Dans un monde de plus en plus axé sur les données, la capacité à les comprendre, les analyser et les interpréter est devenue une compétence essentielle. Elle est même très recherchée dans de nombreux domaines professionnels. Cependant, beaucoup de personnes sont encore intimidées par l’analyse de données.
Elles pensent que cela nécessite forcément d’être surdoué en programmation et en mathématiques. La réalité est totalement différente. Il s’agit d’une corde que vous pouvez ajouter à votre arc à force de travail et aussi avec l’aide d’outils simples. Il suffit de comprendre les concepts fondamentaux pour libérer le data analyst qui sommeille en vous.
Apprenez les principes de base de l’analyse de données
L’analyse de données est une discipline qui consiste à utiliser des méthodes statistiques et informatiques. Son but est d’examiner, d’interpréter et de communiquer les informations contenues dans des données.
Il est possible de vous initier aux différents principes de bases en vous faisant former convenablement. Vous pouvez par exemple opter pour une formation pour devenir data analyst si vous le désirez. Avec les différents cours dispensés et leur qualité, il vous sera aisé de comprendre les points primordiaux de l’analyse de données.
La collecte de données
Le premier pas pour analyser des données est de collecter celles qui sont pertinentes pour le problème à résoudre. Il faudra aussi identifier les sources qui peuvent être très variées. Une fois que c’est fait, c’est le bon moment pour déterminer la méthode de collecte. Il peut être question d’enquêtes, de questionnaires, d’entretiens ou encore d’observations. Tout dépend de la situation.
Le nettoyage de données
Les données peuvent contenir des erreurs ou des éléments inexploitables. Leur nettoyage est donc une étape importante pour s’assurer qu’elles sont fiables et précises. Encore appelée prétraitement, cette partie de l’analyse implique d’identifier les informations manquantes, de corriger les erreurs et de supprimer les données aberrantes.
L’exploration
L’exploration implique la recherche de modèles et de relations dans les données. Elle est effectuée en utilisant des techniques de visualisation et des statistiques descriptives.
Cet étudiant a choisi de suivre une formation data analyst à Paris afin de maîtriser les outils de l’analyse de données.
Analyse de données
L’analyse de données à proprement parler consiste en l’utilisation de statistiques. Elles servent à identifier des modèles et des relations plus complexes au sein des informations recueillies. De cette façon, il est possible d’établir des corrélations qui facilitent l’analyse.
Interprétation des résultats
L’interprétation des résultats de l’analyse de données est cruciale pour donner un sens aux informations trouvées. Les résultats doivent être communiqués de manière claire et concise pour faciliter leur compréhension.
Prise de décision
Les interprétations faites à partir de l’analyse de données ont une utilité précise. Dans la plupart des cas, elles peuvent être utilisées pour prendre des décisions éclairées en utilisant des preuves plutôt que des conjectures.
Familiarisez-vous avec les outils les plus populaires
Les données collectées pour une analyse ont souvent deux caractéristiques principales. Elles sont en très grande quantité et peuvent être de types différents. De fait, pour les traiter convenablement, et surtout rapidement, le cerveau humain n’est pas à la hauteur. C’est la raison pour laquelle les data analysts se font aider par des outils. Ce sont souvent des solutions digitales qui facilitent les choses en favorisant un traitement aisé de données massives. Au cours de votre formation, vous aurez à vous familiariser avec les plus performantes d’entre elles.
SQL
SQL (Structured Query Language) est un langage de requête utilisé pour accéder et manipuler des données stockées dans une base de données relationnelles. Les data analysts utilisent souvent SQL pour extraire des données, les nettoyer et les transformer avant de les analyser.
Excel
Excel est un outil de feuille de calcul largement utilisé pour l’analyse de données. Les data analysts en font usage pour des tâches telles que la création de graphiques, de tableaux croisés dynamiques et de modèles.
Le logiciel R
R est un langage de programmation « open source » et un logiciel libre très apprécié pour l’analyse de données. Les data analysts utilisent R pour effectuer des analyses statistiques avancées, pour créer des visualisations de données et pour développer des modèles prédictifs.
Python
Python est un autre langage de programmation open source dont le succès n’est plus à démontrer. Il fait partie des solutions incontournables pour l’analyse de données. Les data analysts optent pour Python pour réaliser des tâches similaires à celles effectuées avec R. L’outil sert aussi pour le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique.
SAS
SAS est un logiciel payant utilisé pour l’analyse de données. Les data analysts s’en servent pour effectuer des analyses statistiques avancées. Il est aussi idéal pour développer des modèles prédictifs et pour effectuer des analyses de texte.
SPSS
SPSS est aussi un logiciel payant pensé pour l’analyse de données et la modélisation statistique. Vous devrez le maîtriser si vous souhaitez effectuer des analyses statistiques avancées et créer des visualisations de données.
Tableau
Tableau est un outil de visualisation de données populaire qui permet de créer des graphiques interactifs, des tableaux de bord et des rapports. Il est important pour un data analyst, car il aide à communiquer des résultats d’analyse de manière claire et concise.
Les principales techniques de visualisation des données
La visualisation est une technique essentielle de l’analyse de données. C’est grâce à elle que vous pourrez faire part des résultats de façon compréhensible. Vous devez donc connaître et maîtriser les principales techniques à employer pour bien représenter les informations à communiquer.
Diagrammes en barres
Les diagrammes en barres sont utilisés pour représenter des données catégorielles à l’aide de barres verticales ou horizontales. Ils sont souvent indispensables pour comparer des valeurs entre différentes catégories.
Diagrammes circulaires
Les diagrammes circulaires, également appelés graphiques en secteurs, sont parfaits pour représenter des données catégorielles à l’aide d’un cercle. Ce dernier est divisé en secteurs dont la taille est associée à des proportions. Ils sont souvent utilisés pour montrer la répartition des données.
Graphiques linéaires
Les graphiques linéaires sont parmi les techniques les plus courantes pour représenter des données numériques. Il s’agit de points reliés par des lignes droites. Ils interviennent lorsque vous devez illustrer des tendances au fil du temps.
Nuages de points
Les nuages de points permettent de représenter des données numériques à l’aide de points. Vous pouvez en avoir besoin pour montrer la corrélation entre deux variables.
Cartes thermiques
Les cartes thermiques, aussi appelées cartes de chaleur, présentent les données numériques sur une grille de couleurs. Elles sont souvent utilisées pour montrer des concentrations de données ou des variations spatiales.
Diagrammes en boîte
Les diagrammes en boîte montrent la répartition d’un ensemble de données numériques en mettant en évidence des éléments précis. Il est question des quartiles, de la médiane et des valeurs aberrantes. Ces diagrammes comparent la distribution de différentes variables.
Graphiques à aires empilées
Les graphiques à aires empilées sont utilisés pour représenter des données catégorielles. Ils se présentent comme une série de barres disposées les unes sur les autres. Si vous devez montrer la répartition de différentes catégories dans une population au cours de votre analyse, ils seront utiles.
En radar
Les graphiques en radar sont des rayons qui partent d’un point central. Ils sont assez simples et permettent d’illustrer les performances relatives de différentes variables.
Graphiques à bulles
Avec les graphiques à bulles, vous pourrez représenter des données numériques à l’aide de cercles. Leurs tailles respectives correspondent à la valeur d’une variable. Ils sont souvent utilisés pour montrer la corrélation entre trois variables.
Graphiques en treillis
Les graphiques en treillis, également appelés graphiques multiples, sont utilisés pour représenter plusieurs graphiques en une seule fois. Ils permettent de comparer plusieurs variables en même temps.
Ces techniques de visualisation des données ne sont pas exhaustives, mais elles sont parmi les plus couramment utilisées. Le choix de la technique de visualisation dépendra des données à représenter et des objectifs de l’analyse. Avec une bonne formation pour devenir data analyst, vous saurez rapidement choisir la méthode la plus appropriée.
