Qu'est-ce que l'analyse des données et pourquoi est-ce important?

L'analyse des données est le processus d'évaluation des données à l'aide d'outils analytiques et statistiques permettant de découvrir des informations utiles et de faciliter la prise de décision. Il existe plusieurs méthodes d'analyse de données, notamment l'exploration de données, l'analyse de texte, la veille stratégique et la visualisation de données..

Comment se déroule l'analyse des données?

L'analyse des données fait partie d'un processus plus vaste de dérivation de la veille stratégique. Le processus comprend une ou plusieurs des étapes suivantes:

• Définir les objectifs: Toute étude doit commencer par un ensemble d'objectifs commerciaux clairement définis. La plupart des décisions prises dans la suite du processus dépendent de la clarté des objectifs de l'étude..
• Poser des questions: Une tentative est faite pour poser une question dans le domaine du problème. Par exemple, les voitures de sport rouges ont-elles plus souvent des accidents que d'autres??
• Collecte de données: Les données pertinentes pour la question doivent être collectées auprès des sources appropriées. Dans l'exemple ci-dessus, les données peuvent être collectées à partir de diverses sources, notamment: des rapports d'accident du DMV ou de la police, des réclamations d'assurance et des détails sur les hospitalisations. Lors de la collecte de données à l'aide de sondages, un questionnaire à présenter aux sujets est nécessaire. Les questions doivent être modélisées de manière appropriée pour la méthode statistique utilisée..
• Conflit de données: Les données brutes peuvent être collectées dans plusieurs formats différents. Les données collectées doivent être nettoyées et converties pour que les outils d'analyse de données puissent les importer. Pour notre exemple, nous pouvons recevoir des rapports d'accident DMV sous forme de fichiers texte, des réclamations d'assurance provenant d'une base de données relationnelle et des détails sur l'hospitalisation sous forme d'API. L'analyste de données doit agréger ces différentes formes de données et les convertir en une forme adaptée aux outils d'analyse..
• L'analyse des données: C'est l'étape où les données nettoyées et agrégées sont importées dans des outils d'analyse. Ces outils vous permettent d’explorer les données, d’y trouver des modèles, de poser des questions et de répondre à des questions hypothétiques. C’est le processus qui permet de comprendre les données recueillies lors de recherches en appliquant correctement les méthodes statistiques..
• Tirer des conclusions et faire des prédictions: C’est l’étape où, après une analyse suffisante, des conclusions peuvent être tirées des données et des prévisions appropriées établies. Ces conclusions et prédictions peuvent ensuite être résumées dans un rapport remis aux utilisateurs finaux..

Examinons maintenant en détail les méthodes d'analyse des données en particulier.

Data Mining

L'exploration de données est une méthode d'analyse de données permettant de découvrir les caractéristiques de grands ensembles de données à l'aide des méthodes suivantes: Comment devenir un scientifique des données Comment devenir un scientifique des données disciplines aujourd'hui. Mais que fait un scientifique? Et comment pouvez-vous pénétrer sur le terrain? Lire plus de statistiques, intelligence artificielle, apprentissage automatique et bases de données. L'objectif est de transformer les données brutes en informations commerciales compréhensibles. Celles-ci peuvent inclure l'identification de groupes d'enregistrements de données (également appelée analyse de cluster) ou l'identification d'anomalies et de dépendances entre des groupes de données..

Applications de l'exploration de données:

• La détection d'anomalie peut traiter d'énormes quantités de données (“Big Data”) et identifier automatiquement les cas exceptionnels, éventuellement pour les exclure de la prise de décision ou pour détecter une fraude (par exemple, fraude bancaire).
• Apprendre les habitudes d'achat des clients. Les techniques d'apprentissage automatique peuvent être utilisées pour modéliser les habitudes d'achat des clients et déterminer les articles fréquemment achetés..
• Le clustering peut identifier des groupes précédemment inconnus dans les données.
• La classification permet de classer automatiquement les entrées de données dans des bacs prédéfinis. Un exemple courant consiste à classer les e-mails en tant que “Spam” ou “pas de spam” et avoir le système apprendre de l'utilisateur.

Analyse de texte

L'analyse de texte est le processus permettant de dériver des informations utiles à partir d'un texte. Pour ce faire, vous devez traiter des informations textuelles non structurées et extraire des données numériques significatives. Économiser du temps avec les opérations de texte dans Excel. Économiser du temps avec de texte. Opérations dans Excel. Excel peut faire de la magie avec des chiffres et gérer les caractères de manière égale. Ce manuel explique comment analyser, convertir, remplacer et modifier du texte dans des feuilles de calcul. Ces bases vous permettront d’effectuer des transformations complexes. Lire plus d'indices à partir des informations et mettre les informations à la disposition des algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique pour un traitement ultérieur.

Le processus d'exploration de texte comprend une ou plusieurs des étapes suivantes:

• Collecte d'informations à partir de diverses sources, y compris Web, système de fichiers, base de données, etc..
• Analyse linguistique incluant le traitement du langage naturel.
• Reconnaissance de modèles (p. Ex. Reconnaître des numéros de téléphone, des adresses électroniques, etc.)
• Extraire des informations résumées du texte, telles que les fréquences relatives des mots, déterminer les similitudes entre les documents, etc..

Exemples d'applications d'analyse de texte:

• Analyser les réponses aux enquêtes ouvertes. Ces enquêtes sont de nature exploratoire et comprennent des questions ouvertes sur le sujet en question. Les répondants peuvent ensuite exprimer leurs points de vue sans être contraints à un format de réponse particulier.
• Analyse des emails, documents, etc. pour filtrer “déchet”. Cela inclut également la classification automatique des messages dans des bacs prédéfinis pour un routage vers différents départements..
• Enquêter sur les concurrents en explorant leurs sites Web. Cela pourrait être utilisé pour obtenir des informations sur les activités des concurrents.
• Applications de sécurité pouvant traiter les fichiers journaux pour la détection d'intrusion.

L'intelligence d'entreprise

Informatique décisionnelle Comment utiliser Cortana pour analyser des données avec Power BI? Comment utiliser Cortana pour analyser des données avec Power BI Vous souhaitez simplifier l'analyse de vos données? Obtenez des réponses rapides de Cortana avec ce guide. Read More transforme les données en informations exploitables à des fins commerciales et peut être utilisé dans la prise de décision stratégique et tactique d'une organisation. Il offre aux personnes un moyen d’examiner les tendances à partir des données collectées et d’en tirer des conclusions..

Quelques exemples de business intelligence sont utilisés aujourd'hui:

• Décisions opérationnelles d'une organisation telles que le placement de produit et la tarification.
• Identifier de nouveaux marchés, évaluer la demande et l'adéquation des produits pour différents segments de marché.
• Budgétisation et prévisions glissantes.
• Utilisation d'outils visuels tels que des cartes thermiques, des tableaux croisés dynamiques et des cartes géographiques.

Visualisation de données

Visualisation des données instantanément Visualiser les données et les informations avec Google Fusion Tables Visualiser instantanément les données et les informations avec Google Fusion Tables Que vous prépariez un rapport pour le travail ou que vous souhaitiez simplement représenter les informations sur votre blog de manière graphique, les Tables Google Fusion peuvent vous aider. Aidez-moi. Google Fusion est en fait une fonctionnalité intégrée à… Lire la suite fait référence très simplement à la représentation visuelle des données. Dans le contexte de l'analyse des données, cela signifie utiliser les outils des statistiques, des probabilités, des tableaux croisés dynamiques et d'autres artefacts pour présenter les données de manière visuelle. Cela rend les données complexes plus compréhensibles et utilisables.

Des quantités croissantes de données sont générées par un certain nombre de capteurs de l’environnement (appelés «capteurs»). “Internet des objets” ou “IOT”). Ces données (appelées “Big Data”) présente des défis de compréhension qui peuvent être facilités en utilisant les outils de visualisation de données. La visualisation de données est utilisée dans les applications suivantes.

• Extraction de données récapitulatives à partir des données brutes d'IOT.
• Utilisation d'un graphique à barres pour représenter la performance des ventes sur plusieurs trimestres.
• Un histogramme montre la distribution d'une variable telle que le revenu en divisant la plage en cases..

Visualisation des jeux de données Google 7 Résultats de recherche Google étonnants que vous pouvez utiliser maintenant 7 Résultats de recherche Google étonnants vous pouvez utiliser maintenant Le nouveau moteur de recherche de jeux de données de Google aide les chercheurs à consulter des jeux de données volumineux provenant de sources publiques. Lire la suite 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 afin de découvrir des informations utiles. Diverses méthodes sont utilisées à cet effet, notamment l'exploration de données, l'analyse de texte, la veille stratégique et la visualisation de données..

Avez-vous utilisé l'analyse de données dans votre organisation pour modéliser quelque chose? Comment était votre expérience? Avez-vous des idées utiles à offrir? Veuillez nous en informer dans les commentaires ci-dessous.

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