Analyse des données - Aperçu

L'analyse des données est un processus d'inspection, de nettoyage, de transformation et de modélisation des données dans le but de découvrir des informations utiles, de suggérer des conclusions et de soutenir la prise de décision

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Types d'analyse de données

Il existe plusieurs techniques d'analyse de données englobant divers domaines tels que les affaires, la science, les sciences sociales, etc. avec une variété de noms. Les principales approches d'analyse des données sont -

• Exploration de données
• L'intelligence d'entreprise
• Analyses statistiques
• Analyses prédictives
• Analyse de texte

Exploration de données

L'exploration de données est l'analyse de grandes quantités de données pour extraire des modèles de données auparavant inconnus et intéressants, des données inhabituelles et les dépendances. Notez que l'objectif est l'extraction de modèles et de connaissances à partir de grandes quantités de données et non l'extraction des données elles-mêmes.

L'analyse d'exploration de données implique des méthodes informatiques à l'intersection de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique, des statistiques et des systèmes de bases de données.

Les modèles obtenus à partir de l'exploration de données peuvent être considérés comme un résumé des données d'entrée qui peuvent être utilisées dans une analyse plus approfondie ou pour obtenir des résultats de prédiction plus précis par un système d'aide à la décision.

L'intelligence d'entreprise

Les techniques et outils de Business Intelligence sont destinés à l'acquisition et à la transformation de grandes quantités de données commerciales non structurées pour aider à identifier, développer et créer de nouvelles opportunités commerciales stratégiques.

L'objectif de la Business Intelligence est de permettre une interprétation facile de gros volumes de données pour identifier de nouvelles opportunités. Il aide à mettre en œuvre une stratégie efficace basée sur des informations qui peuvent fournir aux entreprises un avantage concurrentiel sur le marché et une stabilité à long terme.

Analyses statistiques

Les statistiques sont l'étude de la collecte, de l'analyse, de l'interprétation, de la présentation et de l'organisation des données.

Dans l'analyse des données, deux principales méthodologies statistiques sont utilisées -

• Descriptive statistics - Dans les statistiques descriptives, les données de l'ensemble de la population ou d'un échantillon sont résumées avec des descripteurs numériques tels que -

  • Moyenne, écart-type pour les données continues

  • Fréquence, pourcentage pour les données catégorielles

• Inferential statistics- Il utilise des modèles dans les données de l'échantillon pour tirer des inférences sur la population représentée ou pour tenir compte du caractère aléatoire. Ces inférences peuvent être -

  • répondre aux questions oui / non sur les données (test d'hypothèse)

  • estimation des caractéristiques numériques des données (estimation)

  • décrire les associations au sein des données (corrélation)

  • modélisation des relations au sein des données (par exemple, analyse de régression)

Analyses prédictives

Predictive Analytics utilise des modèles statistiques pour analyser les données actuelles et historiques pour la prévision (prédictions) d'événements futurs ou inconnus. En entreprise, l'analyse prédictive est utilisée pour identifier les risques et les opportunités qui aident à la prise de décision.

Analyse de texte

L'analyse de texte, également appelée Text Mining ou Text Data Mining, est le processus de dérivation d'informations de haute qualité à partir de texte. L'exploration de texte implique généralement le processus de structuration du texte d'entrée, de dérivation de modèles dans les données structurées à l'aide de moyens tels que l'apprentissage de modèles statistiques, et enfin l'évaluation et l'interprétation de la sortie.

Processus d'analyse des données

L'analyse des données est définie par le statisticien John Tukey en 1961 comme «Procédures d'analyse des données, techniques d'interprétation des résultats de telles procédures, moyens de planifier la collecte de données pour rendre son analyse plus facile, plus précise ou plus précise, et toutes les machines et les résultats des statistiques (mathématiques) qui s'appliquent à l'analyse des données. »

Ainsi, l'analyse des données est un processus permettant d'obtenir de grandes données non structurées à partir de diverses sources et de les convertir en informations utiles pour -

• Répondre à des questions
• Hypothèses de test
• Decision-making
• Réfuter les théories

Analyse des données avec Excel

Microsoft Excel propose plusieurs moyens et méthodes pour analyser et interpréter les données. Les données peuvent provenir de diverses sources. Les données peuvent être converties et formatées de plusieurs manières. Il peut être analysé avec les commandes, fonctions et outils Excel appropriés - englobant le formatage conditionnel, les plages, les tableaux, les fonctions de texte, les fonctions de date, les fonctions de temps, les fonctions financières, les sous-totaux, l'analyse rapide, l'audit de formule, l'outil d'enquête, l'analyse hypothétique, Solveurs, modèle de données, PowerPivot, PowerView, PowerMap, etc.

Vous apprendrez ces techniques d'analyse de données avec Excel dans le cadre de deux parties -

• Analyse des données avec Excel et
• Analyse avancée des données avec Excel