Exploration de données, analyse de données… Ces deux champs de la Data Science sont essentiels pour les entreprises, pour :
comprendre les clients et leurs besoins, leurs comportements d’achats et personnaliser les offres et d’adapter les produits
détecter les tendances et opportunités d’un marché et ainsi rester compétitives en innovant et en étant à la pointe
prendre des décisions éclairées, grâce à l’analyse de leurs chiffres et de ceux du secteur. Ces analyses de données aident à faire des choix stratégiques guidés par des preuves et ainsi minimiser le risque d’erreurs
comprendre les schémas de fraude et ainsi prévenir les pertes financières
optimiser les processus internes : l’analyse de données révèle souvent des améliorations possibles dans la chaîne d’approvisionnement, la gestion des stocks, la planification des ressources ou encore la logistique.
En somme, l'avantage concurrentiel d'une organisation est déterminé par sa capacité à exploiter les données. Mais quelle est la différence entre l’exploration de données (Data Exploration) et l’analyse de données (Data Analytics) ? Quelles méthodes permettent l’analyse et l’exploration de données ? Suivez le guide !
Qu’est-ce que l’analyse des données ?
L'analyse des données (Data Analysis en anglais) est une analyse approfondie des données brutes pour rechercher des modèles, des tendances et des mesures dans un ensemble de données existantes. Des systèmes informatiques spécialisés travaillent sur les données brutes pour identifier les tendances et tirer des conclusions.
Cela implique de nombreux types d'analyse de données. Les modèles et les tendances découverts dans cette analyse améliorent l'efficacité et les performances d'une entreprise.
Un processus d'analyse de données réussi vous permettra de connaître la situation de votre entreprise et de prédire l'avenir. Vous saurez ce dont vous avez besoin pour améliorer vos produits et services. Chez Ironhack, vous pouvez acquérir un large éventail de compétences en matière d'analyse des données.
Les différents types d’analyses des données
Il existe plusieurs types d’analyses des données. En voici quelques-unes :
Comprendre le passé et le prédire le futur grâce aux données
L'analyse descriptive décrit et résume généralement les caractéristiques et propriétés de ce qui s’est passé.
→ Vos ventes ont-elles augmenté ? Quelle part de vos clients a été fidèle ? Quels produits évoluent rapidement ?
Pour comprendre ces éléments, ce type d’analyse vulgarise ses conclusions sur des tableaux de bords et visualisations graphiques.L'analyse prédictive est votre boule de cristal pour décrypter le futur. Elle mouline les données collectées précédemment pour déterminer si une tendance se poursuivra, si un problème se reproduira, etc.
→ Quelle évolution devraient suivre vos ventes ? Quelle évolution devront suivre vos stocks ?
C’est une technique qui a recours aux modèles statistiques et aux techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning) pour estimer des probabilités. Parmi les méthodes employées, on trouvera les arbres de décision, les réseaux neuronaux et les algorithmes de prédiction.
Optimiser son ‘social listening’ pour comprendre les clients
Le social listening, c’est le fait d’analyser ce qui se dit sur les réseaux sociaux et le Web en général, pour comprendre comment les clients et/ou prospects perçoivent un produit, un service ou une marque (et redresser la barre au besoin).
L’analyse de sentiment est un peu à part. Elle repose sur l’analyse à la fois quantitative (volume) mais surtout quantitative de textes. Par exemple, des commentaires clients, avis, discussions sur les réseaux sociaux, pour extraire des informations.
→ Vos clients ont-ils aimé la dernière version de votre produit ? Êtes-vous une ‘love brand’ ou votre réputation est-elle entachée ? Comment parle-t-on de vous sur le Web ?
C’est l’analyse de données par excellence qui aide à prendre des décisions sur l’évolution d’une marque. Et qui, paradoxalement, est très utilisée en communication !
Optimiser la prise de décision via la data
Dans les analyses de diagnostic, vous faites des hypothèses. L’enjeu ? Comprendre pourquoi quelque chose s'est produit.
→ La dernière campagne publicitaire a-t-elle boosté vos ventes ? Avez-vous observé une baisse de la satisfaction clients suite à la fermeture de la ligne téléphonique ? etc.
En analysant le résultat de vos choix passés, vous mettez sur pied un outil de décision précis et puissant.L'analyse prescriptive est dans le concret : elle vous aide à prendre des décisions sur ce qui doit être fait. Des systèmes informatiques spécialisés font de l'analyse prescriptive pour trouver des modèles à partir de grands volumes de données. Ils combinent des techniques d’optimisation, de simulation et de prise de décision.
On le voit, les analyses de données sont un outil décisionnel, car elles aident non seulement à analyser le passé mais aussi à prédire le futur à l’aide de modèles statistiques. Concrètement, comment procède-t-on pour analyser des données ?
Les étapes de l’analyse des données
Les étapes de l’analyse de données varient en fonction de la méthodologie utilisée. Cela dit, généralement, elles comprennent :
la définition des objectifs, pour savoir à quelles questions on souhaite répondre
la collecte des données, depuis des sources variées (internes, externes, sources en ligne, capteurs…)
le nettoyage des données (qui peuvent contenir des erreurs, avoir des incohérences…), en filtrant, corrigeant les coquilles et les normalisant
l’analyse de données elle-même, avec différentes techniques d’analyses statistiques pour répondre aux objectifs : des modèles prédictifs, des tests d’hypothèses, des regroupements, corrélations…
l’interprétation des résultats, pour les traduire en informations exploitables et pouvoir prendre des décisions
leur communication de manière claire et concise au public approprié, grâce à des rapports, tableaux, visualisations graphiques ou présentations
la mise en œuvre des actions prises à partir des résultats de l’analyse de données.
Qu’est-ce que l’exploration de données ?
L’exploration de données consiste à trouver des informations utiles (schémas, tendances et relations cachées) à partir de grands volumes de données, afin de générer de nouvelles idées, innovations et d’infléchir la stratégie d’une entreprise. Elle est effectuée de manière systématique et successive pour découvrir des tendances et des modèles cachés dans un vaste ensemble de données.
Pourquoi avoir recours à l’exploration de données ?
Ces modèles et tendances cachés vous renseignent sur vos clients
Ils vous aident à prendre les décisions qui vous permettront d'augmenter vos ventes.
Ils fournissent des informations précieuses pour les campagnes marketing.
Ils vous aident à identifier les domaines dans lesquels vous pouvez faire des économies pour réduire vos dépenses opérationnelles.
Ils créent des modèles d'apprentissage automatique (Machine Learning) utilisés en intelligence artificielle.
Les différents types d’exploration de données
Il existe différents types d’exploration de données, telles que :
le lissage ou smoothing : pour supprimer le bruit des données, vous utilisez un algorithme. Le lissage permet de visualiser les tendances.
le partitionnement de données ou clustering : il s'agit de rassembler des groupes ayant les mêmes caractères. Les spécialistes du marketing peuvent identifier des groupes au sein de leur marché cible.
la classification : elle vient après le clustering, qui consiste à classer les objets ou les personnes dans des catégories. La classification place les nouvelles données dans le bon groupe. Plus de détails sur les classifications sont disponibles sur le site Web d’Ironhack.
l’association, qui identifie les données connectées entre elles.
la détection des anomalies : elle permet de détecter rapidement les fraudes en repérant les données qui ne correspondent pas au schéma normal. La détection des anomalies est utile dans les banques et les entreprises pour aider à détecter les fraudes.
la régression : un outil statistique qui permet de prédire l'avenir.
l’exploration de texte, qui détermine la fréquence à laquelle les individus utilisent certains mots. Il peut alerter en cas de fuite de données par les employés d'une entreprise.
le résumé, qui traduit un ensemble de données collectées pour le rendre facilement compréhensible. Vous pouvez l'utiliser pour calculer la moyenne d'un ensemble de données particulier.
Les étapes de l’exploration de données
Les étapes sont les mêmes que pour l’analyse de données (définition des objectifs, collecte, nettoyage, etc), à la différence que les l’exploration de données suppose une méthode particulière.
À ce stade, les data analysts ou data explorers utilisent des techniques de visualisation, d’agrégation et de résumé statistique pour découvrir des schémas, tendances et relations entre les données.
En fonction des objectifs d’exploration, les techniques varient, entre :
la fouille de modifs
la classification
le regroupement
l’analyse de séquence
l’analyse de réseaux
7 différences entre l’analyse des données et l’exploration des données
Vous trouverez ci-dessous sept différences entre l’analyse des données et l’exploration des données :
l’équipe : une seule personne, de préférence data analyste avec des compétences en code, est responsable de l'exploration des données. En revanche, une équipe tout entière effectue l’analyse des données
le but : dans l’analyse de données, vous analysez des données pour aider la prise de décision, alors que dans l’exploration de données, vous souhaitez découvrir des tendances, des modèles cachés à l’aide de techniques statistiques, afin d’innover et d’être à la pointe des tendances du business
la méthode : dans l’analyse des données, vous utilisez l’informatique décisionnelle pour mener à bien votre étude alors que dans l’exploration de données, vous appliquez des techniques mathématiques telles que des algorithmes
les ensembles de données : dans l'analyse des données, vous pouvez utiliser de petits, moyens ou grands volumes de données alors que dans le processus d'exploration de données, vous utilisez de grands volumes
les connaissances : dans l’analyse des données, vous devez faire appel à des connaissances informatiques, alors que vous utilisez le Machine Learning dans l’exploration des données
le résultat : dans l’analyse des données, vos résultats sont des idées et des hypothèses exploitables. Avec l'exploration de données, vous obtenez un modèle de données et des tendances.
Conclusion
Vous l’aurez compris : l’analyse de données se concentre sur l’extraction d’informations existantes, tandis que l’exploration de données vise à découvrir de nouveaux schémas et tendances. L’analyse utilise des modèles pré-existants, alors que l’exploration génère de nouvelles idées. Combiner les deux approches en entreprise permet d’obtenir un panorama d’insights complet et de favoriser l’innovation.
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