L'analyse des données consiste à identifier parmi la variété de données présentées celles qui sont significatives, à la lumière des objectifs de la recherche, et à établir des relations entre elles. Cette analyse est à la base de l'interprétation ou de la discussion des résultats.
Les principales étapes du processus d'analyse consistent à cerner les sujets d'analyse, à déterminer la disponibilité de données appropriées, à décider des méthodes qu'il y a lieu d'utiliser pour répondre aux questions d'intérêt, à appliquer les méthodes et à évaluer, résumer et communiquer les résultats.
Analyser des données est un processus consistant à rechercher des régularités dans les données recueillies au cours d'une enquête et à comprendre ce que ces régularités signifient. Interpréter les données est un processus cherchant à expliquer les régularités découvertes.
L'interprétation adéquate des données qualitatives nécessite donc une profonde immersion, ainsi que le déroulement d'un processus réitéré de collecte, d'analyse, d'interprétation et d'écriture dans lequel le chercheur développera un système analytique permettant de donner du sens aux données (Morrow, 2005).
Le traitement des données a consisté d'abord à faire le dépouillement des questionnaires ; L'opération a permis d'extraire les données et les regrouper par centre d'intérêts. L'analyse des données s'est faite sur la base des résultats obtenus du traitement des données.
Étude minutieuse, précise faite pour dégager les éléments qui constituent un ensemble, pour l'expliquer, l'éclairer : Faire l'analyse de la situation. 4. Action de résumer un texte en le décomposant en ses éléments essentiels ; résultat de cette action.
La bonne interprétation est donc rationnelle, puisqu'elle est déductive, mais les principes dont elle se sert font qu'elle ne doit avoir aucune prétention à dire la vérité sur les choses, seulement sur le sens des textes et des énoncés qu'ils forment.
L'analyse et l'interprétation des résultats constituent l'étape qui permet la comparaison quantitative ou qualitative des différentes solutions envisagées sur une base rationnelle. Il est donc essentiel que l'ingénieur se fonde sur une approche systématique et rigoureuse.
Les résultats s'appuient sur des tableaux, des figures ou des citations. Chaque sous-question, hypothèse ou thème inclut une observation. Si des hypothèses ont été formulées, elles sont soit confirmées, soit infirmées.
Un traitement de données de qualité répond à quatre étapes incontournables. Il s'agit dans un premier temps de la collecte des données, du nettoyage de données puis de la structuration des données et enfin de l'analyse des données. C'est la première étape du processus de traitement de données.
Pour pouvoir être exploitées par l'environnement de Business Intelligence de l'entreprise, ces données doivent être préparées: structuration, déduplication et plus généralement « nettoyage ».
Pour cette analyse des données quantitatives, il faut d'abord présenter la description pure, puis faire apparaître les hypothèses d'analyse et de compréhension des réponses.
L'analyse de contenu s'organise autour de trois phases chronologiques : la préanalyse, l'exploitation du matériel ainsi que le traitement des résultats, l'inférence et l'interprétation.
Pour faire simple, les données quantitatives fournissent les chiffres qui valident les points généraux de votre étude alors que les données qualitatives apportent les détails et le contexte pour en comprendre toutes les implications.
Il faut en repérer la source, l'auteur, la date de publication, le champ (population étudiée, date des données, lieu concernant les données). Il s'agit ensuite de comprendre les données. Pour cela, il peut être utile de repérer le total en lignes ou en colonnes. Enfin, il faut analyser les données du tableau.
1. Faire l'analyse d'une matière, d'un produit, en déterminer les éléments constituants : Analyser l'eau d'une source. 2. Faire une étude approfondie d'un ensemble abstrait pour en dégager les éléments principaux : Analyser un phénomène social.
L'analyse des données permet de prédire les besoins des clients, de connaitre leur comportement d'achat et optimiser l'outil de production. Tirez profit des analyses d'outils comme Google Analytics et les réseaux sociaux pour répondre au mieux aux attentes de vos clients.