3 manières de maîtriser la data analyse

L’analyse des données s’avère essentielle pour mieux comprendre certaines tendances du passé et du présent. L’extraction des informations statistiques permet d’analyser les résultats pour ensuite optimiser la stratégie adoptée par une entreprise. La data analyse contribue ainsi à ajuster certains points en vue d’atteindre les objectifs prédéfinis. Encore faut-il maîtriser le concept.

Apprenez les principes de base de l’analyse des données

La data analyse s’effectue en plusieurs phases, à commencer par la collecte de données. Cette première étape consiste à rassembler les informations qui feront l’objet d’une analyse. Il convient donc de se focaliser sur les données structurées (tableaux) ou non structurées (texte, images et vidéos). S’ensuit l’analyse des données, l’exploration des données puis le choix des techniques d’analyse. La phase de modélisation et d’interprétation repose sur le développement des modèles statistiques et des algorithmes d’apprentissage automatique. Les experts peuvent ainsi avoir un meilleur aperçu des relations et des tendances à travers les informations pertinentes.

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La dernière étape est axée sur la communication des résultats sous la forme de présentations, de rapports ou encore de tableaux de bord. Selon cette page www.data-bird.co, la maîtrise de la data analyse implique des formations intensives. Ces dernières permettent d’acquérir notamment des compétences en SQL, en Python et en DataViz. Les apprenants profitent d’un apprentissage par la pratique, les rendant opérationnels à l’issue de la formation.

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Utilisez les outils de visualisation des données

La data visualisation s’impose dans le cadre du développement des ventes, en vue de générer des leads, voire pour optimiser le panier moyen. Le processus ne peut se faire dans les meilleures conditions sans des sources de données fiables et à jour. Les experts peuvent croiser les informations afin d’obtenir une analyse complète, indispensable aux actions marketing.

De bons outils sont donc indispensables pour marquer les tendances. Pour une meilleure analyse en profondeur, l’aspect graphique doit être parfaitement lisible. Le choix se révèle très large parmi les outils de visualisation de données : Microsoft Excel, Microsoft Power BI, Google Charts, Tableau, Zoho Analytics, Datawrapper, Qlik Sense, FusionCharts, Domo ou encore Google Analytics. Ce dernier est particulièrement recommandé pour les petites, moyennes et grandes entreprises qui souhaitent analyser leur site web. Les informations telles que le taux de rebond, la durée moyenne des sessions sont prises en compte. Cet outil présente de nombreux avantages puisqu’il est facile à configurer, et il s’avère plus simple d’exporter les données dans d’autres programmes.

Pratiquez des techniques d’analyse

Les techniques d’analyse visent à extraire une information statistique pour mieux classer, décrire et analyser la donnée. Encore faut-il savoir distinguer les différentes techniques d’analyse des données. Comptez ainsi sur l’analyse descriptive axée sur la synthèse des analyses primaires, des patrons et des mesures. Quant à l’analyse explorative, elle consiste à repérer les corrélations entre différentes variables.

Autrement, l’analyse inférentielle concerne une partie d’un ensemble de données tandis que l’analyse prédictive requiert les informations historiques et en temps réel pour déterminer les tendances. À celles-là s’ajoute l’analyse causale qui permet d’identifier les éventuelles relations de cause entre les données. Enfin, l’analyse mécaniste vise à mieux comprendre les fluctuations précises des données qui impactent d’autres informations.