Les métiers du Big Data et de l’analyse des données sont en plein essor et le nombre de professionnels qualifiés pour occuper ces postes ne cesse de croître. Cependant, pour réussir dans ce secteur, il est important que vous soyez conscient des erreurs courantes à éviter. Dans cet article, nous allons découvrir les 10 erreurs à ne pas commettre en tant que Data Analyst Junior.
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10 Erreurs à éviter en tant que Data Analyst Junior
1-Recueillir plus de données que nécessaire:
Trop de données peut être une mauvaise chose ! Assurez-vous que chaque information que vous collectez est bien nécessaire. Et n’oubliez pas que trop de données tue les données. Ainsi, la consommation excessive de données peut entraîner des dépenses considérables et une augmentation de la sensibilité aux menaces. Dans ce sens, la qualité est bien plus importante que la quantité, il s’agit donc de se focaliser que sur les données très utiles.
2- Absence de nettoyage des données :
Il est primordial de disposer de données propres pour s’assurer d’avoir le bon point de départ pour l’analyse. les erreurs dans les données peuvent entraîner de mauvaises décisions. Prenez donc le temps de nettoyer les données avant de les utiliser. Cela améliorera la qualité globale et rendra les ensembles de données plus cohérents. Au départ, partez toujours du principe que les données sur lesquelles vous travaillez sont inexactes. Une fois familiarisé avec elles, vous commencerez à “sentir” quand quelque chose ne va pas. Faites un premier bilan à l’aide de tableaux croisés dynamiques ou d’outils d’analyse rapide pour rechercher les enregistrements en double afin de commencer par nettoyer vos données. Et n’oubliez surtout pas de grader vos données propres
3-Ne pas avoir un objectif défini :
Collecter et analyser les données sans avoir préétablie un objectif claire est un très grand risque. Ne pas avoir d’objectif est synonyme d’avoir des données mal collecté, des résultats approximatifs et une analyse dispersée et inutile. C’est pour cette raison, que a détermination de votre objectif est l’une des étapes les plus importantes de l’analyse des données. Elle nécessite de poser les bonnes questions. Que votre objectif soit de fixer la bonne stratégie de prix, de déterminer la meilleure plateforme marketing, de renforcer la satisfaction des clients ou de chercher le bon fournisseur, la définition de l’objectif est fondamentale. Elle orientera les prochaines étapes.
4-Ne pas tenir compte des outils techniques:
Il est essentiel d’utiliser des outils avancés comme Tableau, Excel, et Power bi pour tirer le meilleur parti des informations disponibles. En plus de l’analyse, ils aideront également à la visualisation et à la communication des données. Envisagez donc de suivre un cours ou même une formation sur l’analyse et la visualisation des données pour apprendre à utiliser efficacement ces outils et prendre de meilleures décisions d’affaires ! D’ailleurs on vous invite à jetez un petit coup d’œil sur notre site : BrightCape , on peut vous aidez dans ce propos !
5-Ne pas comprendre les besoins des clients :
Quand vous recevez des demandes de clients, qu’il s’agisse d’un nouveau rapport, d’une analyse ou d’un projet spécifique, essayez toujours de comprendre pourquoi le client fait cette demande. Que recherche-t-il précisément ? Comprenez la situation dans son ensemble. posez de nombreuses questions si nécessaire, jusqu’à ce que vous compreniez parfaitement. Comprendre exactement ce dont il a besoin est une grande partie de votre travail. Cela vous aidera également à fournir un bon travail et de bonnes résultats.
6- Ne pas prendre en compte les variables cachées :
Parmi l’une de les 10 Erreurs à éviter en tant que Data Analyst Junior, est de ne pas prendre en considérations les variables cachées. En effet, lorsqu‘on analyse des données, il est important de prendre en compte les variables cachées afin d‘éviter de tirer des conclusions erronées.
7-Ne pas comprendre le processus de collecte des données :
Avant de commencer l‘analyse, il est important de comprendre le processus de collecte des données afin de s‘assurer que les données collectées sont pertinentes et fiables.
8-Ne pas prendre en compte les biais :
Lorsqu‘on analyse des données, il est important de prendre en compte les biais afin de s‘assurer que les conclusions tirées sont robustes et fiables. En effet, un biais d’échantillonnage se manifeste lorsque vous appuyez vos conclusions sur un échantillon qui n’est pas représentatif de la population que vous souhaitez comprendre. Ce préjugé aura comme conséquence d’orienter les conclusions dans la mauvaise direction.
9- Ne pas communiquer les résultats de manière appropriée :
Lorsqu’on analyse des données, il est important de communiquer les résultats de manière appropriée afin de les rendre compréhensibles pour les autres et pour les utiliser efficacement.
10-Ne pas s’engager dans un processus de formation continue :
Pour être performant dans l’analyse des données, il est important de s’engager dans un processus de formation continue de manière à rester à la pointe des technologies et des outils disponibles.
En résumé, et après avoir traiter les 10 erreurs à éviter en tant que Data Analyst Junior . On peut dire que les erreurs courantes commises au débutants peuvent avoir un impact défavorable sur la réussite de votre travail et sur vos résultats. Il est donc essentiel que vous consacrez du temps à comprendre le contexte des données, à vérifier la qualité des données, à explorer suffisamment les données et à communiquer leurs résultats de manière appropriée. Il est aussi important de tenir compte des variables cachées, de comprendre le processus de collecte des données et de s’engager dans un processus d’apprentissage continu. Enfin, il est important de prendre le temps de se familiariser avec les outils et les technologies disponibles.
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