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

Il existe plusieurs méthodes d'analyse de données, notamment l'exploration de données, l'analyse de texte, la veille économique et la visualisation de données.

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

Comment l'analyse de données est-elle effectuée?

L'analyse des données fait partie d'un processus plus large d'obtention de renseignements commerciaux. Le processus comprend une ou plusieurs des étapes suivantes:

  • Définition des objectifs: Toute étude doit débuter par un ensemble d'objectifs commerciaux clairement définis. La plupart des décisions prises dans le reste 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 sont-elles plus souvent victimes d'accidents que d'autres?
  • Collecte de données: Les données pertinentes à la question doivent être recueillies auprès des sources appropriées. Dans l'exemple ci-dessus, les données peuvent être collectées à partir de diverses sources, notamment: les rapports d'accidents de la police ou de police, les réclamations d'assurance et les détails d'hospitalisation. Lorsque des données sont collectées à l'aide de surverys, un questionnaire à présenter aux sujets est nécessaire. Les questions doivent être modélisées de manière appropriée pour la méthode statistique utilisée.
  • Data Wrangling: Les données brutes peuvent être collectées dans plusieurs formats différents. Les données collectées doivent être nettoyées et converties afin 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, de réclamations d'assurance à partir d'une base de données relationnelle et de détails d'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.
  • Analyse des données: C'est l'étape où les données nettoyées et agrégées sont importées dans les outils d'analyse. Ces outils vous permettent d'explorer les données, de trouver des modèles, et de poser des questions et de répondre à des questions. C'est le processus par lequel le sens est fait des données recueillies dans la recherche par l'application appropriée des méthodes statistiques.
  • Faire des conclusions et faire des prédictions: C'est l'étape où, après une analyse suffisante, des conclusions peuvent être tirées des données et des prédictions appropriées peuvent être faites. Ces conclusions et prédictions peuvent ensuite être résumées dans un rapport remis aux utilisateurs finaux.

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

Data Mining

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Crédit d'image: Philippe Put / Flickr

L'exploration de données est une méthode d'analyse de données permettant de découvrir des modèles dans de grands ensembles de données en utilisant les méthodes. La science est passée d'un terme nouvellement inventé en 2007 à l'un des plus recherchés. disciplines aujourd'hui. Mais que fait un data scientist? Et comment pouvez-vous percer dans le domaine? Lire la suite des statistiques, de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et des 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 connus sous le nom d'analyse de cluster) ou l'identification d'anomolies et de dépendances entre des groupes de données.

Applications de l'exploration de données:

  • La détection Anomoly peut traiter d'énormes quantités de données («big data») et identifier automatiquement les cas aberrants, éventuellement pour être exclus de la prise de décision ou de la détection de fraude (par exemple, la 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 regroupement peut identifier des groupes précédemment inconnus dans les données.
  • La classification est utilisée pour classer automatiquement les entrées de données dans des classes prédéfinies. Un exemple courant consiste à classer les e-mails comme "spam" ou "non-spam" et à faire en sorte que le système apprenne de l'utilisateur.

Analyse de texte

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Crédit d'image: Marc_Smith / Flickr

L'analyse de texte est le processus de dérivation d'informations utiles à partir du texte. Gagnez du temps avec des opérations textuelles en Excel Gagnez du temps avec des opérations textuelles en Excel Excel peut faire de la magie avec des nombres et gérer des caractères aussi bien. 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 de l'information et rendre l'information disponible pour les algorithmes statistiques et d'apprentissage machine pour un traitement ultérieur.

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

  • Collecter des informations provenant de diverses sources, y compris le web, le système de fichiers, la base de données, etc.
  • Analyse linguistique incluant le traitement du langage naturel.
  • Reconnaissance de formes (par exemple, reconnaissance de numéros de téléphone, adresses e-mail, etc.)
  • Extraire des informations récapitulatives 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 sondages ouverts. Ces enquêtes sont de nature exploratoire et incluent des questions ouvertes liées au sujet en question. Les répondants peuvent alors exprimer leurs opinions sans être contraints à un format de réponse particulier.
  • Analyse des emails, documents, etc pour filtrer "indésirable". Cela inclut également la classification automatique des messages dans des classes prédéfinies pour le routage vers différents services.
  • 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 capables de traiter les fichiers journaux pour la détection d'intrusion.

L'intelligence d'entreprise

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Crédit d'image: FutUndBeidl / Flickr

Business Intelligence Comment utiliser Cortana pour analyser des données avec Power BI Comment utiliser Cortana pour analyser des données avec Power BI Désireux de simplifier votre analyse de données? Obtenez des réponses rapides de Cortana avec ce guide. Read More transforme les données en renseignements exploitables à des fins commerciales et peut être utilisé dans la prise de décision stratégique et tactique d'une organisation. Il offre un moyen pour les gens d'examiner les tendances à partir des données collectées et de s'en inspirer.

Quelques exemples d'intelligence d'affaires utilisés aujourd'hui:

  • Les décisions d'exploitation d'une organisation telles que le placement de produit et les prix.
  • Identifier de nouveaux marchés, évaluer la demande et la pertinence des produits pour différents segments de marché.
  • Budgétisation et prévisions glissantes.
  • Utiliser des outils visuels tels que des cartes de chaleur, des tableaux croisés dynamiques et la cartographie géographique.

Visualisation de données

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Crédit d'image: pressmaster / Depositphotos

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

Des quantités croissantes de données sont générées par un certain nombre de capteurs dans l'environnement (appelés "Internet of Things" ou "IOT"). Ces données (appelées «big data») présentent des défis de compréhension qui peuvent être facilités en utilisant les outils de visualisation des données. La visualisation des données est utilisée dans les applications suivantes.

  • Extraction des données de synthèse à partir des données brutes d'IOT.
  • Utiliser un graphique à barres pour représenter les performances des ventes sur plusieurs trimestres.
  • Un histogramme montre la distribution d'une variable telle que le revenu en divisant la fourchette en cases.

L'analyse des données en revue

L'analyse des données est utilisée pour évaluer les données à l'aide d'outils statistiques afin de découvrir des informations utiles. Diverses méthodes sont utilisées à cette fin, 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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