Le monde est de plus en plus axé sur les données, avec une quantité infinie de données disponibles pour travailler avec. Les grandes entreprises comme Google et Microsoft utilisent les données pour prendre des décisions, mais elles ne sont pas les seules.

Est-ce important? Absolument!

L'analyse des données est utilisée par les petites entreprises, les entreprises de vente au détail, en médecine et même dans le monde du sport. C’est un langage universel et plus important que jamais. Cela semble être un concept avancé, mais l'analyse des données n'est vraiment que quelques idées mises en pratique.

Qu'est-ce que l'analyse des données?

L'analyse des données est le processus d'évaluation des données à l'aide d'outils analytiques ou statistiques pour découvrir des informations utiles. Certains de ces outils sont des langages de programmation comme R ou Python. Microsoft Excel est également populaire dans le monde de l'analyse de données

Comment faire une analyse de données de base dans Excel



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Une fois les données collectées et triées à l'aide de ces outils, les résultats sont interprétés pour prendre des décisions. Les résultats finaux peuvent être fournis sous forme de résumé ou de visuel comme un graphique ou un graphique.

Le processus de présentation des données sous forme visuelle est appelé visualisation de données. Les outils de visualisation des données facilitent le travail. Des programmes comme Tableau ou Microsoft Power BI vous offrent de nombreux visuels qui peuvent donner vie aux données.

Il existe plusieurs méthodes d'analyse de données, notamment l'exploration de données, l'analyse de texte et la Business Intelligence.

Comment l'analyse des données est-elle effectuée?

Traitement des données pour l'analyse des données
Crédit d'image: Faithie / Depositphotos

L'analyse des données est un gros sujet et peut inclure certaines de ces étapes:

  • Définition des objectifs: Commencez par décrire certains objectifs clairement définis. Pour obtenir les meilleurs résultats des données, les objectifs doivent être limpides.
  • Poser des questions: Déterminez les questions auxquelles vous souhaitez que les données répondent. Par exemple, les voitures de sport rouges sont-elles plus souvent victimes d'accidents que d'autres? Déterminez quels outils d'analyse de données obtiendront le meilleur résultat pour votre question.
  • Collecte de données: Recueillez des données utiles pour répondre aux questions. Dans cet exemple, les données peuvent être collectées à partir de diverses sources telles que le DMV ou les rapports d'accident de la police, les réclamations d'assurance et les détails d'hospitalisation.
  • Nettoyage des données: Les données brutes peuvent être collectées dans plusieurs formats différents, avec beaucoup de valeurs indésirables et d'encombrement. Les données sont nettoyées et converties afin que les outils d'analyse de données puissent les importer. Ce n'est pas une étape glamour mais c'est très important.
  • L'analyse des données: Importez ces nouvelles données propres dans les outils d'analyse de données. Ces outils vous permettent d'explorer les données, de trouver des modèles et de répondre à des questions de simulation. C'est le résultat, c'est là que vous trouvez les résultats!
  • Tirer des conclusions et faire des prédictions: Tirez des conclusions de vos données. Ces conclusions peuvent être résumées dans un rapport, visuel ou les deux pour obtenir les bons résultats.

Examinons un peu plus en profondeur certains concepts utilisés dans l'analyse des données.

Exploration de données

Exploration de données
Crédit d'image: Philippe Put / Flickr

L'exploration de données est une méthode d'analyse de données pour découvrir des modèles dans de grands ensembles de données en utilisant des statistiques, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. L'objectif est de transformer les données en décisions commerciales.

Que pouvez-vous faire avec l'exploration de données? Vous pouvez traiter de grandes quantités de données pour identifier les valeurs aberrantes et les exclure de la prise de décision. Les entreprises peuvent apprendre les habitudes d'achat des clients ou utiliser le clustering pour trouver des groupes auparavant inconnus dans les données.

Si vous utilisez le courrier électronique, vous voyez un autre exemple d'exploration de données pour trier votre boîte aux lettres. Les applications de messagerie comme Outlook ou Gmail l'utilisent pour classer vos e-mails en tant que «spam» ou «non spam».

Analyse de texte

Analyse de texte
Crédit d'image: Marc_Smith / Flickr

Les données ne se limitent pas aux chiffres, les informations peuvent également provenir d'informations textuelles.

L'analyse de texte est le processus de recherche d'informations utiles à partir du texte. Pour ce faire, vous traitez le texte brut, le rendez lisible par les outils d'analyse des données et trouvez les résultats et les modèles. Ceci est également connu sous le nom de text mining.

Excel fait un excellent travail avec cela. Excel a de nombreuses formules pour travailler avec du texte qui peuvent vous faire gagner du temps

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lorsque vous allez travailler avec les données.

L'exploration de texte peut également collecter des informations sur le Web, une base de données ou un système de fichiers. Que pouvez-vous faire avec ces informations textuelles? Vous pouvez importer des adresses e-mail et des numéros de téléphone pour rechercher des modèles. Vous pouvez même trouver des fréquences de mots dans un document.

L'intelligence d'entreprise

Intelligence d'affaires pour l'analyse des données
Crédit d'image: FutUndBeidl / Flickr

La Business Intelligence transforme les données en intelligence utilisée pour prendre des décisions commerciales. Il peut être utilisé dans la prise de décision stratégique et tactique d’une organisation. Il offre aux entreprises un moyen d'examiner les tendances à partir des données collectées et d'en tirer des informations.

L'intelligence d'affaires est utilisée pour faire beaucoup de choses:

  • Prendre des décisions concernant le placement de produits et la tarification
  • Identifier de nouveaux marchés pour les produits
  • Créez des budgets et des prévisions qui font plus d'argent
  • Utilisez des outils visuels tels que des cartes thermiques, des tableaux croisés dynamiques et une cartographie géographique pour trouver la demande pour un certain produit

Visualisation de données

visualisation des données pour l'analyse des données
Crédit d'image: pressmaster / Depositphotos

La visualisation des données est la représentation visuelle des données. Au lieu de présenter des données dans des tableaux ou des bases de données, vous les présentez dans des tableaux et des graphiques. Il rend les données complexes plus compréhensibles, sans parler de leur facilité de consultation.

De plus en plus de données sont générées par les applications que vous utilisez (également appelées «Internet des objets»). La quantité de données (appelées «big data»)

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est assez massif. La visualisation des données peut transformer des millions de points de données en visuels simples qui facilitent la compréhension.

Il existe différentes façons de visualiser les données:

  • Utilisation d'un outil de visualisation de données comme Tableau ou Microsoft Power BI
  • Graphiques et tableaux Excel standard
  • Graphiques Excel interactifs
  • Pour le web, un outil comme D3.js construit en utilisant JavaScript

La visualisation des ensembles de données Google est un excellent exemple de la façon dont les mégadonnées peuvent guider visuellement la prise de décision.

Analyse des données en revue

L'analyse des données est utilisée pour évaluer les données avec des outils statistiques pour découvrir des informations utiles. Diverses méthodes sont utilisées, notamment l'exploration de données, l'analyse de texte, la veille économique, la combinaison d'ensembles de données et la visualisation de données.

L'outil Power Query dans Microsoft Excel est particulièrement utile pour l'analyse des données. Si vous souhaitez vous familiariser avec celui-ci, lisez notre guide pour créer votre premier script Microsoft Power Query

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