Votre guide ultime du processus d'analyse de données (étape par étape)

Q: Quels sont les 4 piliers de l'analyse de données?

Les quatre piliers de l'analyse de données sont descriptif, diagnostique, prédictif, et prescriptif analyse. Pour les expliquer dans l'ordre, l'analyse descriptive est une méthode utilisée pour révéler ce qui s'est passé. L'analyse diagnostique est la méthode suivante utilisée pour révéler pourquoi cela s'est produit. L'analyse prédictive est utilisée pour comprendre les tendances futures. Enfin, l'analyse prescriptive implique une interprétation du résultat au-delà de l'analyse prédictive.

Q: Quels sont les 4 Ps de l'analyse de données?

Les quatre Ps de l'analyse de données sont but, préparation, traitement, et présentation (purpose, preparation, processing, and presentation). Ils sont les étapes d'un processus d'analyse. Tout d'abord, il faut avoir un but et un objectif à remplir. Ensuite, il faut préparer l'analyse en trouvant, collectant et nettoyant les données. Plus tard, il faut traiter les données et les analyser en utilisant différentes méthodes et outils. Enfin, il faut présenter les résultats et les conclusions visuellement ou par écrit.

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Le monde des affaires d'aujourd'hui n'a qu'un seul mot-clé, qui est les données. Si vous voulez réussir, vous devez absolument utiliser l'analyse de données. Cependant, ne vous inquiétez pas; que vous soyez nouveau dans l'analyse de données ou que vous cherchiez à en savoir plus à ce sujet, ce guide vous aidera à chaque étape du processus.

Nous commencerons par la définition générale du processus d'analyse de données et continuerons avec pourquoi vous devriez le faire, comment le faire et quelles sont les étapes. À la fin de l'article, vous serez en mesure de transformer les données en informations exploitables!

Premièrement, qu'est-ce qu'un processus d'analyse de données?

Le processus d'analyse de données est une série d'étapes visant à transformer des données brutes en informations utiles.

C'est sans doute le principal pilier du processus de prise de décision dans les entreprises et les organisations. Il comporte plusieurs étapes, commençant par la définition des objectifs, la collecte de données, le nettoyage des données, la réalisation de l'analyse et l'interprétation des résultats. Le but ultime de ce processus est de faire en sorte que les données répondent à une question spécifique comme "Que s'est-il passé lors de cet événement?" ou "Pourquoi est-ce arrivé?".

Importance du processus d'analyse de données

Tout d'abord, il est tout à fait normal de se demander pourquoi vous avez besoin de tout ce processus d'analyse de données au début. Vous pouvez vous poser des questions telles que, est-ce que cela poserait un problème si cette étape était manquante, ou est-ce que ces étapes me rendraient réussi? Les réponses à vos questions sont données dans les éléments suivants:

🔮 Prédire les tendances futures: L'analyse de données est utilisée pour identifier des modèles. Ces modèles aident souvent les entreprises à comprendre et à prédire les situations futures.

🎯 Optimiser l'efficacité de votre lieu de travail: Vous pouvez toujours atteindre des valeurs optimales en surveillant de près l'état de vos employés et de votre entreprise en général avec l'analyse de données.

🔎 Étude de marché: Vous pouvez apprendre la situation de vos concurrents, la situation de l'offre et de la demande sur le marché, les tendances, et plus encore grâce à l'analyse des données et prendre les mesures appropriées en conséquence.

🚨 Gestion des risques: Vous devez rapidement trouver où l'erreur a été commise afin de prévenir vos problèmes ou de les résoudre immédiatement. C'est pourquoi l'analyse des données est un outil idéal pour trouver ce qui ne va pas.

Comment commencer un processus d'analyse de données?

Bien que le début puisse sembler un peu difficile pour ceux qui ne sont pas habitués au processus d'analyse de données, une fois que vous vous y habituerez, vous verrez que chaque processus et méthode est effectué à peu près selon les mêmes étapes. Il y a quelques points critiques à garder à l'esprit avant de commencer votre processus d'analyse de données, ce sont:

Les erreurs peuvent arriver, mais apprendre de vos erreurs est essentiel pour progresser.
Rappelez-vous que des situations telles que un biais de recherche doivent être évitées.
Notez toujours ce que vous avez fait. Lorsque vous faites une erreur, il est toujours bon de revenir sur vos notes et de déterminer quelle étape est incorrecte.
Collaborez et rapportez vos étapes et conclusions avec vos coéquipiers si vous travaillez en équipe.
Méfiez-vous des problèmes de sécurité des données . Si vous êtes sur le marché international, connaissez les restrictions légales des pays concernés.
Améliorez-vous en statistiques, modélisation, et apprentissage automatique. Essayez de tirer le meilleur parti possible de l'intelligence artificielle car cela rendra les choses plus rapides.

Étapes du processus d'analyse de données

Le processus d'analyse de données est un voyage, et il y a quelques choses que vous devez faire avant, pendant et après le voyage. C'est important à la fois pour que le voyage se déroule bien et pour que vous atteignez votre destination sans aucun problème. Il y a quelques étapes approximatives dans le diagramme du processus d'analyse de données que vous devriez suivre:

Étapes du processus d'analyse de données

1. Déterminer l'objectif de l'analyse

Cette étape est souvent appelée énoncé du problème. Vous devriez établir une hypothèse et envisager comment la tester. Par exemple, considérez une situation comme celle-ci : Vous avez quelques magasins et perdez constamment des clients. Vous pouvez alors avoir l'hypothèse suivante : Cette situation se produit parce que les clients sont mécontents de vos magasins. Trouvez un sujet où vous pouvez établir une relation de cause à effet, comme ceci.

2. Collecter les données

Maintenant, les choses commencent à devenir un peu plus compliquées. Tout d'abord, comprenez le type de données. Par exemple, il existe des processus d'analyse de données quantitatives et qualitatives. Les données quantitatives sont des données contenant des nombres, tandis que les données qualitatives sont des données contenant des pensées subjectives. Les questions de recherche qualitatives et quantitatives sont différentes, il est donc facile de les différencier.

Outre le type de données, il existe trois catégories dans la collecte de données. Ce sont les données de première partie, de deuxième partie et de troisième partie. Les données de première partie sont celles que vous collectez directement auprès de vos clients. Les données de deuxième partie sont des données organisées provenant d'une autre entreprise.

Les données de troisième partie sont des données non organisées provenant de différentes sources (médias sociaux, interviews, jeux) par une organisation tierce. Finalement, si vous collectez vous-même des données, vous aurez besoin de connaissances en exploration de données, d'outils et de programmes de gestion de données, ou d'un analyste de données pour travailler pour vous.

3. Nettoyer les données

Ce qui est plus difficile que de trouver des données, c'est de trouver des données adaptées. Cela peut prendre beaucoup de temps mais c'est indispensable pour le processus de recherche. Par conséquent, vous devez classer les données collectées et éliminer celles qui ne répondent pas aux critères que vous recherchez. Les données erronées, incomplètes et en double doivent être immédiatement écartées. Vous devriez consacrer un temps particulièrement long à cette étape car la réussite de l'ensemble du processus d'analyse dépend de ce que vous faites ici.

4. Analyser les données

L'analyse est une autre partie où vous devez choisir parmi les options. Ces options sont différentes techniques d'analyse de données. Au niveau le plus basique, les analyses sont divisées en quatre parties : descriptives (pour décrire la situation), diagnostiques (pour comprendre la situation), prédictives (pour prévoir les situations futures) et prescriptives (pour obtenir des informations pertinentes).

5. Présenter les résultats

Vous devriez présenter les résultats de l'analyse de manière très simple pour qu'ils puissent être vus et interprétés. Pour cela, vous pouvez utiliser des outils et des programmes pour visualiser vos données afin que vous et les autres les compreniez mieux. La partie importante ici est d'interpréter correctement les résultats et de prendre des mesures.

Même si votre analyse de données est parfaitement réalisée, il y a toujours place à l'erreur. Cependant, dans une analyse bien faite, cette proportion est si petite que le résultat est complètement compatible avec le monde réel.

Questions fréquemment posées sur le processus d'analyse de données

Cet article donne un aperçu général du processus d'analyse de données. Pour obtenir des informations plus détaillées et vous concentrer sur les domaines qui vous intéressent le plus, consultez notre section de questions fréquemment posées.

Quels sont les étapes du processus d'analyse de données?

Chaque processus d'analyse de données peut passer par différentes étapes en fonction de l'objectif de la recherche, des techniques utilisées et de la nature des données. Par exemple, un processus d'analyse de données dans une recherche qualitative comportera moins de chiffres que dans une recherche quantitative. Maintenant, dans un processus d'analyse de données typique, il y a des étapes telles que:

Définir quel est votre objectif à résoudre avec l'analyse.
Trouver des sources pertinentes et collecter des données.
Nettoyer les données et effectuer des corrections.
Analyser les données avec une méthode d'analyse de données.
Utiliser la visualisation de données pour montrer les résultats de manière visible.
Interpréter les données et rapporter les résultats.

Quels sont les 4 piliers de l'analyse de données?

Les quatre piliers de l'analyse de données sont descriptif, diagnostique, prédictif, et prescriptif analyse. Pour les expliquer dans l'ordre, l'analyse descriptive est une méthode utilisée pour révéler ce qui s'est passé. L'analyse diagnostique est la méthode suivante utilisée pour révéler pourquoi cela s'est produit. L'analyse prédictive est utilisée pour comprendre les tendances futures. Enfin, l'analyse prescriptive implique une interprétation du résultat au-delà de l'analyse prédictive.

Quels sont les 4 Ps de l'analyse de données?

Les quatre Ps de l'analyse de données sont but, préparation, traitement, et présentation (purpose, preparation, processing, and presentation). Ils sont les étapes d'un processus d'analyse. Tout d'abord, il faut avoir un but et un objectif à remplir. Ensuite, il faut préparer l'analyse en trouvant, collectant et nettoyant les données. Plus tard, il faut traiter les données et les analyser en utilisant différentes méthodes et outils. Enfin, il faut présenter les résultats et les conclusions visuellement ou par écrit.

Points clés à retenir

Dans l'ensemble, le processus d'analyse de données est tout ce dont vous avez besoin si vous voulez transformer des données brutes en informations pertinentes. Vous devez procéder avec prudence à chaque étape de ce processus et effectuer les étapes de manière appropriée. Créez un résultat parfaitement rapportable en utilisant efficacement des méthodes d'analyse de données. Cet article vous a montré la voie vers l'analyse de données; il ne vous reste plus qu'à commencer à faire une analyse pour votre entreprise.