Analyse de données

À propos de cette formation

Qu'est-ce que l'Analyse de Données ? L'analyse de données est une discipline scientifique qui consiste à examiner, transformer et interpréter des données brutes pour en extraire des informations significatives permettant de prendre des décisions éclairées. Elle combine des méthodes statistiques, des techniques mathématiques et des outils informatiques pour traiter un nombre très important de données et dégager les aspects les plus intéressants de leur structure. Définition et Objectifs L'analyse de données est un ensemble de techniques multidimensionnelles et descriptives qui permettent de faire ressortir les relations pouvant exister entre différentes données. Son objectif principal est d'extraire une information statistique permettant de cerner plus précisément le profil des données et de décrire de façon succincte les principales informations contenues dans ces données. Ce processus couvre à la fois la collecte, l'organisation et l'interprétation de grands volumes de données pour transformer cet « or noir » en informations exploitables. Caractéristiques Principales L'analyse de données se distingue par plusieurs caractéristiques fondamentales. Elle utilise des méthodes géométriques et des représentations graphiques qui peuvent mettre en évidence des relations difficilement saisies par l'analyse directe des données. Ces représentations ne sont pas liées à une opinion a priori sur les lois des phénomènes analysés, contrairement aux méthodes de la statistique classique. L'outil mathématique majeur de l'analyse de données est l'algèbre matricielle, et elle s'exprime sans supposer a priori un modèle probabiliste. Domaines d'Application L'analyse de données a un périmètre d'application extrêmement large dans tous les secteurs de l'entreprise : marketing, expérience client, finance, production, ressources humaines et achats. Elle permet aux organisations de mieux comprendre des faits passés, de préparer l'avenir et d'identifier des tendances pour prendre de meilleures décisions garantissant la pérennité de leurs activités. Les informations qu'offrent les données permettent de tirer le meilleur parti du modèle économique de l'entreprise en analysant la satisfaction client, la tarification, ou la segmentation des cibles. Types d'Analyse Il existe plusieurs types d'analyse de données, chacun ayant un objectif et une méthode spécifiques. L'analyse descriptive résume les principales caractéristiques d'un ensemble de données en calculant des mesures de tendance centrale et de dispersion. L'analyse inférentielle fait des déductions sur les paramètres de la population en utilisant des modèles et des tests d'hypothèses. L'analyse prédictive prévoit des événements futurs sur la base de données historiques en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique. L'analyse prescriptive utilise la modélisation mathématique pour identifier l'action optimale à entreprendre pour une situation donnée. Méthodes et Techniques Les principales méthodes d'analyse de données incluent les statistiques descriptives pour résumer les données, les statistiques inférentielles pour tirer des conclusions sur une population plus large, et la visualisation des données pour représenter graphiquement les informations. L'analyse en composantes principales (ACP) est employée pour des données quantitatives, l'analyse factorielle des correspondances (AFC) pour des données qualitatives, et la classification automatique pour identifier des groupes homogènes. Ces techniques permettent de regrouper les données de façon à faire apparaître clairement ce qui les rend homogènes. Évolution et Contexte Actuel Le succès de l'analyse de données dans les dernières années est dû au développement de l'informatique et aux représentations graphiques fournies. Avec l'essor du web, des nouvelles technologies et du Big Data, le volume mondial de production de données continue d'exploser. Les fondements mathématiques ont commencé à se développer au début du XXe siècle, mais ce sont les ordinateurs qui ont rendu cette discipline opérationnelle et permis une utilisation très étendue. Aujourd'hui, l'analyse de données est devenue un élément incontournable et une plus-value indispensable aux stratégies économiques des entreprises réalisant leur transition numérique.