analyse est en fait la descriptive avec un peu plus d'input machine. Elle est utilisée lorsqu'il s'agit de problèmes non complexes pour déterminer pourquoi quelque chose s'est produit. 

Il est fréquemment utilisé par les entreprises car il fournit souvent des résultats précis et des informations exploitables. Enfin, l'analyse diagnostique joue également un rôle de tremplin pour les types d'analyse qui la suivent.

Exemples de techniques

1. Analyse des causes profondes : Il s'agit d'une méthode qui vise à comprendre les raisons des raisons de la situation examinée, en utilisant généralement la méthode des cinq pourquoi.

2. Analyse de corrélation : Il s'agit d'une méthode utilisée sur des ensembles de données avec deux valeurs ou plus de variables. Elle est utilisée pour comprendre la relation et l'équilibre entre les variables.

3. Diagramme d'Ishikawa : Il s'agit d'une méthode qui permet de visualiser les causes à l'aide d'un diagramme simple. Ce diagramme a été nommé ainsi car il ressemble à une arête de poisson.

Analyse prédictive

Le but de l'analyse prédictive est de répondre à la question, "Que va-t-il se passer?". Elle passe les données historiques à travers un filtre de classification et fait des prédictions sur ce qui va se passer dans le futur en se basant sur ce qui s'est produit dans le passé. 

L'utilisation de l'analyse prédictive est répandue dans de nombreux domaines de la finance et de l'académie, y compris dans les entreprises. La modélisation prédictive est principalement une méthode d'analyse quantitative et est donc plus étroitement liée aux valeurs numériques.

Exemples de techniques

1. Analyse de régression : Il s'agit d'une méthode utilisée pour découvrir la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.

2. Arbres de décision : Il s'agit d'une méthode de diagramme visuel basée sur la classification. Les idées sont collectées dans un diagramme en forme d'arbre, et les résultats prédictifs sont indiqués à partir des branches en fonction de ces idées.

3. Clustering: Il s'agit d'une méthode qui permet de diviser l'ensemble de données en segments et de l'examiner de manière plus naturelle et simple.

4. Analyse de séries chronologiques: Il s'agit d'une méthode utilisée pour révéler la relation entre des données collectées à certains intervalles de temps.

Analyse prescriptive

L'objectif de l'analyse prescriptive est de trouver une réponse à la question, "Que faire?". L'analyse prescriptive est une méthode d'analyse dans laquelle l'interprétation des situations possibles est faite avec l'aide de l'IA. De la collecte de données massives à l'évaluation, l'apport humain est très faible. 

Ce type d'analyse est le plus avancé et complexe. C'est pourquoi on l'appelle souvent l'analyse finale parmi les techniques d'analyse de données.

Exemples de techniques

1. Modèles de programmation: Il s'agit d'une méthode pour donner du sens à des ensembles de données complexes en utilisant des programmations non linéaires et linéaires.

2. Simulation: Il s'agit d'une méthode de création de simulations qui reflètent des scénarios réels pour examiner une situation, qui est généralement un problème complexe à plusieurs facteurs.

3. Algorithmes d'apprentissage automatique: Les méthodes prescriptives sont celles qui sont le plus étroitement liées à l'IA. Il s'agit d'une méthode dans laquelle l'IA fournit sa propre analyse de données et des scénarios possibles.

7 conseils pour un meilleur processus d'analyse de données

Les méthodes d'analyse de données vous aident pour des objectifs spécifiques. Tout d'abord, les données peuvent être résumées et classées à l'aide de méthodes descriptives. Ensuite, les résultats et les prédictions sont calculés en utilisant des données d'échantillon à l'aide de méthodes prédictives. Enfin, les entreprises prennent la décision finale concernant un événement en utilisant ces méthodes. Voici quelques conseils pour mieux utiliser ces méthodes.

Conseils d'experts pour l'analyse de données

1. Déterminez votre objectif

Le début de chaque analyse commence par déterminer votre objectif. Si vous savez pourquoi vous avez besoin des données, vous pouvez agir en fonction de cette définition. Par conséquent, décidez d'abord si votre problème concerne le marketing, la satisfaction client, les nouveaux projets de produits ou le calcul du taux de désabonnement. Ensuite, vous pouvez passer à l'étape suivante.

2. Faites attention à la collecte précise des données

La recherche qui produit des résultats solides commence par la collecte précise des données. Décidez quel type de collecte de données vous convient. Vous pouvez collecter des données à partir de nombreux endroits, tels que des enquêtes, des entretiens, des sites Web, des sources d'actualités, etc. Il est important d'utiliser des données quantitatives ou qualitatives avec l'algorithme d'analyse correct pour vos objectifs lors de la classification des ensembles de données.

3. Trouvez des données propres et triées

Les données que vous collectez ne sont pas toujours parfaites pour l'analyse. Les données peuvent exister sous différents formats, être dans un état médiocre ou avoir des enregistrements en double. C'est pourquoi vous devez nettoyer et trier les données. Ensuite, cela offrira une expérience d'analyse plus fluide.

4. Utilisez des statistiques

Les méthodes d'analyse de données sont utilisées spécifiquement pour la modélisation car les modèles statistiques sont idéaux pour que les gens lisent les données sans aucune difficulté. De cette manière, les problèmes à résoudre sont déterminés de manière simple et fluide.

5. Obtenez de l'aide de l'IA et des langages de programmation

Obtenir de l'aide de l'et des langages de programmation vous aidera toujours à regarder les choses sous un autre angle. De plus, l'IA allégera souvent votre charge de travail. Il est possible de faire une meilleure analyse avec l'aide des langages de programmation Python et R et des packages qu'ils contiennent.

6. Utiliser des outils et des programmes d'analyse de données

N'oubliez pas de profiter des outils d'analyse de données et des programmes de science des données. Vous pouvez bénéficier de Google et de nombreux autres outils de business intelligence et d'analyse. En particulier, des outils tels que Tableau vous faciliteront la tâche, à la fois grâce à l'interface conviviale qu'ils offrent et aux processus d'analyse qu'ils contiennent.

7. Interpréter vos données

Dans les méthodes où l'intervention humaine est intense, l'une des parties où la plupart des erreurs peuvent être commises est l'interprétation des données. Il est essentiel que les analystes de données soient capables d'évaluer suffisamment bien les résultats statistiques. Bien que l'analyse vous montre les modèles et les corrélations de la manière la plus parfaite, une interprétation incorrecte peut inverser cela.

Obstacles à l'analyse de données

Bien que l'analyse de données soit en réalité résumée très simplement par la collecte, l'analyse et l'interprétation de données, cette tâche n'est pas aussi facile qu'elle en a l'air. En effet, vous êtes susceptible de rencontrer différents obstacles à chaque étape. Mais bien sûr, il est également possible de les surmonter. Voici quelques obstacles que vous pourriez rencontrer :

Points clés à retenir

Cet article a mis l'accent sur les méthodes d'analyse de données à utiliser dans différentes situations lors de la réalisation de recherches. Les quatre types d'analyse, descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive, ont été expliqués avec des exemples sous des titres séparés. 

Ensuite, il est indiqué quels points vous devez prendre en compte dans vos recherches. Désormais, tout est une question de compréhension de ces méthodes et de les transformer en informations exploitables à l'aide des outils d'analyse nécessaires. Ainsi, vous élèverez la qualité de votre entreprise au niveau supérieur dans l'environnement concurrentiel.