Qu’est-ce que le processus d’analyse des données ? (Un guide complet)

Le terme « analyse des données » peut être un peu trompeur, car il peut sembler impliquer que l’analyse des données est une étape unique qui n’est effectuée qu’une seule fois. En réalité, l’analyse des données est un processus itératif. Et bien que cela soit évident pour tout analyste de données expérimenté, il est important que les analystes de données en herbe et ceux qui s’intéressent à une carrière dans l’analyse de données le comprennent également.

Vous souhaitez en savoir plus sur le processus d’analyse des données et son utilisation ? Alors vous êtes au bon endroit. Ci-dessous, nous vous expliquerons tout sur le processus d’analyse des données, les différentes étapes du processus, comment l’analyse des données est utilisée et comment le faire correctement.

Prêt? Alors commençons !

Qu’est-ce que l’analyse de données ?

L’analyse des données commence par l’identification d’un problème qui peut être résolu avec des données. Une fois que vous avez identifié ce problème, vous pouvez collecter, nettoyer, traiter et analyser les données. Le but de l’analyse de ces données est d’identifier les tendances, les modèles et les idées significatives, dans le but ultime de résoudre le problème initial.

Existe-t-il un processus spécifique pour l’analyse des données ?

Il existe en effet un processus spécifique d’analyse des données. Supposons que vous cherchiez à créer la meilleure recette de pâte à pizza. Vous pourriez définir votre problème comme un manque de connaissances, c’est-à-dire ne pas avoir une recette de pâte à pizza suffisante.

Quelles données pourraient vous aider à résoudre ce problème ? Une façon serait de passer au peigne fin la pléthore de recettes en ligne disponibles. Vous pouvez ensuite trier ces données, en filtrant les recettes avec de faibles critiques ou des commentaires notant des défauts dans la recette. Ensuite, une fois que vous avez rassemblé les meilleures recettes, vous pouvez commencer à les analyser. Quels sont les points communs qui ressortent ? Peut-être trouvez-vous que la meilleure recette dépend du style de pizza que vous voulez faire et qu’il est préférable de regrouper certaines recettes. Le processus d’analyse des données ne créera pas la recette de pâte à pizza parfaite pour vous, mais il peut vous orienter dans la bonne direction.

Le processus d’analyse des données

Examinons plus en profondeur le processus de science des données :

Établir le but du processus

C’est sans doute l’étape la plus critique, car elle peut vous préparer au succès. L’objectif est souvent défini comme une question commerciale ou un énoncé de problème lié aux objectifs de votre organisation. Les exemples comprennent:

• Les clients réagiraient-ils positivement au lancement du produit X ?
• Quels sont les moyens de réduire l’attrition des employés ?
• L’intégration d’outils d’IA réduira-t-elle les coûts de production ?

Collecte de données

Une fois que vous avez défini le problème, vous pouvez commencer à collecter des données. D’une manière générale, il existe trois catégories différentes de données, et celles que vous utiliserez dépendront de la nature de votre problème. La plupart des problèmes d’analyse de données nécessitent une combinaison des trois.

Les données propriétaires sont des données générées par votre propre organisation. Souvent, il s’agit de données sur les interactions client précédentes qui peuvent être utilisées pour faire des prédictions précises sur le comportement futur de vos clients.

Vous pouvez également utiliser des données de seconde partie, c’est-à-dire des données générées par des sources externes, mais qui concernent spécifiquement votre entreprise. Cela peut inclure ce que les clients disent sur les plateformes de médias sociaux ou les sites Web d’évaluation.

Les données tierces proviennent de groupes tels que des groupes de réflexion et des sources gouvernementales et concernent davantage la nature de votre clientèle, plutôt qu’une interaction spécifique qu’un client a eue avec votre entreprise.

Nettoyage des données

Toutes les données que vous collectez ne seront pas utiles ou exactes, et vous devrez supprimer les points de données non pertinents, dupliqués, incohérents ou obsolètes.

C’est ce qu’on appelle le nettoyage des données. Lorsque vous combinez plusieurs sources de données, vous vous retrouverez probablement avec des doublons et des valeurs aberrantes. Et lorsque vous traitez des millions de points de données, comme c’est souvent le cas avec l’analyse des données, vous ne pouvez pas parcourir chaque élément de données par vous-même pour trouver les doublons ou les valeurs aberrantes. Les analystes de données estiment que le temps passé à nettoyer les données consomme environ 70 à 90 % du processus d’analyse des données.

À ce stade, vous pouvez également faire une analyse exploratoire, qui est une analyse initiale et sommaire des données. L’analyse exploratoire des données aidera également à identifier d’autres points de données dont vous pourriez avoir besoin.

Traitement de l’information

Une fois que vous avez toutes les données pertinentes, vous pouvez commencer à les traiter. Cela implique d’organiser les données, de trier les données en catégories pertinentes et de les étiqueter pour une organisation facile. Maintenant, les données sont préparées pour l’analyse.

L’analyse des données

L’analyse des données peut se faire de plusieurs façons. Une façon consiste à utiliser des algorithmes et des modèles mathématiques pour manipuler les variables de données, ce qui permet d’extraire des informations pertinentes et des informations précieuses liées au problème défini dans la première étape.

Types d’analyse de données

Examinons les différentes techniques d’analyse de données, qui peuvent être utilisées en combinaison, en fonction de votre problème.

Analyse descriptive

Comme son nom l’indique, l’analyse descriptive décrit ou résume les données et leurs caractéristiques. Cela ne va pas au-delà d’expliquer ce qui s’est passé. Vous utilisez ce type d’analyse de données pour fournir un récit de ce qui s’est passé. Les statistiques descriptives et l’analyse présentent des données dispersées dans des pointeurs digestibles. Vous pouvez également en faire une partie au stade de l’analyse exploratoire des données.

Analyse diagnostique

Avec l’analyse diagnostique, vous commencez à vous concentrer sur le « pourquoi » et à diagnostiquer pourquoi quelque chose se produit. À ce stade, vous ne cherchez pas de solutions ou de prédictions. L’objectif est de comprendre les facteurs qui contribuent au problème. Vous utilisez cette technique lorsque vous souhaitez passer en mode d’identification des problèmes.

Analyse prédictive

C’est ici que vous commencez à générer des prévisions basées sur vos données. Les analystes de données effectuent une analyse prédictive lorsqu’ils veulent établir une situation dans le futur. Cette prédiction aide les parties prenantes à évaluer les performances de l’entreprise.

Analyse prescriptive

Ce type d’analyse rassemble toutes ces techniques d’analyse de données pour proposer des recommandations. Celles-ci constituent la base des décisions fondées sur les données.

Analyse inférentielle

Avec cette technique, vous tirez des conclusions basées sur les données que vous avez collectées et analysées, telles que « le manque de formation des employés est une cause d’attrition des employés » ou « l’attrition des employés affecte la satisfaction des clients ».

Visualisation et présentation des données

La visualisation des données est une compétence essentielle, en particulier lors de la présentation de vos résultats à des parties prenantes non techniques. À l’aide d’outils de visualisation de données, vous pouvez partager vos informations avec les parties prenantes et d’autres publics cibles. L’analyse statistique doit être facile à comprendre et à appliquer tout en prenant des décisions fondées sur des données. Des tableaux de bord interactifs et des représentations visuelles de vos résultats vous aideront.

Biais et pièges à éviter dans le processus d’analyse des données

Tenez compte de ces biais tout au long du processus d’analyse des données :

Biais de séléction

Le biais de sélection se produit lorsque vous collectez des données et que vous les nettoyez. Il existe plusieurs types d’analyse de données, notamment :

• Biais d’attrition. Lorsque les participants qui quittent l’étude de recherche ont des caractéristiques similaires, le bassin de participants est faussé en termes de diversité.
• Biais d’échantillonnage. Lorsque votre étude est basée sur des informations provenant de catégories spécifiques de personnes tout en excluant les autres. Cela rend les données (et, par conséquent, l’analyse) non représentatives. Il existe plusieurs sous-types de biais d’échantillonnage :
  • Biais d’auto-sélection. Lorsque l’étude donne à l’échantillon le choix de participer à l’étude. Ceux qui ne sont pas enclins à répondre à l’enquête ou au questionnaire parce qu’ils ne sont tout simplement pas intéressés appartiendront probablement à des groupes similaires. Cela affectera l’inclusivité de l’étude.
  • Biais de survie. Lorsque les résultats de l’étude ou de l’enquête se concentrent uniquement sur les résultats qui sont favorables à leur objectif.
  • Biais de sous-couverture. Lorsque l’étude exclut des groupes cibles entiers.
  • Biais de non-réponse. Lorsqu’une catégorie importante de personnes est exclue de l’étude parce qu’elle n’a pas répondu en raison de questionnaires mal construits, d’oubli ou de refus pur et simple.

Biais de confirmation

Le biais de confirmation se produit lorsque vous utilisez des données pour étayer une conclusion prédéterminée, plutôt que de voir quelles conclusions les données offrent. Vous pouvez éviter le biais de confirmation en couvrant tous les angles de l’argument ou du problème. Donnez à chaque point de vue une importance égale.

Biais des valeurs aberrantes

Lorsque les organisations ignorent les anomalies dans les données pour afficher une image plus simplifiée, elles s’engagent dans un biais de valeurs aberrantes. L’exemple le plus courant de biais aberrant est celui des projections de revenus basées sur une moyenne de facteurs, les variables performantes masquant les échecs.

Autres pièges

Les biais dont nous avons parlé peuvent être le résultat d’une mauvaise analyse des données ou la conséquence d’autres écueils inévitables. Ceux-ci inclus:

• Ne pas utiliser de données de qualité
• Ne nettoie pas correctement les données
• Ne pas cloisonner les données de manière appropriée

Vous pouvez éviter ces pièges en ayant une stratégie claire basée sur une analyse statistique et une collecte de données solides. Connaître le niveau de préparation des données au sein de votre organisation est également un excellent moyen d’éviter les mauvaises surprises. Surtout, votre analyse doit toujours être liée à une question commerciale essentielle.

Outils pour l’analyse des données

Voici les meilleurs outils d’analyse de données. Ils vous aideront à collecter, nettoyer et extraire des données pour une analyse efficace :

Microsoft Excel

Une compréhension avancée d’Excel vous aidera à nettoyer et à visualiser vos données. Il vous permet d’utiliser des graphiques et une mise en forme conditionnelle pour identifier les tendances et les modèles. Vous pouvez effectuer les activités suivantes avec Excel :

• Analyse de régression
• analyses statistiques
• Statistiques déductives
• Statistiques descriptives
• L’analyse exploratoire des données

RapidMiner

Comme son nom l’indique, cet outil est principalement utilisé pour l’exploration de données. Mais vous pouvez également l’utiliser pour diverses techniques statistiques, telles que les statistiques inférentielles et les statistiques descriptives, afin de générer des résumés et des conclusions.

Tableau

Tableau est une plate-forme de visualisation de données qui vous permet de partager des informations, de collaborer sur des tâches d’analyse de données et de partager des rapports avec les parties prenantes. Tableau dispose de fonctionnalités analytiques robustes, telles que l’analyse de simulation illimitée, et vous permet d’effectuer des calculs avec autant de types de variables que vous le souhaitez.

Apache Étincelle

Apache Spark aide à l’ingénierie des données à grande échelle, à l’analyse de régression et à l’analyse exploratoire, vous permettant d’analyser des ensembles de données volumineux.

FAQ sur le processus d’analyse des données

Nous avons les réponses à vos questions les plus fréquemment posées :