Qu’est-ce que l’analyse de données ? Analyser et gérer les données pour prendre des décisions

Qu’est-ce que l’analyse de données ?

L’analyse de données est une discipline axée sur l’extraction d’informations à partir de données. Il comprend les processus, outils et techniques d’analyse et de gestion des données, y compris la collecte, l’organisation et le stockage des données. L’objectif principal de l’analyse de données est d’appliquer l’analyse statistique et les technologies sur les données pour trouver des tendances et résoudre des problèmes. L’analyse des données est devenue de plus en plus importante dans l’entreprise en tant que moyen d’analyser et de façonner les processus métier et d’améliorer la prise de décision et les résultats commerciaux.

L’analyse de données s’appuie sur un éventail de disciplines – y compris la programmation informatique, les mathématiques et les statistiques – pour effectuer une analyse des données dans le but de décrire, de prédire et d’améliorer les performances. Pour garantir une analyse robuste, les équipes d’analyse de données exploitent une gamme de techniques de gestion des données, notamment l’exploration de données, le nettoyage des données, la transformation des données, la modélisation des données, etc.

Quels sont les quatre types d’analyse de données ?

L’analytique se décompose en gros en quatre types : l’analytique descriptive, qui tente de décrire ce qui s’est passé à un moment donné ; l’analyse diagnostique, qui évalue pourquoi quelque chose s’est produit ; l’analyse prédictive, qui détermine la probabilité que quelque chose se produise dans le futur ; et l’analyse prescriptive, qui fournit des mesures recommandées à prendre pour atteindre un résultat souhaité.

Plus précisement:

Analyse descriptive utilise des données historiques et actuelles provenant de plusieurs sources pour décrire l’état actuel, ou un état historique spécifié, en identifiant les tendances et les modèles. Dans l’analyse commerciale, c’est du ressort de intelligence économique (BI).

Analyse diagnostique utilise des données (souvent générées via des analyses descriptives) pour découvrir les facteurs ou les raisons des performances passées.

Analyses prédictives applique des techniques telles que la modélisation statistique, la prévision et l’apprentissage automatique à la sortie d’analyses descriptives et diagnostiques pour faire des prédictions sur les résultats futurs. Analyses prédictives est souvent considéré comme un type « d’analyse avancée » et dépend fréquemment de l’apprentissage automatique et/ou de l’apprentissage en profondeur.

Analyse prescriptive est un type d’analyse avancée qui implique l’application de tests et d’autres techniques pour recommander des solutions spécifiques qui fourniront les résultats souhaités. En entreprise, l’analyse prédictive utilise l’apprentissage automatique, les règles métier et les algorithmes.

Méthodes et techniques d’analyse de données

Analystes de données utiliser un certain nombre de méthodes et de techniques pour analyser les données. Selon Emily Stevens, rédactrice en chef chez CareerFoundry, sept des plus populaires comprendre:

1. Analyse de régression: L’analyse de régression est un ensemble de processus statistiques utilisés pour estimer les relations entre les variables afin de déterminer comment les modifications apportées à une ou plusieurs variables peuvent affecter une autre. Par exemple, comment les dépenses sur les réseaux sociaux peuvent-elles affecter les ventes ?
2. Simulation de Monte-Carlo : D’après Investopedia, « Les simulations de Monte Carlo sont utilisées pour modéliser la probabilité de différents résultats dans un processus qui ne peut pas être facilement prédit en raison de l’intervention de variables aléatoires. » Il est fréquemment utilisé pour l’analyse des risques.
3. Analyse factorielle: L’analyse factorielle est une méthode statistique permettant de prendre un ensemble de données massif et de le réduire à un ensemble plus petit et plus gérable. Cela a l’avantage supplémentaire de découvrir souvent des modèles cachés. Dans un contexte commercial, l’analyse factorielle est souvent utilisée pour explorer des éléments tels que la fidélité des clients.
4. Analyse de cohorte : L’analyse de cohorte est utilisée pour décomposer un ensemble de données en groupes qui partagent des caractéristiques communes, ou cohortes, à des fins d’analyse. Ceci est souvent utilisé pour comprendre les segments de clientèle.
5. L’analyse par grappes: StatisticsSolutions définit l’analyse de clusters comme « une classe de techniques utilisées pour classer des objets ou des cas dans des groupes relatifs appelés clusters ». Il peut être utilisé pour révéler des structures dans les données – les compagnies d’assurance peuvent utiliser l’analyse par grappes pour déterminer pourquoi certains emplacements sont associés à des réclamations d’assurance particulières, par exemple.
6. Analyse des séries chronologiques: StatistiquesSolutions définit l’analyse de séries chronologiques comme « une technique statistique qui traite des données de séries chronologiques ou une analyse des tendances. Les données de séries chronologiques signifient que les données se trouvent dans une série de périodes ou d’intervalles de temps particuliers. L’analyse des séries chronologiques peut être utilisée pour identifier les tendances et les cycles dans le temps, par exemple, les chiffres des ventes hebdomadaires. Il est fréquemment utilisé pour les prévisions économiques et commerciales.
7. Analyse des sentiments: Analyse des sentiments utilise des outils tels que traitement du langage naturel, analyse de texte, linguistique computationnelle, etc., pour comprendre les sentiments exprimés dans les données. Alors que les six méthodes précédentes cherchent à analyser des données quantitatives (des données qui peuvent être mesurées), l’analyse des sentiments cherche à interpréter et à classer les données qualitatives en les organisant en thèmes. Il est souvent utilisé pour comprendre ce que les clients pensent d’une marque, d’un produit ou d’un service.

Les analystes de données et les autres personnes qui travaillent avec l’analyse utilisent une gamme d’outils pour les aider dans leurs rôles. Voici quelques-uns des plus populaires :

• Apache Spark : Une plate-forme de science des données open source pour le traitement du Big Data et la création de moteurs de calcul en cluster
• Exceller: Le logiciel de feuille de calcul de Microsoft est peut-être l’outil d’analyse le plus largement utilisé, en particulier pour l’analyse mathématique et les rapports tabulaires
• Observateur : Plate-forme d’analyse de données et de BI de Google
• Power BI : Outil de visualisation et d’analyse de données de Microsoft pour la création et la distribution de rapports et de tableaux de bord
• Python: Un langage de programmation open source qui aide les utilisateurs à extraire, résumer et visualiser les données
• Qlik : Une suite de plates-formes d’analyse de données, d’intégration de données et de programmation pour explorer les données et créer des visualisations de données
• QuickSight : Un service cloud de BI et d’analyse d’Amazon conçu pour s’intégrer aux sources de données cloud
• R : Un outil d’analyse de données open source pour l’analyse statistique et la modélisation graphique
• RapidMiner : Une plate-forme de science des données qui comprend un concepteur de flux de travail visuel
• SAS : Une plateforme d’analyse pour l’informatique décisionnelle et l’exploration de données
• Sisens : Une plate-forme populaire de veille économique en libre-service
• Tableau: Logiciel d’analyse de données de Salesforce pour créer des tableaux de bord, des cartes et des visualisations à partir de données
• Talend : Une plate-forme pour les transformations et le chargement de fichiers Big Data utilisée par les ingénieurs de données, les architectes de données, les analystes et les développeurs

Analyse de données vs science des données

Analyse des données et science des données sont étroitement liés. L’analyse de données est une composante de la science des données, utilisée pour comprendre à quoi ressemblent les données d’une organisation. Généralement, les résultats de l’analyse de données sont des rapports et des visualisations. La science des données utilise les résultats de l’analyse pour étudier et résoudre des problèmes.

La différence entre l’analyse de données et science des données est souvent considérée comme une échelle de temps. L’analyse de données décrit l’état actuel ou historique de la réalité, tandis que la science des données utilise ces données pour prédire et/ou comprendre l’avenir.

Analyse de données vs analyse de données

Bien que les termes analyse de données et analyse de données soient fréquemment utilisés de manière interchangeable, l’analyse de données est un sous-ensemble d’analyse de données concerné par l’examen, le nettoyage, la transformation et la modélisation des données pour en tirer des conclusions. L’analyse des données comprend les outils et les techniques utilisés pour effectuer l’analyse des données.

Analyse de données vs analyse d’entreprise

Analyse commerciale est un autre sous-ensemble d’analyse de données. L’analyse commerciale utilise des techniques d’analyse de données, notamment l’exploration de données, l’analyse statistique et la modélisation prédictive, pour prendre de meilleures décisions commerciales. Gartner définit l’analytique commerciale en tant que « solutions utilisées pour créer des modèles d’analyse et des simulations pour créer des scénarios, comprendre les réalités et prédire les états futurs ».

Exemples d’analyse de données

Les organisations de tous les secteurs tirent parti de l’analyse des données pour améliorer les opérations, augmenter les revenus et faciliter les transformations numériques. Voici trois exemples :

UPS offre résilience et flexibilité grâce à l’analyse prédictive : La compagnie maritime multinationale UPS a créé l’outil harmonisé d’analyse d’entreprise (HEAT) pour l’aider capturer et analyser les données client, les données opérationnelles et les données de planification pour suivre l’état en temps réel de chaque colis à mesure qu’il se déplace sur son réseau. L’outil l’aide à suivre les quelque 21 millions de colis qu’il livre chaque jour.

L’analyse prédictive aide Owens Corning à développer des aubes de turbine : Le fabricant Owens Corning, avec l’aide de son centre d’excellence analytique, a utilisé analyse prédictive pour rationaliser le processus de test des liants utilisé dans la création de tissus de verre pour les pales d’éoliennes. Analytics a aidé l’entreprise à réduire le temps de test pour tout nouveau matériau donné de 10 jours à environ deux heures.

Kaiser Permanente réduit les temps d’attente grâce à l’analyse : Kaiser Permanente a utilisé une combinaison d’analyses, d’apprentissage automatique et d’IA pour revoir les opérations de données de ses 39 hôpitaux et plus de 700 cabinets médicaux aux États-Unis depuis 2015. Elle utilise l’analyse pour mieux anticiper et résoudre les goulots d’étranglement potentiels, ce qui lui permet de fournir de meilleurs soins aux patients tout en améliorant l’efficacité des opérations quotidiennes.

Salaires en analyse de données

Voici quelques-uns des titres d’emploi les plus populaires liés à l’analyse de données et le salaire moyen pour chaque poste, selon les données de Échelle salariale.

• Responsable analytique : 71 000 $ à 131 000 $
• Analyste d’affaires : 47 000 $ à 84 000 $
• Analyste d’affaires, TI : 51 000 $ à 100 000 $
• Analyste en intelligence d’affaires : 52 000 $ à 97 000 $
• Analyste de données : 45 000 $ à 87 000 $
• Analyste d’études de marché : 41 000 $ à 77 000 $
• Analyste en recherche opérationnelle : 47 000 $ à 117 000 $
• Analyste quantitatif : 60 000 $ à 132 000 $
• Analyste d’affaires principal : 65 000 $ à 117 000 $
• Statisticien : 55 000 $ à 118 000 $