Les plus connus sont par exemple Statistica, Stata ou encore SPSS. Ces logiciels permettent également de travailler sur des données textuelles, mais d'autres outils ont été spécifiquement développés en sciences humaines et sociales pour le traitement statistique de corpus de texte.
Les données peuvent être divisées en 2 grandes catégories. Catégoriques et quantitatives. Les données catégories peuvent être subdivisées en données nominales et ordinales. Les données quantitatives peuvent être discrète ou continue et sont aussi appelées données numériques.
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.
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.
L'objectif de l'analyse des données est d'extraire une information statistique qui permet de cerner plus précisément le profil de la donnée. Les résultats obtenus permettent ensuite d'optimiser la stratégie de la société en question en ajustant certains points.
L'analyse descriptive est le terme donné à l'analyse des données permettant de décrire et de résumer des données historiques de manière significative afin que, par exemple, des insights en ressortent. L'analyse descriptive permet de répondre à la question « Que c'est-il passé ? »
L'analyse statistique est une composante de l'analyse des données. Dans le contexte de l'informatique décisionnelle (BI, Business Intelligence), l'analyse statistique implique la collecte et l'examen de tous les échantillons de données tirés d'un jeu de données.
Le processus d'analyse de données consiste à collecter des données brutes (raw data) à l'aide d'un outil ou d'une application pour explorer ces informations et découvrir des tendances. Il est ensuite possible de se baser sur les résultats de ces analyses pour prendre de meilleures décisions.
Une analyse de texte doit avoir un point de vue clair et précis X Source de recherche . Elle doit aussi indiquer précisément les raisons du document et les techniques utilisées au lieu de simplement résumer le contenu.
Qu'est-ce qu'une méthode d'analyse de données ? En Data Analysis, une méthode d'analyse est un processus statistique, informatique ou dérivé de l'IA qui permet d'extraire le maximum d'informations exploitables d'un groupe de données à disposition.
Exemples de techniques d'analyse
Les techniques les plus connues en chimie analytique sont la spectroscopie, l'analyse élémentaire, la chromatographie, l'électroanalyse, le titrage, l'analyse gravimétrique, l'analyse radiochimique, etc.
Les méthodes de chimie analytique désignent les techniques utilisées pour la détection, l'identification, la caractérisation ainsi que la quantification de composées chimiques. Ces méthodes sont couramment utilisées en biologie pour la recherche, le développement et le contrôle qualité de produits pharmaceutiques.
Les types de données
Les données scientifiques sont de différente nature selon leur mode de création, leur analyse et leur traitement : elles sont alors brutes, formatées, nettoyées, compilées,… Elles peuvent aussi être de différents types : numériques, textuelles, audiovisuelles, codes sources, modèles,…
Une étude quantitative est une analyse qui mesure les comportements ou opinions des consommateurs (grand-public, décideurs dans les entreprises, internautes...). Les études quantitatives sont utilisées par les industries, les commerçants, les institutions (voire les associations) dans un but précis.
L'analyse exploratoire des données (AED) est utilisée par les spécialistes des données pour analyser et étudier les ensembles de données puis résumer leurs principales caractéristiques, souvent en employant des méthodes de visualisation des données.
À noter que les termes les statistiques ou l'étude des statistiques sont parfois utilisés pour ce domaine mathématique. Une statistique (des statistiques au pluriel) est une quantité calculée à partir d'un certain nombre d'observations (ou échantillon). On parle également de donnée statistique.
On distingue divers types de variables selon la nature des données. Ainsi, une variable peut être qualitative ou quantitative; une variable qualitative peut être nominale ou ordinale, alors qu'une variable quantitative peut être continue ou discrète.
Une variable quantitative peut être discrète ou continue. Une variable discrète a une valeur finie. Il est possible de les énumérer ( » 1, 2, 3,… »). Une variable continue peut prendre, en théorie, une infinité des valeurs, formant un ensemble continu.
Qu'est-ce qu'une variable ? En recherche, une variable est tout type d'attribut ou de caractéristique que vous essayez de mesurer, qu'il s'agisse d'un lieu, d'une chose, d'une personne ou même d'un phénomène.
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.
Il vous suffit de sélectionner une cellule dans une plage de données > et de choisir le bouton Analyser des données dans l'onglet Accueil. Analyser des données dans Excel va analyser vos données et renvoyer des visuels intéressants à leur sujet dans un volet des tâches.