Qu'est-ce que l'analyse des données ? Un guide d'expert avec des exemples

L'importance de l'analyse des données en 2024

À l'ère de la transformation numérique, l'analyse des données est devenue plus critique que jamais. L'explosion des données générées par les technologies numériques a conduit à l'avènement de ce que l'on appelle aujourd'hui le "big data". Cette grande quantité de données, si elle est analysée correctement, peut fournir des informations inestimables qui peuvent révolutionner les entreprises. Statista estime que "la taille du marché des applications logicielles de veille stratégique et d'analyse devrait augmenter dans le monde entier au cours des prochaines années, passant de 15,3 milliards de dollars américains en 2021 à plus de 18 milliards en 2026".

L'analyse des données est la clé qui permet d'exploiter le potentiel des données massives (big data). Il aide les organisations à donner un sens à ces données, en les transformant en informations exploitables. Ces informations peuvent être utilisées pour améliorer les produits et les services, améliorer les expériences, rationaliser les opérations et augmenter la rentabilité.

Le processus d'analyse des données : Un guide pas à pas

Le processus d'analyse des données est une approche systématique qui comporte plusieurs étapes. Nous vous accompagnons à chaque étape, de la définition des objectifs à la présentation des données. Pour en savoir plus sur la manière dont les entreprises analysent les données, consultez un autre guide.

Le processus d'analyse des données en bref

Étape 1 : Définir les objectifs et les questions

La première étape du processus d'analyse des données consiste à définir les objectifs et à formuler des questions claires et spécifiques auxquelles votre analyse vise à répondre. Cette étape est cruciale car elle définit l'orientation de l'ensemble du processus. Il s'agit de comprendre le problème ou la situation en question, d'identifier les données nécessaires pour y répondre et de définir les mesures ou les indicateurs permettant de mesurer les résultats.

Étape 2 : Collecte de données

Une fois les objectifs et les questions définis, l'étape suivante consiste à collecter les données pertinentes. Cela peut se faire par le biais de différentes méthodes telles que les enquêtes, les entretiens, les observations ou l'extraction à partir de bases de données existantes. Les données collectées peuvent être quantitatives (numériques) ou qualitatives (non numériques), en fonction de la nature du problème et des questions posées.

Étape 3 : Nettoyage des données

Le nettoyage des données est une étape essentielle du processus d'analyse des données. Il s'agit de vérifier si les données comportent des erreurs et des incohérences, et de les corriger ou de les supprimer. Cette étape garantit la qualité et la fiabilité des données, ce qui est essentiel pour obtenir des résultats précis et significatifs de l'analyse.

Étape 4 : Analyse des données

Une fois les données nettoyées, il est temps de procéder à l'analyse proprement dite. Il s'agit d'appliquer des techniques statistiques ou mathématiques aux données afin de découvrir des modèles, des relations ou des tendances. Il existe différents outils et logiciels à cet effet, tels que Python, R, Excel et des logiciels spécialisés comme SPSS et SAS.

Étape 5 : Interprétation et visualisation des données

Après l'analyse des données, l'étape suivante consiste à interpréter les résultats et à les visualiser de manière à ce qu'ils soient faciles à comprendre. Cela peut impliquer la création de tableaux, de graphiques ou d'autres représentations visuelles des données. La visualisation des données permet de rendre des données complexes plus compréhensibles et fournit une image claire des résultats.

Étape 6 : Récit de données

La dernière étape du processus d'analyse des données est la narration des données. Il s'agit de présenter les résultats de l'analyse sous une forme narrative attrayante et facile à comprendre. La narration des données est essentielle pour communiquer les résultats à des publics non techniques et pour prendre des décisions fondées sur les données.

Les types d'analyse des données

L'analyse des données peut être classée en quatre catégories principales, chacune ayant un objectif unique et fournissant des informations différentes. Il s'agit d'analyses descriptives, diagnostiques, prédictives et normatives.

Les quatre types d'analyse

Analyse descriptive

L'analyse descriptive, comme son nom l'indique, décrit ou résume des données brutes et les rend interprétables. Il s'agit d'analyser des données historiques pour comprendre ce qui s'est passé dans le passé. Ce type d'analyse est utilisé pour identifier des modèles et des tendances dans le temps.

Par exemple, une entreprise peut utiliser l'analyse descriptive pour comprendre les ventes mensuelles moyennes de l'année écoulée.

Analyse diagnostique

L'analyse diagnostique va plus loin que l'analyse descriptive en déterminant le pourquoi d'un événement. Elle implique une exploration plus détaillée des données et la comparaison de différents ensembles de données pour comprendre la cause d'un résultat particulier.

Par exemple, si les ventes d'une entreprise ont chuté au cours d'un mois donné, l'analyse diagnostique peut être utilisée pour en déterminer les raisons.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive utilise des modèles statistiques et des techniques de prévision pour comprendre l'avenir. Il s'agit d'utiliser des données du passé pour prédire ce qui pourrait se produire dans le futur. Ce type d'analyse est souvent utilisé pour l'évaluation des risques, le marketing et les prévisions de ventes.

Par exemple, une entreprise peut utiliser l'analyse prédictive pour prévoir les ventes du prochain trimestre sur la base de données historiques.

Analyse normative

L'analyse prescriptive est le type d'analyse de données le plus avancé. Il ne se contente pas de prédire les résultats futurs, il propose également des actions pour tirer parti de ces prédictions. Il utilise des outils et des technologies sophistiqués comme l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour recommander des décisions.

Par exemple, une analyse prescriptive peut suggérer les meilleures stratégies de marketing pour augmenter les ventes futures.

Techniques d'analyse des données

Il existe de nombreuses techniques utilisées dans l'analyse des données, chacune ayant un objectif et une application uniques. Nous examinerons ici certaines des techniques les plus couramment utilisées, notamment l'analyse exploratoire, l'analyse de régression, l'analyse factorielle, etc.

Analyse exploratoire

L'analyse exploratoire est utilisée pour comprendre les principales caractéristiques d'un ensemble de données. Elle est souvent utilisée au début d'un processus d'analyse de données pour résumer les principaux aspects des données, vérifier les données manquantes et tester les hypothèses. Cette technique fait appel à des méthodes visuelles telles que les diagrammes de dispersion, les histogrammes et les diagrammes en boîte.

Vous pouvez en apprendre davantage sur l'analyse exploratoire des données avec notre cours, couvrant la façon d'explorer, de visualiser et d'extraire des idées des données à l'aide de Python.

Analyse de régression

L'analyse de régression est une méthode statistique utilisée pour comprendre la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Il est couramment utilisé pour les prévisions, la modélisation des séries temporelles et la recherche des relations de causalité entre les variables.

Nous vous proposons des tutoriels utiles, tels que Régression linéaire simpleainsi que des tutoriels spécifiques à certaines technologies : Essentials of Linear Regression in Python et How to Do Linear Regression in R. La régression linéaire mérite d'être connue en détail parce qu'elle est l'une des techniques les plus utilisées pour comprendre les relations et faire des prédictions.

Régression linéaire et logistique

Analyse factorielle

L'analyse factorielle est une technique utilisée pour réduire un grand nombre de variables en un nombre réduit de facteurs. Les facteurs sont construits de manière à capturer le maximum d'informations possibles à partir des variables originales. Cette technique est souvent utilisée dans les études de marché, la segmentation de la clientèle et la reconnaissance d'images.

Apprenez-en plus sur l'analyse factorielle en R avec notre cours, qui explore les variables latentes, telles que la personnalité, à l'aide d'analyses factorielles exploratoires et confirmatoires.

Simulation de Monte Carlo

La simulation de Monte Carlo est une technique qui utilise des distributions de probabilité et un échantillonnage aléatoire pour estimer des résultats numériques. Elle est souvent utilisée dans l'analyse des risques et la prise de décision en cas d'incertitude importante.

Nous avons un tutoriel qui explore les méthodes de Monte Carlo en R, ainsi qu'un cours sur les simulations de Monte Carlo en Python, qui permettent d'estimer une gamme de résultats pour des événements incertains.

Exemple de simulation de Monte Carlo

Analyse en grappes

L'analyse de grappes est une technique utilisée pour regrouper un ensemble d'objets de telle sorte que les objets d'un même groupe (appelé grappe) sont plus semblables les uns aux autres que ceux des autres groupes. Elle est souvent utilisée pour la segmentation des marchés, la segmentation des images et les systèmes de recommandation.

Vous pouvez explorer une série de techniques de clustering, y compris le clustering hiérarchique et le clustering k-means, dans notre cours Cluster Analysis in R.

Analyse de cohorte

L'analyse de cohorte est un sous-ensemble de l'analyse comportementale qui prend des données à partir d'un ensemble de données donné et les regroupe en groupes apparentés pour l'analyse. Ces groupes apparentés, ou cohortes, partagent généralement des caractéristiques communes au cours d'une période définie. Cette technique est souvent utilisée dans le domaine du marketing, de l'engagement des utilisateurs et de l'analyse du cycle de vie des clients.

Notre cours, Customer Segmentation in Python, explore un éventail de techniques de segmentation et d'analyse des données clients, y compris l'analyse de cohorte.

Graphique montrant un exemple d'analyse de cohorte

Analyse des séries chronologiques

L'analyse des séries temporelles est une technique statistique qui traite des données de séries temporelles ou de l'analyse des tendances. Il est utilisé pour analyser la séquence de points de données afin d'extraire des statistiques significatives et d'autres caractéristiques des données. Cette technique est souvent utilisée pour les prévisions de ventes, les prévisions économiques et les prévisions météorologiques.

Notre cours Time Series with Python skill track and Forecasting in R vous explique comment manipuler et analyser des données de séries temporelles, en travaillant avec une variété de bibliothèques différentes.

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments, également connue sous le nom d'exploration d'opinion, utilise le traitement du langage naturel, l'analyse de texte et la linguistique informatique pour identifier et extraire des informations subjectives à partir de documents sources. Il est souvent utilisé pour la surveillance des médias sociaux, la surveillance de la marque et la compréhension du retour d'information des clients.

Pour vous familiariser avec l'analyse des sentiments en Python, vous pouvez suivre notre cours en ligne, qui vous apprendra à réaliser une analyse des sentiments de bout en bout.

Outils d'analyse des données

Dans le domaine de l'analyse des données, il existe plusieurs outils qui répondent à différents besoins, complexités et niveaux d'expertise. Ces outils vont des langages de programmation comme Python et R aux logiciels de visualisation comme Power BI et Tableau. Examinons quelques-uns de ces outils.

Python

Python est un langage de programmation de haut niveau à usage général qui est devenu le favori des analystes de données et des data scientists. Sa simplicité et sa lisibilité, associées à un large éventail de bibliothèques telles que pandas, NumPy et Matplotlib, en font un excellent outil d'analyse et de visualisation des données.

Ressources pour vous aider à démarrer

• Vous pouvez commencer à apprendre Python dès aujourd'hui avec notre cursus de compétences Python Fundamentals, qui couvre toutes les compétences fondamentales dont vous avez besoin pour comprendre le langage.
• Vous pouvez également suivre le cursus Data Analyst with Python pour commencer votre parcours vers le métier d'analyste de données.
• Consultez notre aide-mémoire Python pour les débutants, qui constitue un guide de référence pratique.

R

R est un langage de programmation et un environnement logiciel libre spécialement conçu pour le calcul statistique et les graphiques. Il est largement utilisé par les statisticiens et les chercheurs de données pour le développement de logiciels statistiques et l'analyse de données. R offre une grande variété de techniques statistiques et graphiques, y compris la modélisation linéaire et non linéaire, les tests statistiques classiques, l'analyse de séries temporelles, etc.

Ressources pour vous aider à démarrer

• Notre cursus de programmation R vous initiera à R et vous aidera à développer les compétences dont vous aurez besoin pour commencer à coder dans R.
• Grâce au cursus professionnel Data Analyst with R, vous acquerrez les compétences nécessaires pour commencer votre parcours en tant qu'analyste de données.
• Notre aide-mémoire pour débuter avec R vous donne une vue d'ensemble de la manière dont vous pouvez commencer à apprendre la programmation R.

SQL

SQL (Structured Query Language) est un langage standard pour la gestion et la manipulation des bases de données. Il est utilisé pour récupérer et manipuler des données stockées dans des bases de données relationnelles. Le langage SQL est essentiel pour les tâches qui impliquent la gestion ou la manipulation de données dans des bases de données.

Ressources pour vous aider à démarrer

• Pour vous familiariser avec SQL, envisagez de suivre notre cursus de compétences SQL Fundamentals, où vous apprendrez à interagir avec vos données et à les interroger.
• SQL pour les analystes d'entreprise vous permettra d'améliorer vos compétences en SQL d'entreprise.
• Notre aide-mémoire sur les bases de SQL couvre une liste de fonctions permettant d'interroger des données, de les filtrer, de les agréger et bien d'autres choses encore.

Power BI

Power BI est un outil d'analyse commerciale développé par Microsoft. Il fournit des visualisations interactives avec des capacités d'intelligence économique en libre-service. Power BI permet de transformer des données brutes en informations utiles grâce à des tableaux de bord et des rapports faciles à comprendre.

Ressources pour vous aider à démarrer

• Explorez la puissance de Power BI avec notre cursus de compétences Power BI Fundamentals, où vous apprendrez à tirer le meilleur parti de l'outil de veille stratégique.
• Avec l'analyse exploratoire des données dans Power BI, vous apprendrez à améliorer vos rapports grâce à l'AED.
• Nous disposons d'une fiche d'aide sur Power BI qui couvre la plupart des éléments de base dont vous aurez besoin pour commencer.

Tableau

Tableau est un puissant outil de visualisation de données utilisé dans le secteur de la Business Intelligence. Il vous permet de créer des tableaux de bord interactifs et partageables, qui décrivent les tendances, les variations et la densité des données sous forme de diagrammes et de graphiques.

Ressources pour vous aider à démarrer

• Le cursus de compétences Tableau Fundamentals vous présentera l'outil de business intelligence et la manière dont vous pouvez l'utiliser pour clear as data, analyser et visualiser les données.
• Analyser les données avec Tableau vous permettra d'acquérir certaines des compétences avancées nécessaires pour améliorer vos analyses et vos visualisations.
• Consultez notre aide-mémoire Tableau, qui vous présente les éléments essentiels pour commencer à utiliser cet outil.

Excel

Microsoft Excel est l'un des outils les plus utilisés pour l'analyse des données. Il offre une gamme de fonctionnalités pour la manipulation des données, l'analyse statistique et la visualisation. La simplicité et la polyvalence d'Excel en font un outil idéal pour les tâches d'analyse de données simples et complexes.

Ressources pour vous aider à démarrer

• Consultez notre cours sur l 'analyse des données dans Excel pour développer des compétences fonctionnelles dans Excel.
• Pour les compétences en matière de feuilles de calcul en général, consultez Marketing Analytics in Spreadsheets.
• L'aide-mémoire sur les bases d'Excel couvre la plupart des formules et opérations de base dont vous aurez besoin pour commencer.

Comprendre l'impact de l'analyse des données

L'analyse des données, à petite ou grande échelle, peut avoir un impact profond sur les performances de l'entreprise. Elle peut entraîner des changements significatifs, conduisant à une amélioration de l'efficacité et de la rentabilité, ainsi qu'à une meilleure compréhension des tendances du marché et du comportement des clients.

Une prise de décision éclairée

L'analyse des données permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées sur la base de faits, de chiffres et de tendances, plutôt que de se fier à des suppositions ou à l'intuition. Il constitue une base solide pour la planification stratégique et l'élaboration des politiques, garantissant que les ressources sont allouées de manière efficace et que les efforts sont orientés vers les domaines qui en tireront le plus grand bénéfice.

Impact sur les petites entreprises

Pour les petites entreprises, même une simple analyse de données peut conduire à des améliorations significatives. Par exemple, l'analyse des données de vente peut aider à identifier les produits qui fonctionnent bien et ceux qui ne fonctionnent pas. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour ajuster les stratégies de marketing, la tarification et la gestion des stocks, ce qui se traduit par une augmentation des ventes et de la rentabilité.

Impact sur les grandes entreprises

Pour les grandes entreprises, l'impact de l'analyse des données peut être encore plus profond. L'analyse des big data permet de découvrir des modèles et des tendances complexes qu'il serait impossible de détecter autrement. Cela peut déboucher sur des idées novatrices, stimuler l'innovation et donner à l'entreprise un avantage concurrentiel.

Par exemple, un grand détaillant peut utiliser l'analyse de données pour optimiser sa chaîne d'approvisionnement, en réduisant les coûts et en améliorant l'efficacité. Une entreprise technologique peut également utiliser l'analyse de données pour comprendre le comportement des utilisateurs, ce qui permet d'améliorer la conception des produits et l'engagement des utilisateurs.

Le rôle critique de l'analyse des données

Dans le monde actuel axé sur les données, la capacité d'analyser et d'interpréter les données est une compétence essentielle. Les entreprises qui peuvent exploiter la puissance de l'analyse des données sont mieux placées pour s'adapter à l'évolution des conditions du marché, répondre aux besoins des clients et stimuler la croissance et la rentabilité.

Créé à l'aide de Napkin.AI

Les meilleures carrières en analyse de données en 2024

À l'ère du big data, les carrières dans l'analyse des données sont florissantes. Avec la demande croissante d'informations, ces professions offrent des perspectives prometteuses. Nous évoquerons ici quelques-unes des principales carrières dans l'analyse de données en 2024, en renvoyant à notre guide complet sur les dix principales carrières dans l'analytique. Remarquez que les compétences en matière d'analyse de données sont nécessaires pour des emplois autres que ceux dont l'intitulé est "analyste de données". 

1. Scientifique des données

Les scientifiques des données sont les détectives du monde des données, découvrant des modèles, des idées et des tendances à partir de vastes quantités d'informations. Ils utilisent une combinaison de programmation, de compétences statistiques et d'apprentissage automatique pour donner un sens à des ensembles de données complexes. Les data scientists ne se contentent pas d'analyser les données, ils utilisent également leurs connaissances pour influencer les décisions stratégiques au sein de leur organisation.

Nous avons un guide complet sur la façon de devenir data scientist, qui présente tout ce que vous devez savoir pour démarrer votre carrière dans ce secteur.

2. Analyste en intelligence économique

Les analystes en intelligence économique sont chargés de fournir une image claire des performances d'une entreprise en analysant les données relatives aux tendances du marché, aux processus d'entreprise et à la concurrence du secteur. Ils utilisent des outils et des logiciels pour convertir des données complexes en rapports et tableaux de bord digestes, aidant ainsi les décideurs à comprendre la position de l'entreprise et à prendre des décisions éclairées.

3. Ingénieur de données

Les ingénieurs de données sont les constructeurs et les responsables de la maintenance du pipeline de données. Ils conçoivent, construisent, installent, testent et entretiennent des systèmes de gestion de données hautement évolutifs. Ils veillent également à ce que les données soient propres, fiables et prétraitées pour que les data scientists puissent effectuer des analyses.

Pour en savoir plus sur le travail d'un ingénieur en données et sur la façon dont vous pouvez devenir ingénieur en données, consultez notre guide séparé.

4. Analyste d'affaires

Les analystes d'entreprise sont le pont entre l'informatique et les parties prenantes de l'entreprise. Ils utilisent les données pour évaluer les processus, déterminer les besoins et fournir des recommandations et des rapports fondés sur les données aux dirigeants et aux parties prenantes. Ils participent à la planification stratégique, à l'analyse du modèle d'entreprise, à la conception des processus et à l'analyse des systèmes.

Un tableau présentant les différents métiers de l'analyse de données

Comment démarrer avec l'analyse de données

Se lancer dans l'analyse de données peut sembler intimidant au début, mais avec les bonnes ressources et les bons conseils, vous pouvez développer les compétences et les connaissances nécessaires. Voici quelques étapes pour vous aider à démarrer, en mettant l'accent sur les ressources disponibles à DataCamp.

Comprendre les bases

Avant de se lancer dans l'analyse des données, il est important de comprendre les principes de base. Il s'agit notamment de vous familiariser avec les concepts statistiques, les types de données et les structures de données. Les cours d' introduction à la science des données en Python ou d' introduction à la science des données en R de DataCamp constituent d'excellents points de départ.

Apprendre un langage de programmation

L'analyse des données nécessite la maîtrise d'au moins un langage de programmation. Python et R font partie des choix les plus populaires en raison de leur polyvalence et du vaste éventail de bibliothèques qu'ils offrent pour l'analyse des données. Nous proposons des parcours d'apprentissage complets pour Python et R.

Maîtriser la manipulation et la visualisation des données

La manipulation et la visualisation des données sont des éléments clés de l'analyse des données. Ils vous permettent de nettoyer, de transformer et de visualiser vos données, ce qui les rend plus faciles à comprendre et à analyser. Des cours comme Manipulation de données avec pandas ou Visualisation de données avec ggplot2 peuvent vous aider à développer ces compétences.

Plongez dans des techniques spécifiques d'analyse de données

Une fois que vous aurez maîtrisé les bases, vous pourrez vous plonger dans des techniques d'analyse de données spécifiques telles que l' analyse de régression, l' analyse de séries chronologiques ou l 'apprentissage automatique. Nous proposons un large éventail de cours sur de nombreux sujets, ce qui vous permet de vous spécialiser en fonction de vos intérêts et de vos objectifs de carrière.

Pratique, pratique, pratique

La clé de la maîtrise de l'analyse des données est la pratique. Le mode pratique et les projets de DataCamp offrent une expérience concrète avec des données du monde réel, vous aidant à consolider votre apprentissage et à appliquer vos compétences. Vous pouvez trouver une liste de 20 projets d'analyse de données pour tous les niveaux afin de vous inspirer.

N'oubliez pas que l'apprentissage de l'analyse des données est un voyage. Il n'y a pas de mal à commencer modestement et à développer progressivement vos compétences au fil du temps. Avec de la patience, de la persévérance et les bonnes ressources, vous serez sur la bonne voie pour devenir un analyste de données compétent.

Réflexions finales

Que vous soyez un spécialiste du marketing cherchant à comprendre le comportement des clients, un professionnel de la santé cherchant à améliorer les résultats des patients ou un chef d'entreprise cherchant à stimuler la croissance et la rentabilité, l'analyse des données peut vous fournir les informations dont vous avez besoin pour réussir.

N'oubliez pas que l'analyse des données ne se limite pas aux chiffres et aux statistiques. Il s'agit de poser les bonnes questions, d'être curieux des modèles et des tendances, et d'avoir le courage de prendre des décisions fondées sur des données. Il s'agit de raconter une histoire avec des données, une histoire qui peut influencer les stratégies, changer les perspectives et stimuler l'innovation.

Nous vous encourageons donc à appliquer votre compréhension de l'analyse des données dans vos domaines respectifs. Exploitez la puissance des données pour découvrir des informations, prendre des décisions éclairées et favoriser la réussite. Le monde des données est à portée de main et ne demande qu'à être exploré. Commencez dès aujourd'hui avec notre cursus professionnel Data Analyst with Python, qui vous donnera les compétences en analyse de données pour manipuler, analyser et visualiser des données.