L’analyse de données : c’est quoi exactement ?

Par définition, l’analyse de données est une science chargée d’examiner un ensemble de données dans le but de tirer des conclusions sur les informations afin de prendre des décisions ou simplement d’élargir les connaissances sur divers sujets. Elle est aujourd’hui utilisée dans plusieurs domaines.

Utilisations de l’analyse des données

L’analyse des données est utilisée dans de nombreuses organisations, quelle que soit l’activité. Elle permet d’établir la base pour prendre ou non une décision ou pour s’assurer qu’une hypothèse est vraie ou non.

• Marketing : l’analyse des données a été principalement utilisée pour prédire le comportement des consommateurs. Par exemple, il est conseillé de faire de l’analyse de données avant une campagne marketing.
• Ressources humaines : l’analyse des données est également très utile au sein des entreprises pour maintenir un bon environnement de travail, et en dehors, pour qualifier les collaborateurs potentiels.
• Universitaires : l’analyse des données est également présente dans le domaine de l’enseignement. Elle sert à sélectionner de nouveaux étudiants et à mesurer des performances.

Techniques d’analyse de données

Afin de trouver des données utiles, il faut les analyser. Pour cela, la tâche est confiée à une agence spécialisée qui a recourt à diverses techniques en fonction du type d’informations à collecter. Il est donc important d’avoir défini la méthode à utiliser avant de la mettre en œuvre.

• Analyse des données qualitatives : Les données qualitatives sont présentées verbalement (parfois sous forme graphique). Cette technique est basée sur l’interprétation. Les moyens les plus courants d’obtenir ces informations sont les entretiens ouverts, les groupes de discussion et les groupes d’observation où les experts analysent généralement les modèles d’observations durant la phase de collecte de données.
• Analyse des données quantitatives : Les données quantitatives sont présentées sous forme numérique. Cette technique est basée sur des résultats tangibles.

L’analyse des données vise à parvenir à une conclusion basée uniquement sur ce qui est déjà connu du Data Analyst. La manière dont il collecte les données doit être liée à la manière dont il envisage de les analyser et de les utiliser. Il doit également s’assurer de collecter des informations précises en lesquelles il peut avoir confiance.