L’analyse de données est désormais très essentielle dans chaque entreprise. Avec, l’analyse de données, les entreprises ont la possibilité de prendre des décisions éclairées en se basant sur des données collectées et analyser d’une manière efficiente.
En analysant les données, elles peuvent aussi comprendre les tendances du marché, ses besoins et ses spécificités, parfois ça peut même aider à prédire les comportements des consommateurs.
En effet, il existe différents types d’analyses de données, chacun est approprié à des types de données et à des situations précise.
Dans ce nouvel article, on va explorer ces différents types d’analyses et repérer les différences entre chaque type.
L’analyse des données :
L’analyse des données consiste à collecter, nettoyer, traiter et interpréter les données afin de tirer des informations utiles et pertinentes. Elle comprend l’utilisation de techniques statistiques, informatiques et mathématiques afin de dégager des relations, des tendances et des schémas dans ces données. L’objectif premier de l’analyse des données réside dans la prise de décisions éclairées et la résolution de problèmes complexes sur la base des données fiables et précises fournies par l’analyse.
Les types d’analyses des données :
Il existe plusieurs types d’analyses de données, dans notre article, on va se focaliser sur 3 types :
Analyse descriptive :
L’analyse descriptive est une méthode d’analyse de données utilisé lors d’une étude ou une enquête. Elle consiste à décrire et à résumer les données disponibles. Elle permet de comprendre les caractéristiques clés d’un ensemble de données en utilisant des mesures statistiques telles que la moyenne, la médiane, le mode et l’écart type.
En effet, ce type d’analyse sert à explorer des données non structurées et à extraire des informations pertinentes pour la prise de décision.
La méthode d’analyse descriptive offre aux entreprises un outil précieux pour comprendre les tendances et les modèles dans leurs données et prendre des décisions éclairées en ce sens.
NB: Les résultats de l’analyse descriptive ne sont pas faits ni pour la généralisation ni pour l’interprétation.
Analyse inférentielle
Au contraire de l’analyse descriptive, l’analyse inférentielle est une méthode qui vise à généraliser les résultats obtenus à partir d’un échantillon.
Celle-ci utilise des techniques statistiques afin d’estimer les caractéristiques d’une population en fonction d’un échantillon représentatif de cette dernière. L’objectif essentiel de l’analyse déductive consiste à tirer des conclusions sur une population à partir d’observations faites sur un échantillon.
Elle peut également contribuer à tester des hypothèses et à vérifier l’exactitude des prédictions. En outre, l’analyse inférentielle intervient fréquemment pour déterminer si une différence observée entre deux groupes est statistiquement significative ou s’il s’agit simplement d’une question de hasard.
Analyse prédictive
Si l’analyse descriptive permet de comprendre les tendances et l’analyse inférentielle permet de tester les hypothèses, l’analyse prédictive permet de prédire ce qui peut se passer dans le futur en se basant sur des données actuelles et anciennes.
L’analyse prédictive fait appel à des algorithmes sophistiqués pour repérer des schémas et des relations dans les données et les exploiter pour prédire des résultats futurs.
En effet, elle peut aussi servir à anticiper les tendances futures, à prévoir les résultats financiers, à déterminer les clients insolvable , à prédire le comportement des consommateurs, à prévoir les risques de sécurité, les résultats médicaux et bien d’autres aspects encore.
NB: L’analyse prédictive peut servir ,dans de nombreux secteurs, tels que la finance, le commerce de détail, la pharmacie, la publicité, la sécurité, la médecine et bien d’autres domaines encore.
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