De nombreuses entreprises utilisent l'analyse statistique pour organiser les données collectées et prévoir les tendances futures. Malgré le fait que les entreprises disposent d'un large éventail d'alternatives pour savoir quoi faire avec leurs mégadonnées, l'analyse statistique fournit un moyen d'évaluer les données à la fois dans leur ensemble et en tant qu'échantillons individuels. Les statistiques sont au cœur d'une intelligence d'entreprise efficace. Nous avons mis en place cette introduction pour vous aider à comprendre comment effectuer une analyse statistique, son objectif principal et comment cela pourrait bénéficier à votre entreprise. Il comprend également certains des outils d'analyse statistique les plus largement utilisés disponibles aujourd'hui.
Analyses statistiques
L'analyse statistique est le processus de collecte et d'analyse des données afin de trouver des modèles et des tendances, d'éliminer les biais et d'aider à prendre des décisions. C'est une partie de l'intelligence d'affaires qui comprend la collecte, l'examen et la divulgation des données et des tendances du marché. Les entreprises peuvent bénéficier de l'analyse statistique de plusieurs façons, notamment en trouvant les gammes de produits les plus performantes, en localisant les vendeurs inefficaces et en découvrant comment les performances des ventes varient à travers le pays.
Les approches d'analyse statistique peuvent aider au développement de modèles prédictifs. Au lieu de proposer de simples estimations de tendances susceptibles d'être modifiées par un certain nombre de facteurs externes, les outils d'analyse statistique permettent aux entreprises d'approfondir et d'évaluer davantage de données.
Avantages de l'analyse statistique
Les statistiques générales peuvent être utilisées par les chefs d'entreprise pour identifier des tendances qui pourraient autrement passer inaperçues. De plus, l'étude offre une objectivité décisionnelle. L'utilisation de données fiables élimine le besoin d'intuition. Voici quelques avantages particuliers de l'analyse statistique pour une entreprise :
#1. Réduire les dépenses d'exploitation
Grâce à l'analyse statistique, les organisations peuvent identifier les tendances des dépenses et mener des enquêtes plus précises sur les coûts et les données. Les entreprises peuvent obtenir des informations sur les dépenses futures potentielles ou les mesures de réduction des coûts pour contrôler les dépenses et réduire le gaspillage après avoir correctement détecté ces informations.
Vous envisagez de louer un distributeur automatique pour le hall afin que les clients et les employés aient facilement accès aux boissons et aux collations, mais vous ne savez pas s'il sera utilisé assez souvent pour être rentable. La fréquence des ventes, l'argent généré, le prix d'achat de la machine et les frais de maintien en stock peuvent tous être comparés à l'aide d'une analyse statistique. L'équipement est probablement sous-utilisé, donc l'éliminer de votre budget n'aura pas d'effet néfaste sur le fonctionnement de votre entreprise.
#2. Enquêter sur le marché
Les entreprises peuvent entreprendre des études de marché précises à l'aide d'analyses statistiques. Les données peuvent montrer où les ventes sont les plus rentables, où elles se produisent le plus fréquemment et quel marketing est associé à ces transactions. Il permet à toutes les facettes des ventes et du marketing de fonctionner avec plus de succès. Prenons l'exemple d'un homme d'affaires qui possède maintenant un café prospère et qui souhaite prendre de l'expansion. L'entreprise peut effectuer une analyse de marché pour évaluer les éventuelles préférences des consommateurs, le revenu disponible local et la circulation piétonnière dans un lieu spécifique. L'information qui soutient amplement la viabilité de l'emplacement potentiel permet au propriétaire de l'entreprise de faire un choix éclairé.
#3. Booster la productivité au travail
L'analyse statistique peut aider à améliorer la productivité au travail. Par exemple, nous sommes conscients que donner aux employés les outils appropriés peut les aider à faire de leur mieux. Les employeurs peuvent analyser l'utilité de chaque outil à l'aide d'analyses statistiques et se concentrer sur ceux qui soutiennent le mieux la performance. Les chefs d'entreprise peuvent également utiliser la recherche statistique pour identifier les facteurs, tels que le fait que les collègues déjeunent ensemble ou participent ou non à des événements de réseautage des employés, qui peuvent augmenter ou réduire la productivité au travail.
Mesurer la production des employés après la mise en œuvre d'un nouvel outil ou d'une nouvelle pratique serait un exemple utile d'utilisation de l'analyse statistique pour évaluer l'efficacité du lieu de travail. Par exemple, une entreprise pourrait étudier si la virtualisation des bureaux augmente la productivité des employés.
#4. Prendre de meilleures décisions
La base de l'intelligence d'affaires et de la prise de décision éclairée est l'analyse statistique. Les résultats des tests A/B et des statistiques descriptives offrent une image claire des options que les prospects ou les clients préfèrent. Ceci est crucial pour les entreprises qui ont du mal à attirer des clients de manière cohérente ainsi que pour celles qui cherchent à diversifier leurs offres de produits ou leurs groupes de clients.
Avant de prendre des décisions commerciales importantes, vous devriez essayer une nouvelle idée et examiner les résultats. La refonte des sites Web en est un exemple. Une entreprise doit d'abord lancer en douceur un nouveau design potentiel auprès d'un échantillon limité d'utilisateurs dans le cadre d'un test A/B plutôt que de lancer un site Web entièrement nouveau. Grâce à cette procédure, l'entreprise est en mesure de recueillir des données cruciales concernant l'utilisation du site Web, les taux de clics possibles et si le nouveau design a entraîné une augmentation ou une baisse des ventes. En comparant ces chiffres à ceux de l'ancien site, ils peuvent décider si la refonte doit être entièrement mise en place, modifiée ou abandonnée.
#5. Logiciel d'analyse statistique
Étant donné que personne ne peut effectuer avec précision des calculs statistiques extrêmement complexes, l'analyse statistique est un processus qui prend du temps et de l'argent. Les logiciels d'analyse statistique sont devenus un outil crucial pour les entreprises. Le logiciel effectue des calculs complexes, reconnaît les tendances et les modèles et génère correctement des graphiques, des graphiques et des tableaux en quelques minutes à l'aide de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.
Méthodes d'analyse statistique
Il existe de nombreuses façons d'analyser les données, mais voici les cinq techniques d'analyse statistique les plus courantes et les plus largement utilisées :
#1. Moyenne
L'une des approches les plus utilisées est la moyenne, également appelée moyenne moyenne. La moyenne, qui est relativement facile à calculer, détermine la tendance générale des données. La moyenne est calculée en additionnant chaque valeur de l'ensemble de données et en la divisant par le nombre total de points de données. Malgré sa simplicité et ses avantages, la moyenne ne doit pas être utilisée comme indicateur statistique principal car cela peut conduire à des inférences erronées.
#2. Écart-type
Une méthode différente ou un outil statistique très populaire est l'écart type. Il examine dans quelle mesure chaque point de données individuel s'écarte de la valeur moyenne de la collection. La collecte de données montre à quel point les données sont éloignées de la moyenne. Il peut être utilisé pour évaluer dans quelle mesure les résultats de la recherche sont généralisables.
#3. Régression
La régression est une technique statistique qui aide à déterminer la relation de cause à effet entre les variables. Le lien de causalité entre une variable dépendante et une variable indépendante est établi. Les tendances et les événements futurs sont régulièrement prédits en l'utilisant.
#4. Évaluer les théories
Une conclusion ou un argument peut être mis à l'épreuve en étant comparé à une collection de données par le biais de tests d'hypothèses. Les résultats de la recherche indiqueront si oui ou non la notion initiale était correcte.
#5. Identifier la taille de l'échantillon
Pour sélectionner un échantillon de la population totale qui est représentatif de la population, des procédures telles que l'estimation de la taille de l'échantillon ou l'échantillonnage des données sont utilisées. Lorsque la population est extrêmement importante, cette stratégie est employée. D'autres méthodes de collecte de données existent, notamment l'échantillonnage de commodité, l'échantillonnage aléatoire et l'échantillonnage en boule de neige.
Types d'analyse statistique
Voici les six catégories d'analyse statistique :
Analyse détaillée
Les données doivent être recueillies, comprises, résumées et analysées statistiquement avant d'être présentées sous forme de tableaux, de tableaux et de graphiques. Cela rend simplement les informations difficiles à lire et à comprendre sans offrir de conclusions.
Analyse inférentielle
L'objectif principal d'une étude statistique inférentielle est de tirer des conclusions concluantes à partir des données examinées. Il étudie les liens entre divers composants ou fait des prédictions sur la population générale.
Statistiques pour l'analyse
Une sorte d'analyse statistique appelée analyse statistique prédictive examine les données pour identifier les tendances historiques et fait des prédictions sur l'avenir en fonction de ces tendances. L'analyse statistique des données est effectuée à l'aide d'approches d'apprentissage automatique, d'exploration de données et d'intelligence artificielle.
Analyse prescriptive
L'analyse prescriptive examine les données et conseille le plan d'action approprié à la lumière des résultats. C'est un type d'investigation statistique qui appuie l'opinion.
L'analyse exploratoire des données
Contrairement à l'analyse inférentielle, qui se concentre sur les connexions de données connues, l'analyse exploratoire consiste à examiner les liaisons de données inconnues. Il examine toutes les connexions que les données pourraient avoir.
Analyse causale
Pour déterminer les relations causales entre les nombreuses variables incluses dans les données brutes, utilisez une analyse statistique causale. Il établit la cause d'un événement et son impact sur d'autres facteurs, pour le dire simplement. Les entreprises peuvent utiliser ce processus pour comprendre pourquoi quelque chose a échoué.
Comment effectuer une analyse statistique ?
L'obtention de résultats fiables à partir d'une analyse statistique nécessite une planification minutieuse dès le début du processus de recherche. Vous devez décider de la conception de votre étude, de la taille de l'échantillon et de la procédure d'échantillonnage en plus de créer votre hypothèse.
Après avoir collecté les données de votre échantillon, vous pouvez organiser et synthétiser les données à l'aide de statistiques descriptives pour effectuer une analyse statistique. Après cela, vous pouvez tester formellement des hypothèses et proposer des estimations de population à l'aide de statistiques inférentielles. Enfin, vous pouvez généraliser vos résultats et effectuer une analyse via le processus d'analyse statistique ci-dessous :
#1. Formulez une hypothèse et organisez votre stratégie de recherche
Vous devez d'abord énoncer ouvertement votre hypothèse et définir votre stratégie de recherche afin de recueillir des données fiables pour l'analyse statistique. L'objectif traditionnel d'un lien entre les variables au sein d'une population. L'analyse statistique peut être utilisée pour tester une hypothèse. Une prévision démographique structurée est une hypothèse statistique. Chaque hypothèse de recherche est transformée en une hypothèse nulle et une hypothèse rivale qui peuvent être vérifiées avec des données d'échantillon.
L'hypothèse alternative décrit la prédiction de votre recherche d'un effet ou d'une relation, tandis que l'hypothèse nulle ne prédit systématiquement aucun effet ou relation entre les variables.
#2. Recueillir des informations à partir d'un échantillon
Dans la plupart des cas, il serait impossible ou d'un coût prohibitif de collecter des informations auprès de chaque membre de la population concernée. Au lieu de cela, vous collecterez des informations à l'aide d'un échantillon. Avec les bonnes techniques d'échantillonnage, l'analyse statistique vous permet de déduire vos résultats de votre propre échantillon. Un échantillon représentatif de la population est ce qu'il vous faut.
#3. Créez un résumé statistique descriptif à partir de vos données
Vous pouvez examiner vos données lorsque vous les avez toutes collectées et donner des statistiques qui les décrivent. Vous pouvez évaluer la distribution de vos données, y compris si elle est biaisée ou normale, et si des données aberrantes ou manquantes existent, en présentant vos données dans des tableaux et des graphiques.
#4. Utiliser des statistiques inférentielles pour générer des estimations ou tester des hypothèses
Un paramètre est un nombre qui décrit une population, par opposition à une statistique, qui est un nombre qui décrit un échantillon. Les statistiques inférentielles peuvent être utilisées pour tirer des conclusions sur les paramètres de la population sur la base de statistiques d'échantillon.
#5. Décrivez vos découvertes
La principale norme pour tirer des conclusions à partir de tests d'hypothèses est la signification statistique. Pour déterminer si vos résultats sont statistiquement significatifs ou non, vous devez comparer votre valeur p à un niveau de signification prédéterminé (souvent 0.05). Selon un large consensus, les résultats statistiquement significatifs ne peuvent pas être le fruit du hasard.
Pour en savoir plus sur Comment effectuer une analyse statistique, lisez : PROCESSUS D'ANALYSE DE DONNÉES : méthodes, processus et types
Quel est le but principal de l'analyse statistique ?
Les analyses statistiques sont utilisées dans presque tous les domaines pour donner un sens à la grande quantité de données disponibles. L'objectif principal de l'analyse statistique consiste à collecter et à analyser des données pour trouver des modèles et des tendances.
Même si le domaine des statistiques n'est pas votre domaine d'études principal, cela peut vous aider à avoir un impact dans le domaine que vous avez choisi. Il y a de fortes chances que vous ayez besoin d'une connaissance pratique de la méthodologie statistique à la fois pour produire de nouvelles découvertes dans votre domaine et pour comprendre le travail des autres. À l'inverse, en tant que statisticien, il existe une forte demande pour vos compétences dans une grande variété de domaines : universités, laboratoires de recherche, gouvernement, industrie, etc. De plus, les carrières en statistique sont souvent assez bien rémunérées.
Quelle est l'importance de l'analyse statistique et de l'intelligence d'affaires ?
La durabilité dépend de l'intelligence économique, dont l'analyse statistique n'est qu'une composante. Sans revoir périodiquement son entreprise, un propriétaire d'entreprise ne peut pas gérer avec succès les problèmes, répéter les succès ou faire des projets futurs. Les entreprises doivent constamment s'évaluer pour mieux appréhender l'organisation.
A quoi sert l'analyse statistique ?
La collecte et l'évaluation des données pour l'analyse statistique sont faites pour trouver des modèles et des tendances. Il appartient à l'analyse de données. Dans des cas tels que l'obtention d'interprétations de recherche, la modélisation statistique ou la création d'enquêtes et d'études, l'analyse statistique peut être appliquée.
Qu'est-ce qu'un test ANOVA en statistiques ?
Une technique statistique appelée analyse de la variance, ou ANOVA, divise les données de variance observées en divers composants à utiliser dans des tests supplémentaires. Lorsqu'il y a trois groupes de données ou plus, une ANOVA unidirectionnelle est utilisée pour déterminer comment les variables dépendantes et indépendantes sont liées.
Quel outil est le meilleur pour l'analyse statistique ?
Logiciel d'analyse statistique :
- JMP
- Postuler
- Logiciel statistique Minitab
- Statistiques SPSS
- Origin Pro.
- avis.
- Base SAS.
- Statistiques.
L'analyse statistique est-elle quantitative ou qualitative ?
Les données d'une variable catégorielle seront toujours qualitatives, tandis que les données d'une variable numérique seront toujours quantitatives. Par conséquent, selon que la variable est numérique ou catégorielle, vous pouvez déterminer le type de données avant qu'elles ne soient collectées.
Conclusion
Presque toutes les disciplines utilisent désormais des méthodes statistiques pour donner un sens à la montagne de données à leur disposition. Même si les statistiques ne sont pas votre spécialité, apprendre les bases peut vous donner un avantage dans n'importe quelle carrière. Il est fort probable que vous ayez besoin de vous familiariser avec la méthodologie / l'analyse statistique afin d'entreprendre des recherches originales et de comprendre les conclusions d'autres personnes dans votre profession, vous devez connaître son objectif principal et comment l'exécuter.
FAQ sur l'analyse statistique
Comment effectuer une analyse statistique ?
Pour effectuer une analyse statistique et obtenir des résultats fiables, il faut une planification minutieuse dès le début du processus de recherche. Vous devez décider de la conception de votre étude, de la taille de l'échantillon et de la procédure d'échantillonnage en plus de créer votre hypothèse.
Quel est le but principal de l'analyse statistique ?
Les analyses statistiques sont utilisées dans presque tous les domaines pour donner un sens à la grande quantité de données disponibles. L'objectif principal de l'analyse statistique consiste à collecter et à analyser des données pour trouver des modèles et des tendances.
Bibliographie
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