La Data Analysis, ou analyse de données en français, est un processus consistant à nettoyer, transformer, et modéliser des données. L'objectif ? Extraire des informations exploitables pour prendre de meilleures décisions au sein d'une entreprise.
L'analyse des données est le processus qui consiste à examiner et à interpréter des données afin d'élaborer des réponses à des questions.
Le Data Analyst a pour mission d'exploiter et interpréter les données pour en dégager des observations business utiles. Ainsi, les rapports fournis permettent d'orienter les prises de décision du Management et améliorer les performances et les stratégies Marketing.
La data est un terme anglais utilisé dans le secteur des télécommunications pour qualifier les données qui peuvent circuler par un réseau téléphonique ou un réseau informatique, hormis les données vocales. Exemple : On vous a installé un réseau informatique qui permettra un grand échange de data.
La data c'est quoi ? La data c'est tout simplement l'information dématérialisée capable de circuler à travers un réseau de télécommunication ou informatique. Plus concrètement, lorsque nous naviguons sur internet, nous déposons des données.
Un exemple d'entreprise qui utilise le Big Data Analytics pour augmenter la fidélisation de la clientèle est Amazon. Amazon collecte toutes les données sur ses clients telles que leurs noms, adresses, historique de recherche, paiements, etc. afin de pouvoir offrir une expérience véritablement personnalisée.
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.
Bien souvent, le Data Analyst travaille pour un type d'entreprise issue de secteurs d'activités divers où l'analyse de la donnée est créatrice de valeur ajoutée (banque, assurance, e-commerce, industrie automobile…).
Le salaire d'un data analyst débutant oscille entre 35 K€ et 38 K€. Après 4 ans d'expérience, il peut atteindre 45 à 55 K€. Le salaire du data scientist, forcément professionnel expérimenté, s'établit à partir de 50 K€ à 60 K€.
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.
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.
Le traitement des données commence avec les données brutes : il les convertit sous une forme plus lisible (graphiques, documents de texte, etc.) en leur donnant le format et contexte nécessaires pour qu'elles puissent être interprétées par les systèmes IT et utilisées par les employés à l'échelle de l'entreprise.
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.
L'objectif de SPSS est d'offrir un logiciel intégré pour réaliser la totalité des tests statistiques habituellement utilisés en sciences sociales et en psychologie. De fait, SPSS est un logiciel très complet.
Quelle formation pour devenir Data Analyst ? Le Data Analyst doit suivre une formation d'ingénieur en informatique, en marketing ou en statistiques. Un diplôme de niveau bac + 5 est requis pour accéder au poste.
Les quatre types d'analyse de données sont :
Analyse descriptive. Analyse diagnostique. Analyse prédictive. Analyse prescriptive.
Grosso modo, l'analyse de données peut être décomposée en 4 étapes : La préparation des données (Data discovery) : collecte des données, diagnostic des données, présentation des résultats. L'analyse exploratoire, qui consiste à analyser sa base de données afin d'identifier des tendances et des segments clients.
On parle depuis quelques années du phénomène de big data , que l'on traduit souvent par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d'internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc.