Qu'est-ce que l'analyse des données?
L'analyse des données est définie comme un processus de nettoyage, de transformation et de modélisation des données pour découvrir des informations utiles pour la prise de décision commerciale. Le but de l'analyse des données est d'extraire des informations utiles des données et de prendre la décision en fonction de l'analyse des données.
Un exemple simple d'analyse de données est que chaque fois que nous prenons une décision dans notre vie quotidienne, nous pensons à ce qui s'est passé la dernière fois ou à ce qui se passera en choisissant cette décision particulière. Ce n'est rien d'autre qu'analyser notre passé ou notre futur et prendre des décisions en fonction de cela. Pour cela, nous rassemblons des souvenirs de notre passé ou des rêves de notre avenir. Ce n'est donc rien d'autre qu'une analyse de données. Maintenant, la même chose que l'analyste fait à des fins commerciales, s'appelle l'analyse des données.
Dans ce tutoriel, vous apprendrez:
- Pourquoi l'analyse des données?
- Outils d'analyse des données
- Types d'analyse de données: techniques et méthodes
- Processus d'analyse des données
Pourquoi l'analyse des données?
Pour faire croître votre entreprise et même grandir dans votre vie, il vous suffit parfois de faire une analyse!
Si votre entreprise ne se développe pas, alors vous devez regarder en arrière et reconnaître vos erreurs et refaire un plan sans répéter ces erreurs. Et même si votre entreprise se développe, vous devez vous attendre à la faire croître davantage. Tout ce que vous avez à faire est d'analyser vos données métier et vos processus métier.
Outils d'analyse des données
Les outils d'analyse des données permettent aux utilisateurs de traiter et de manipuler plus facilement les données, d'analyser les relations et les corrélations entre les ensembles de données, et ils aident également à identifier les modèles et les tendances d'interprétation. Voici une liste complète des outils utilisés pour l'analyse des données en recherche.
Types d'analyse de données: techniques et méthodes
Il existe plusieurs types de techniques d' analyse de données basées sur les affaires et la technologie. Cependant, les principales méthodes d'analyse des données sont:
- Analyse de texte
- Analyses statistiques
- Analyse diagnostique
- Analyse prédictive
- Analyse prescriptive
Analyse de texte
L'analyse de texte est également appelée exploration de données. C'est l'une des méthodes d'analyse de données pour découvrir un modèle dans de grands ensembles de données à l'aide de bases de données ou d'outils d'exploration de données. Il transformait les données brutes en informations commerciales. Les outils de Business Intelligence sont présents sur le marché et sont utilisés pour prendre des décisions commerciales stratégiques. Dans l'ensemble, il offre un moyen d'extraire et d'examiner les données et de dériver des modèles et enfin d'interpréter les données.
Analyses statistiques
L'analyse statistique montre "Que se passe-t-il?" en utilisant des données passées sous forme de tableaux de bord. L'analyse statistique comprend la collecte, l'analyse, l'interprétation, la présentation et la modélisation des données. Il analyse un ensemble de données ou un échantillon de données. Il existe deux catégories de ce type d'analyse: l'analyse descriptive et l'analyse inférentielle.
Analyse descriptive
analyse des données complètes ou un échantillon de données numériques résumées. Il montre la moyenne et l'écart pour les données continues, tandis que le pourcentage et la fréquence pour les données catégorielles.
Analyse inférentielle
analyse un échantillon à partir de données complètes. Dans ce type d'analyse, vous pouvez trouver différentes conclusions à partir des mêmes données en sélectionnant différents échantillons.
Analyse diagnostique
L'analyse diagnostique montre "Pourquoi est-ce arrivé?" en trouvant la cause à partir de la perspicacité trouvée dans l'analyse statistique. Cette analyse est utile pour identifier les modèles de comportement des données. Si un nouveau problème survient dans votre processus métier, vous pouvez examiner cette analyse pour trouver des modèles similaires de ce problème. Et il peut avoir des chances d'utiliser des prescriptions similaires pour les nouveaux problèmes.
Analyse prédictive
L'analyse prédictive montre «ce qui est susceptible de se produire» en utilisant les données précédentes. L'exemple d'analyse de données le plus simple est comme si l'année dernière j'ai acheté deux robes en fonction de mes économies et si cette année mon salaire augmente du double, je peux acheter quatre robes. Mais bien sûr, ce n'est pas facile comme ça car il faut penser à d'autres circonstances comme les chances que les prix des vêtements soient augmentés cette année ou peut-être au lieu de robes vous voulez acheter un nouveau vélo, ou vous devez acheter une maison!
Donc, ici, cette analyse fait des prédictions sur les résultats futurs en fonction des données actuelles ou passées. Les prévisions ne sont qu'une estimation. Sa précision dépend de la quantité d'informations détaillées dont vous disposez et de la quantité que vous y creusez.
Analyse prescriptive
L'analyse prescriptive combine la perspicacité de toutes les analyses précédentes pour déterminer l'action à entreprendre dans un problème ou une décision en cours. La plupart des entreprises axées sur les données utilisent l'analyse prescriptive car l'analyse prédictive et descriptive ne suffit pas à améliorer les performances des données. Sur la base des situations et problèmes actuels, ils analysent les données et prennent des décisions.
Processus d'analyse des données
Le processus d'analyse des données n'est rien d'autre que la collecte d'informations en utilisant une application ou un outil approprié qui vous permet d'explorer les données et d'y trouver un modèle. Sur la base de ces informations et données, vous pouvez prendre des décisions ou obtenir des conclusions définitives.
L'analyse des données comprend les phases suivantes:
- Collecte des besoins en données
- Collecte de données
- Nettoyage des données
- L'analyse des données
- Interprétation des données
- Visualisation de données
Collecte des besoins en données
Tout d'abord, vous devez vous demander pourquoi voulez-vous faire cette analyse de données? Tout ce dont vous avez besoin pour connaître le but ou le but de l'analyse des données. Vous devez décider quel type d'analyse de données vous souhaitez faire! Dans cette phase, vous devez décider quoi analyser et comment le mesurer, vous devez comprendre pourquoi vous enquêtez et quelles mesures vous devez utiliser pour faire cette analyse.
Collecte de données
Après la collecte des exigences, vous aurez une idée claire de ce que vous devez mesurer et de vos conclusions. Il est maintenant temps de collecter vos données en fonction des besoins. Une fois que vous avez collecté vos données, n'oubliez pas que les données collectées doivent être traitées ou organisées pour l'analyse. Comme vous avez collecté des données à partir de diverses sources, vous devez avoir à tenir un journal avec une date de collecte et la source des données.
Nettoyage des données
Maintenant, quelles que soient les données collectées, elles peuvent ne pas être utiles ou non pertinentes pour votre objectif d'analyse, elles doivent donc être nettoyées. Les données collectées peuvent contenir des enregistrements en double, des espaces blancs ou des erreurs. Les données doivent être nettoyées et sans erreur. Cette phase doit être effectuée avant l'analyse car, sur la base du nettoyage des données, votre sortie d'analyse sera plus proche de votre résultat attendu.
L'analyse des données
Une fois les données collectées, nettoyées et traitées, elles sont prêtes pour l'analyse. Au fur et à mesure que vous manipulez des données, vous constaterez peut-être que vous disposez des informations exactes dont vous avez besoin ou que vous devrez peut-être collecter davantage de données. Au cours de cette phase, vous pouvez utiliser des outils et des logiciels d'analyse de données qui vous aideront à comprendre, interpréter et tirer des conclusions en fonction des exigences.
Interprétation des données
Après avoir analysé vos données, il est enfin temps d'interpréter vos résultats. Vous pouvez choisir la manière d'exprimer ou de communiquer votre analyse de données, que vous puissiez l'utiliser simplement avec des mots ou peut-être un tableau ou un graphique. Ensuite, utilisez les résultats de votre processus d'analyse de données pour décider de votre meilleur plan d'action.
Visualisation de données
La visualisation des données est très courante dans votre vie de tous les jours; ils apparaissent souvent sous forme de tableaux et de graphiques. En d'autres termes, les données sont présentées graphiquement afin qu'il soit plus facile pour le cerveau humain de les comprendre et de les traiter. La visualisation des données est souvent utilisée pour découvrir des faits et des tendances inconnus. En observant les relations et en comparant les ensembles de données, vous pouvez trouver un moyen de trouver des informations significatives.
Résumé:
- L'analyse des données signifie un processus de nettoyage, de transformation et de modélisation des données pour découvrir des informations utiles pour la prise de décision commerciale
- Les types d'analyse de données sont l'analyse textuelle, statistique, diagnostique, prédictive et prescriptive
- L'analyse des données comprend la collecte des données requises, la collecte de données, le nettoyage des données, l'analyse des données, l'interprétation des données, la visualisation des données