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Comment faire de la data analyse ?

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L’analyse des données est le processus consistant à distinguer les parties d’un tout, afin de mieux le comprendre. En d’autres termes, l’analyse peut être définie comme l’examen ou l’étude détaillée d’un sujet particulier. À partir de ce point, il est possible d’affirmer que l’analyse de données est une technique analytique qui consiste à obtenir une grande quantité de données et d’informations sur un certain sujet pour une étude plus approfondie, afin d’identifier des réponses ou des solutions.

Méthodologie d’analyse des données

La méthodologie d’analyse des données dépendra du type de recherche scientifique. Les recherches quantitatives analysent les nombres, tandis que les recherches qualitatives analysent les textes.

Pour la recherche quantitative, des analyses statistiques peuvent être utilisées, telles que des distributions de fréquences, des corrélations et des représentations graphiques, des mesures de dispersion, des mesures de tendance centrale, en bref.

Dans le cas d’une recherche qualitative, une analyse de contenu peut être réalisée, qui servira de base à une data analyse qualitative des entretiens, des observations, des questions ouvertes dans les questionnaires, etc.

Cette analyse cherche à comprendre le sens des données collectées et vise également à faciliter la compréhension du contenu grâce à une classification présentée de manière systématique. Cela peut être la division en catégories ou en comptant les mots et termes contenus dans les réponses. Cliquez ici pour avoir plus d’informations.

Quelles sont les principales techniques d’analyse des données ?

En matière d’analyse de données, il existe quatre catégories principales : prédictive, prescriptive, diagnostique et descriptive. Il est crucial de comprendre chaque catégorie et de connaître le bon moment pour utiliser l’une de ces catégories.

Dans l’analyse prédictive, vous devez comprendre pourquoi certaines choses se sont produites, puis créer un modèle pour projeter ce qui pourrait arriver à l’avenir. D’où le nom prédictif. L’analyse prédictive peut être bénéfique pour les entreprises, car elle sert de guide pour rendre leurs opérations plus efficaces en réduisant les coûts. Le processus peut également garantir que les entreprises peuvent préserver les ressources dont elles ont besoin pour tirer parti des opportunités futures.

Sans un chemin clair pour fournir des résultats précieux, les analyses actuelles fournissent une valeur insuffisante. Par conséquent, l’analyse prescriptive est dédiée à trouver le meilleur plan d’action pour une situation donnée. La data analyse prescriptive cherche à répertorier les options de décision sur la façon d’identifier une opportunité, de minimiser les risques futurs ou d’illustrer les implications de chaque plan d’action. 

Les analyses descriptives quant à elles ont pour but de résumer et de rapporter des données. Il se concentre sur ce qui se passe actuellement ou ce qui s’est déjà produit dans une organisation. Par exemple, une entreprise a découvert qu’elle dépensait une certaine somme d’argent pour différents programmes de formation à la vente. À partir des données collectées sur les coûts de formation, vous pouvez déterminer quel programme offre le meilleur retour sur investissement, ainsi que mettre en œuvre un plan pour analyser quels programmes doivent être supprimés et lesquels doivent être dupliqués et étendus pour maximiser les revenus.

Comme son nom l’indique, l’analyse diagnostique est une forme d’étude avancée qui examine les données ou le contenu pour répondre à la question « pourquoi cela s’est-il produit ? ». Ce processus implique le détail, la découverte de données, l’exploration de données et les corrélations. Il offre aux organisations le moyen le plus rapide et le plus simple d’obtenir des informations plus significatives sur les employés et de résoudre des problèmes de main-d’œuvre complexes.

Des outils qui peuvent vous aider dans l’analyse des données

Avez-vous déjà imaginé collecter des données et analyser des graphiques et des rapports manuellement ? Ce n’est certainement pas le moyen le plus efficace pour effectuer une bonne data analyse.

À l’ère du numérique, il est possible de compter sur le soutien de plusieurs outils essentiels pour obtenir des résultats plus expressifs. Sans le soutien de la technologie, vous pouvez prendre beaucoup de temps pour prendre vos décisions et risquer de commettre de graves erreurs. Investissez donc dans un système de management de qualité complet et robuste pour accompagner le développement de votre entreprise. 

Mais cela ne doit pas représenter des maux de tête et des nuits blanches ! Avec les bons investissements dans une entreprise axée sur les données, votre analyse de données peut devenir plus efficace et votre entreprise peut se développer avec la stratégie.

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