Comme le processus d’analyse des données brutes pour trouver des tendances et répondre à des questions, la définition de l’analyse des données saisit sa large portée dans le domaine. Cependant, elle comprend de nombreuses techniques ayant des objectifs différents. Retrouvez plus d’informations ici.

Le processus d’analyse des données comporte certains éléments clés nécessaires à toute initiative. En combinant ces éléments, une initiative d’analyse de données réussie fournira une image claire de votre situation, de votre passé et de votre avenir.

En général, ce processus commence par une analyse descriptive. C’est le processus de description des tendances historiques des données. L’analyse descriptive vise à répondre à la question “que s’est-il passé ? Cela implique souvent de mesurer des indicateurs traditionnels tels que le retour sur investissement (ROI). Les indicateurs utilisés seront différents pour chaque industrie. L’analyse descriptive ne fait pas de prédictions et n’éclaire pas directement les décisions. Elle s’attache à résumer les données d’une manière significative et descriptive.

La prochaine partie essentielle de l’analyse des données est l’analyse avancée. Cette partie de la science des données tire profit des outils avancés pour extraire des données, faire des prévisions et découvrir des tendances. Ces outils comprennent les statistiques classiques ainsi que l’apprentissage machine. Les technologies d’apprentissage machine telles que les réseaux de neurones, le traitement du langage naturel, l’analyse des sentiments et bien d’autres encore permettent une analyse avancée. Ces informations permettent de tirer de nouvelles conclusions des données. L’analyse avancée répond aux questions “Et si ?

La disponibilité de techniques d’apprentissage machine, d’ensembles de données massifs et de puissance de calcul bon marché a permis l’utilisation de ces techniques dans de nombreux secteurs. La collecte d’ensembles de données volumineux est essentielle pour permettre l’utilisation de ces techniques. L’analyse de grandes données permet aux entreprises de tirer des conclusions significatives à partir de sources de données complexes et variées, ce qui a été rendu possible par les progrès du traitement parallèle et de la puissance de calcul bon marché.

Types d’analyse de données

L’analyse des données est un vaste domaine. Il existe quatre principaux types d’analyse des données : l’analyse descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive. Chaque type a un objectif différent et une place différente dans le processus d’analyse des données. Ce sont également les principales applications de l’analyse des données dans les entreprises.

L’analyse descriptive permet de répondre aux questions sur ce qui s’est passé. Ces techniques résument de grands ensembles de données pour décrire les résultats aux parties prenantes. En développant des indicateurs clés de performance (KPI), ces stratégies peuvent aider à suivre les succès ou les échecs. Des mesures telles que le retour sur investissement (ROI) sont utilisées dans de nombreuses industries. Des mesures spécialisées sont mises au point pour suivre les performances dans des secteurs spécifiques. Ce processus nécessite la collecte de données pertinentes, le traitement des données, l’analyse des données et la visualisation des données. Ce processus fournit un aperçu essentiel des performances passées.

L’analyse diagnostique permet de répondre aux questions sur le pourquoi des choses. Ces techniques complètent l’analyse descriptive plus fondamentale. Elles reprennent les résultats de l’analyse descriptive et approfondissent la recherche de la cause. Les indicateurs de performance sont étudiés plus en profondeur pour découvrir pourquoi ils se sont améliorés ou détériorés. Cela se fait généralement en trois étapes :

o Identifier les anomalies dans les données. Il peut s’agir de changements inattendus dans une mesure ou un marché particulier.

o Les données liées à ces anomalies sont collectées.

o Des techniques statistiques sont utilisées pour trouver les relations et les tendances qui expliquent ces anomalies.

L’analyse prédictive permet de répondre à des questions sur ce qui se passera dans le futur. Ces techniques utilisent des données historiques pour identifier les tendances et déterminer si elles sont susceptibles de se reproduire. Les outils d’analyse prédictive fournissent un aperçu précieux de ce qui pourrait se produire à l’avenir et ses techniques comprennent une variété de techniques statistiques et d’apprentissage automatique, telles que : les réseaux neuronaux, les arbres de décision et la régression.

L’analyse prescriptive permet de répondre aux questions sur ce qu’il convient de faire. En utilisant les connaissances de l’analyse prédictive, des décisions fondées sur des données peuvent être prises. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions en connaissance de cause face à l’incertitude. Les techniques d’analyse prescriptive reposent sur des stratégies d’apprentissage automatique qui permettent de trouver des modèles dans de grands ensembles de données. En analysant les décisions et les événements passés, il est possible d’estimer la probabilité de différents résultats.

Ces types d’analyse de données fournissent les informations dont les entreprises ont besoin pour prendre des décisions efficaces et efficientes. Utilisés conjointement, ils permettent de bien comprendre les besoins et les possibilités d’une entreprise.

Quel est le rôle de l’analyse des données ?

Les analystes de données se trouvent à l’intersection des technologies de l’information, des statistiques et des entreprises. Ils combinent ces domaines afin d’aider les entreprises et les organisations à réussir. L’objectif principal d’un analyste de données est d’accroître l’efficacité et d’améliorer les performances en découvrant des modèles dans les données.

Le travail d’un analyste de données consiste à travailler avec des données tout au long du processus d’analyse des données. Cela signifie travailler avec les données de différentes manières. Les principales étapes du processus d’analyse des données sont l’exploration des données, la gestion des données, l’analyse statistique et la présentation des données.  L’importance et l’équilibre de ces étapes dépendent des données utilisées et de l’objectif de l’analyse.

L’exploration des données est un processus essentiel pour de nombreuses tâches d’analyse des données. Cela implique l’extraction de données à partir de sources de données non structurées. Il peut s’agir de textes écrits, de grandes bases de données complexes ou de données brutes de capteurs. Les étapes clés de ce processus consistent à extraire, transformer et charger les données (souvent appelées ETL.) Ces étapes convertissent les données brutes en un format utile et gérable. Cela permet de préparer les données pour le stockage et l’analyse. L’extraction des données est généralement l’étape la plus longue du processus d’analyse des données.

La gestion ou l’entreposage des données est un autre aspect essentiel du travail d’un analyste de données. L’entreposage de données implique la conception et la mise en place de bases de données qui permettent d’accéder facilement aux résultats de l’exploration de données. Cette étape implique généralement la création et la gestion de bases de données SQL. Les bases de données non relationnelles et NoSQL sont également de plus en plus courantes.

L’analyse statistique est le cœur de l’analyse des données. C’est ainsi que les informations sont créées à partir des données. Les statistiques et les techniques d’apprentissage automatique sont utilisées pour analyser les données. Les données volumineuses sont utilisées pour créer des modèles statistiques qui révèlent les tendances des données. Ces modèles peuvent ensuite être appliqués à de nouvelles données pour faire des prévisions et éclairer la prise de décision. Les langages de programmation statistique tels que R ou Python (avec les pandas) sont essentiels à ce processus.

La dernière étape de la plupart des processus d’analyse de données est la présentation des données. Il s’agit d’une étape essentielle qui permet de partager des informations avec les parties prenantes. La visualisation des données est souvent l’outil le plus important dans la présentation des données. Des visualisations convaincantes sont essentielles pour raconter l’histoire des données, ce qui peut aider les cadres et les gestionnaires à comprendre l’importance de ces informations.

Pourquoi l’analyse des données est-elle importante ?

Les applications de l’analyse des données sont vastes. L’analyse de données volumineuses peut optimiser l’efficacité dans de nombreuses industries différentes. L’amélioration des performances permet aux entreprises de réussir dans un monde de plus en plus concurrentiel. L’analyse des données est utilisée avec beaucoup de succès dans un certain nombre de domaines différents.

Le secteur financier est l’un des premiers à l’avoir adopté. L’analyse des données joue un rôle important dans les secteurs bancaire et financier, car elle permet de prévoir les tendances du marché et d’évaluer les risques. Les scores de crédit sont un exemple d’analyse de données qui touche tout le monde. Ces scores utilisent de nombreux points de données pour déterminer le risque de crédit. L’analyse des données est également utilisée pour détecter et prévenir la fraude afin d’améliorer l’efficacité et de réduire les risques pour les institutions financières.

L’utilisation de l’analyse des données va toutefois au-delà de la maximisation des profits et du retour sur investissement. L’analyse des données peut fournir des informations essentielles pour les soins de santé (informatique de santé), la prévention de la criminalité et la protection de l’environnement. Ces applications de l’analyse des données utilisent ces techniques pour améliorer notre monde.

Bien que les statistiques et l’analyse des données aient toujours été utilisées dans la recherche scientifique, les techniques analytiques avancées et les données volumineuses permettent d’obtenir de nombreuses nouvelles informations. Ces techniques permettent de dégager des tendances dans des systèmes complexes. Les chercheurs utilisent actuellement l’apprentissage automatique pour protéger la faune et la flore.

L’utilisation de l’analyse des données dans le domaine de la santé est déjà très répandue. La prévision des résultats pour les patients, l’allocation efficace des fonds et l’amélioration des techniques de diagnostic ne sont que quelques exemples de la manière dont l’analyse des données révolutionne les soins de santé. L’industrie pharmaceutique est également révolutionnée par l’apprentissage automatique. La découverte de médicaments est une tâche complexe comportant de nombreuses variables. L’apprentissage machine peut améliorer considérablement la découverte de médicaments. Les entreprises pharmaceutiques utilisent également l’analyse de données pour comprendre le marché des médicaments et prévoir leurs ventes.

L’internet des objets (IoT) est un domaine qui explose parallèlement à l’apprentissage automatique. Ces dispositifs offrent une grande opportunité pour l’analyse des données. Les dispositifs IoT contiennent souvent de nombreux capteurs qui collectent des points de données significatifs pour leur fonctionnement. Des dispositifs comme le thermostat du nid suivent les mouvements et la température pour réguler le chauffage et le refroidissement. Ces dispositifs intelligents peuvent utiliser des données pour apprendre et prévoir votre comportement. Cela permet de mettre en place une domotique avancée qui peut s’adapter à votre mode de vie.

Les applications de l’analyse des données semblent infinies. De plus en plus de données sont collectées chaque jour, ce qui offre de nouvelles possibilités d’appliquer l’analyse des données à de plus en plus de domaines des affaires, des sciences et de la vie quotidienne.