Introduction Les données sont tout. Dans notre monde de plus en plus numérisé, la principale monnaie d’échange sont les données. Il y a eu l’or, puis le pétrole, et maintenant nous avons des données. La vie quotidienne nécessite de prendre des décisions à différents moments et de prendre les meilleures décisions dont nous avons besoin pour exploiter les données. Comment pouvons-nous exploiter ces données, pourriez-vous vous demander ? C'est là qu'intervient l'analyse des données. Dans les prochains paragraphes, je répondrai à cette question en vous expliquant en quoi consiste l'analyse des données. II. Qu'est-ce que l'analyse de données ? Définir quoi que ce soit est difficile. Avant de dire ce qu'est le Data Analytics, permettez-moi d'abord de dire ce qu'il n'est pas : la Data Science. Bien que liés, ce sont deux processus différents. Ma confusion entre les deux est la raison pour laquelle il m'a fallu si longtemps pour me plonger dans le monde de l'analyse. La science des données est un vaste domaine qui couvre divers aspects de l'analyse des données, mais sa portée s'étend également à l'apprentissage automatique et à la modélisation prédictive, ainsi qu'à l'utilisation de techniques statistiques – ce qui m'a permis de garder une bonne distance ! L'analyse des données, en revanche, se concentre davantage sur l'examen des données pour soutenir les décisions tactiques et améliorer les opérations quotidiennes. Les deux domaines sont essentiels pour exploiter les données afin de favoriser la réussite de l'entreprise, mais ils ne sont pas identiques. Examiner les données et en tirer des conclusions, c'est la raison d'être de l'analyse. Ces conclusions ont tendance à être centrées sur l’optimisation des performances, de l’efficacité et des bénéfices de l’entreprise. En effet, chaque fois que vous interprétez des données pour prendre des décisions stratégiquement guidées, vous enfilez le chapeau d’un analyste de données. Pour dresser un tableau simple et compréhensible, considérez-le comme la formule secrète utilisée par Netflix pour nous empêcher de dormir une nuit complète. Il existe diverses approches de l'analyse de données. En général, il existe 4 types d'analyse de données qui incluent l'examen de ce qui s'est passé (analyse descriptive), pourquoi quelque chose s'est produit (analyse de diagnostic), ce qui va se passer (analyse prédictive) et ce qui devrait être fait ensuite. (Analyse prescriptive). De plus, en tant qu'analyste de données, vous utiliserez plusieurs méthodes et techniques analytiques pour traiter les données et extraire des informations. Une méthode populaire est l'analyse de régression, qui consiste à inspecter le lien entre des variables qui dépendent les unes des autres pour déterminer comment un changement dans l'une pourrait en affecter une autre. Malgré tous les discours sur les données dans la technologie aujourd'hui, on pourrait penser que tout cela est nouveau, mais l'analyse des données n'a pas commencé à exister hier, même si une grande partie du domaine est centrée sur les développements modernes. Il y a le riche contexte historique qui a évolué depuis les XVIIIe et XIXe siècles avec les premières analyses statistiques. En regardant l'évolution historique depuis les débuts de l'ère informatique du milieu du 20e siècle, en passant par l'introduction de logiciels de tableur comme Microsoft Excel dans les années 1980 jusqu'au big bang que furent Internet et le Big Data au tournant du millénaire, jusqu'au à l'analyse prédictive d'aujourd'hui grâce aux dons de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (IA), nous voyons la transition provoquée par les progrès technologiques et comment le domaine a été considérablement élargi. III. Les bases des données Les données sont un ensemble de faits. La qualité des données est un aspect essentiel du travail avec les données, et tout dépend de la précision, de la cohérence, de l'intégralité, de la fiabilité et de la pertinence de nos données pour la tâche à accomplir. Imaginez les données comme les éléments constitutifs de notre processus décisionnel. Lorsque nos données sont de haute qualité, c'est-à-dire qu'elles sont exemptes d'erreurs, restent cohérentes dans le temps, ne présentent pas de lacunes et proviennent de sources fiables, elles constituent une base solide pour des décisions éclairées et des processus efficaces. Considérez-le comme un GPS fiable pour votre voyage d'affaires. Des données propres vous permettent non seulement d'économiser du temps et des efforts dans le nettoyage des données, mais renforcent également la confiance entre votre équipe et vos parties prenantes, rendant chacun plus confiant dans les informations et les décisions que les données peuvent fournir. De plus, il s'agit d'un outil permettant d'économiser de l'argent, évitant des erreurs coûteuses en matière d'investissements, de marketing et d'exploitation. De plus, disposer de données propres, c'est comme affiner vos outils d'analyse : cela garantit que vos modèles et vos prédictions sont précis et fiables. De plus, dans certains secteurs, il est indispensable de respecter les exigences de conformité et de maintenir des pratiques éthiques en matière de données. IV. Le processus d'analyse des données Le cycle de vie de l'analyse des données représente la série d'étapes et d'activités impliquées dans un projet d'analyse de données typique. Il décrit les étapes allant de la définition du problème à la fourniture d'informations exploitables. Le cours Data Analytics de Google définit 6 étapes : demander, préparer, traiter, analyser, partager et agir. V. Outils et technologies Une façon de distinguer les champs consiste à utiliser leurs outils. Les médecins disposent de stéthoscopes, de scalpels et de thermomètres, tandis que les analystes disposent de feuilles de calcul, de SQL et d'outils de visualisation. Voici quelques outils d’analyse de données courants. Le tableur est un logiciel permettant de calculer et d'organiser des données. Excel est le tableur le plus courant. Langage de requête structuré - SQL (prononcé « suite ») est un langage de programmation conçu pour gérer des bases de données. R est un langage de programmation conçu pour le calcul statistique qui possède également des capacités de visualisation de données. Python est une alternative populaire à R car, outre le calcul statistique, il a de nombreuses autres utilisations. En outre, il existe des outils de visualisation qui permettent de comprendre des ensembles de données complexes, de faciliter l'interaction des données et de découvrir des informations beaucoup plus facilement que par le passé. La visualisation des données implique de transformer des données brutes en représentations visuelles. Des outils spécialisés comme Tableau et Power BI sont donc essentiels. VI. Étude de cas Je souhaite souligner l'importance de l'analyse des données sur le marché du contenu, en utilisant Netflix. Considérez ce pseudo-examen : lorsque vous tapez "Game of Thrones" dans la barre de recherche de Netflix, il remplit les mots avant que vous ayez fini de taper, même s'ils n'ont pas l'émission, mais Netflix continue de renvoyer leurs émissions. Pour moi, le premier résultat est « The Witcher ». Pourquoi pensez-vous que c'est le cas ? Pourquoi suggérer un autre spectacle fantastique, basé sur une autre série de livres de fiction, se déroulant dans un monde de magie et d'épées d'inspiration médiévale ? Pourquoi ne pas suggérer « Orange est le nouveau noir ? » C'est l'analyse des données qui est en jeu. Au-delà de la suggestion de contenu, on peut supposer que les producteurs et les dirigeants de Los Gatos anticipaient un chevauchement entre les téléspectateurs de GOT et ceux qui lanceraient une pièce à The Witcher avant de signer des millions de dollars pour produire l'original de Netflix. Il y avait des données, elles ont été analysées et une décision a été prise en fonction de cela. VII. Confidentialité des données et éthique Avec ma formation juridique, les considérations relatives au traitement et à l'analyse éthiques des données me sont particulièrement intéressantes, mais j'essaie seulement d'introduire l'analyse des données aujourd'hui, et l'importance de la confidentialité des données doit être abordée en profondeur un autre jour, d'autant plus que ils peuvent entendre tout ce que nous disons ! VIII. Premiers pas avec l'analyse de données Pour toute personne souhaitant en savoir plus sur l’analyse de données, ou débutant tout juste, vous pouvez consulter ces ressources intéressantes : : il s'agit d'un excellent cours pour débutants pour jeter les bases de ce dont vous aurez besoin au cours de votre parcours Data Analytics. Certificat professionnel Google Data Analytics : WiDA aide les femmes à acquérir des compétences basées sur les données pour une carrière basée sur les données. Communauté Women in Data Africa (WiDA) : un article d'Investopedia qui parle un peu plus des détails techniques de l'analyse de données. Data Analytics : qu'est-ce que c'est, comment il est utilisé et 4 techniques de base IX. Conclusion Chaque entreprise a ses objectifs, et le chemin pour atteindre ces objectifs réside généralement dans les données ; c'est pourquoi nos données sont si importantes aujourd'hui : grâce à de bonnes analyses, vous pouvez transformer les statistiques en résultats. Je m'appelle Jason et je suis intrigué par le monde des données. J'espère vous avoir aidé à comprendre en quoi consiste ce domaine. Si vous avez trouvé cet article fascinant, ou si vous débutez tout juste, bonne chance pour explorer davantage et mettre en pratique vos compétences. Pour en savoir plus, vous pouvez lire des articles spécifiquement dédiés à l'un des quatre types de Data Analytics – je suis un peu partisan de l'Analyse Prédictive ! Enfin, n'oubliez pas de penser comme un analyste de données chaque fois que vous avez une décision à prendre ; Je vous souhaite de nombreuses idées incroyables à venir !

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Data Analytics 101 : vos premiers pas dans un monde axé sur les données

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