En découvrant des modèles et des tendances dans des volumes massifs de données, l'analyse commerciale aide les organisations à prendre de meilleures décisions et à améliorer leurs performances. L'analyse descriptive est la plus fondamentale et la plus etype d'analyse très utilisé. Il est utile lors de la conception des KPI et des mesures qui apparaissent dans les rapports commerciaux et les tableaux de bord. L'analyse descriptive se concentre sur la synthèse et l'identification des tendances dans les données actuelles et historiques ; qui aide éventuellement les entreprises à comprendre les événements passés et les événements. Cependant, il ne tente pas d'expliquer le pourquoi ni de prévoir ce qui pourrait se produire dans le futur. À la lumière de ces éléments, nous passerons en revue tout ce que vous devez savoir sur le terme "Analyse descriptive", allant de ses exemples aux étapes à suivre pour garantir le meilleur résultat.
Définition
L'analyse descriptive est l'évaluation des données passées afin de mieux comprendre les tendances de l'entreprise. Cela implique également l'utilisation efficace d'une variété de données historiques pour créer des comparaisons. Les données financières les plus souvent rapportées, telles que les ajustements de prix d'une année sur l'autre, la croissance des ventes d'un mois sur l'autre, le nombre d'utilisateurs ou le revenu total par abonné, sont toutes des produits d'analyse descriptive. Ces mesures indiquent toutes ce qui s'est passé dans une entreprise sur une période de temps spécifique.
Comprendre l'analyse descriptive
L'analyse descriptive prend des données brutes et les analyse pour développer des conclusions que les gestionnaires, les investisseurs et les autres parties prenantes trouveront utiles et intelligibles. Un rapport montrant 1 million de dollars de ventes peut sembler formidable, mais il est dénué de contexte. C'est une cause d'inquiétude si le chiffre représente une baisse de 20 % d'un mois à l'autre. Si le gain est de 40 % d'une année sur l'autre, cela indique que quelque chose fonctionne bien avec le plan de vente. Cependant, pour obtenir une image claire du succès des ventes de l'entreprise, vous devez examiner la situation dans son ensemble, qui comprend la croissance prévue.
L'analyse descriptive utilise un large éventail de données pour fournir une image précise de ce qui s'est passé dans une entreprise et comment cela se compare aux temps précédents. Ces mesures de performance peuvent devenir un outil pour identifier les points forts et les points faibles. Cela aide à son tour les gestionnaires à élaborer de meilleures stratégies de gestion.
L'agrégation de données et l'exploration de données sont les deux méthodes de base de collecte de données pour l'analyse descriptive. Les données doivent d'abord être obtenues puis transformées en informations utilisables avant de pouvoir être analysées. Ce n'est qu'alors que les chefs d'entreprise peuvent utiliser les données pour mieux comprendre où en est l'entreprise.
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Que peut-on déduire de l'analyse descriptive ?
L'analyse descriptive fournit également des données cruciales sur le succès et les échecs d'une entreprise. Il permet aux entreprises de suivre leurs progrès dans le temps et de comparer leurs résultats à ceux de leurs concurrents. De plus, il vous éclaire essentiellement sur ce qui suit.
- Suivi des performances commerciales en temps réel. Les entreprises peuvent suivre les indicateurs clés pour les individus, les groupes et l'entreprise dans son ensemble. L'analyse descriptive, par exemple, peut mesurer les ventes par représentant de compte, les ventes par gamme de produits ou le chiffre d'affaires global de l'entreprise au fil du temps.
- Les entreprises peuvent surveiller leur succès en comparant les mesures de différentes périodes. Les entreprises peuvent, par exemple, calculer la croissance trimestrielle des revenus en pourcentage et afficher la tendance historique dans des graphiques pour évaluer la croissance des ventes.
- Les entreprises peuvent utiliser l'analyse descriptive pour analyser les performances de différents segments d'activité à l'aide d'indicateurs tels que les revenus par employé et les dépenses en proportion des revenus. Ils peuvent également comparer leurs résultats aux moyennes de l'industrie ou aux données accessibles au public d'autres entreprises.
Comment l'analyse descriptive est-elle utilisée ?
Les entreprises utilisent l'analyse descriptive dans de nombreux domaines de leurs opérations pour évaluer leurs performances et déterminer si elles sont sur la bonne voie pour atteindre leurs objectifs. Les équipes marketing utilisent des analyses descriptives pour évaluer des indicateurs tels que les taux de conversion et les abonnés aux médias sociaux afin de suivre les performances des campagnes. Les entreprises manufacturières suivent des éléments tels que le débit de la ligne de production et les temps d'arrêt.
D'autres façons dont les individus utilisent ce type d'analyse incluent ;
#1. Rapports:
L'analyse descriptive génère les principales mesures financières trouvées dans les états financiers d'une entreprise. Il est également utile dans d'autres rapports typiques pour mettre en évidence des aspects spécifiques des performances de l'entreprise.
#2. Visualisations :
L'utilisation de graphiques et d'autres représentations graphiques pour afficher les métriques peut vous aider à expliquer leur importance à un public plus large.
#3. Tableaux de bord :
Les cadres, les responsables et les autres membres du personnel peuvent utiliser des tableaux de bord pour suivre leurs progrès et gérer leurs tâches quotidiennes. Les tableaux de bord fournissent une sélection d'indicateurs de performance clés (KPI) et d'autres données pertinentes que les entreprises peuvent personnaliser en fonction de leurs besoins individuels. Pour aider les individus à digérer les informations plus rapidement, elles peuvent souvent se présenter sous forme de graphiques ou d'autres visualisations.
Exemples d'analyse descriptive
Voici quelques exemples d'analyses descriptives en milieu de travail, allant de la finance à la production et aux ventes.
- Rapports de revenus et de dépenses, flux de trésorerie, comptes débiteurs et créditeurs, inventaire et production.
- Les indicateurs financiers et autres indicateurs de performance clés de l'entreprise sont des exemples de base d'analyse descriptive. Il s'agit notamment de mesures telles que le ratio cours/bénéfices, le ratio actuel et le rendement du capital investi, qui sont utilisés pour évaluer la santé et la valeur d'une entreprise.
- L'analyse descriptive génère des indicateurs tels que la croissance du nombre d'abonnés, les taux d'engagement et les revenus liés à diverses plateformes de médias sociaux, qui aident à estimer le rendement des projets de médias sociaux.
- Il crée également des résumés des résultats d'enquêtes internes et externes, tels qu'un score de promoteur net.
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Analyse descriptive en cinq étapes
L'analyse descriptive commence généralement par l'identification des métriques que vous souhaitez générer et se termine par leur présentation dans le format souhaité. Les processus de création de vos propres analyses descriptives sont les suivants ;
#1. Identifiez les métriques que vous souhaitez générer :
Ceux-ci doivent refléter les principaux objectifs commerciaux de l'entreprise ou de chaque groupe. Une entreprise axée sur la croissance, par exemple, peut suivre ses augmentations trimestrielles de revenus tandis que le groupe des comptes clients peut suivre les jours de ventes en cours et d'autres mesures qui reflètent le temps qu'il faut pour collecter l'argent des clients.
#2. Déterminez quelles informations sont les plus importantes :
Trouvez les données dont vous aurez besoin pour générer les statistiques souhaitées. Les données peuvent être dispersées sur plusieurs programmes et fichiers pour certaines entreprises. Les entreprises qui utilisent des systèmes ERP, en revanche, peuvent déjà avoir la majorité, sinon la totalité, des informations dont elles ont besoin dans leurs bases de données. Des sources de données externes, telles que des bases de données d'analyse comparative de l'industrie, des sites Web de commerce électronique et des plateformes de médias sociaux, peuvent être nécessaires pour certains KPI.
# 3. Extraire et préparer les données :
Si les données proviennent de nombreuses sources, l'extraction, la fusion et la préparation des données pour l'analyse prennent du temps mais sont une étape nécessaire pour garantir l'exactitude. Ce processus peut inclure le nettoyage des données pour supprimer les incohérences et les inexactitudes dans les données provenant de diverses sources, ainsi que la transformation des données dans un format pouvant être utilisé par les outils d'analyse. La modélisation des données est une procédure utilisée dans l'analyse avancée des données pour aider à préparer, organiser et organiser les données de l'entreprise. C'est un cadre de définition et de mise en forme des données dans les systèmes d'information.
#4. Analyser les données:
L'analyse descriptive peut être appliquée à l'aide d'une gamme de technologies, allant des feuilles de calcul aux logiciels de business intelligence (BI). L'application d'opérations mathématiques de base à une ou plusieurs variables est courante dans l'analyse descriptive. Les directeurs des ventes, par exemple, peuvent souhaiter suivre le revenu moyen par vente ou le revenu mensuel des nouveaux clients. Financier mesures telles que la marge bénéficiaire brute, qui est le ratio de la marge brute sur les ventes, peut être suivi par des cadres et des spécialistes financiers.
# 5. Présenter les données:
Enfin, vous devez présenter les données dans des représentations visuelles attrayantes, telles que des graphiques circulaires, des graphiques à barres et des graphiques linéaires, pour rendre les données plus faciles à comprendre pour les parties prenantes. Cependant, certaines personnes, comme les experts financiers, peuvent préférer que les données soient présentées sous forme de chiffres et de tableaux.
En conclusion
L'analyse descriptive présente des données importantes d'une manière facile à comprendre. Elle sera donc toujours nécessaire. Cependant, de nouveaux domaines d'analyse, tels que l'analyse prédictive et prescriptive, reçoivent plus d'attention.
Ces types d'analyses combinent des analyses descriptives avec des données supplémentaires provenant d'autres sources pour estimer les résultats anticipés à court terme. Ils font plus que simplement fournir des données ; ils aident également à la prise de décision et fournissent également des stratégies pour maximiser les résultats positifs tout en minimisant les résultats défavorables.
Mais alors, la civilisation n'en est pas encore là où toutes les grandes entreprises seront dirigées par des ordinateurs bienfaisants et prévoyants. Les gens s'appuient toujours sur les mêmes types d'analyses descriptives utilisées il y a 10, 20 et 30 ans pour prendre la majorité des décisions dans les bureaux et les salles de conférence du monde entier, par exemple si les ventes ont augmenté ou diminué par rapport au mois dernier, est-ce que le produit devient sur le marché à temps, et l'entreprise dispose-t-elle d'un approvisionnement suffisant sur la base des chiffres du mois dernier.
Qu'est-ce qu'un exemple d'analyse descriptive ?
Voici quelques exemples d'analyses descriptives en milieu de travail, allant de la finance à la production et aux ventes.
- Rapports de revenus et de dépenses, flux de trésorerie, comptes débiteurs et créditeurs, inventaire et production
À quoi sert l'analyse descriptive ?
L'analyse descriptive fournit également des données cruciales sur le succès et les échecs d'une entreprise. Il permet aux entreprises de suivre leurs progrès dans le temps et de comparer leurs résultats à ceux de leurs concurrents.
Quelle est la différence entre l'analyse descriptive et prédictive ?
L'analyse descriptive répond à la question « Que s'est-il passé ? en termes d'opérations d'une entreprise, l'analyse diagnostique répond à la question « Pourquoi est-ce arrivé ? » et l'analyse prédictive répond à la question « Que pourrait-il se passer dans le futur ?
Quelles sont les 7 méthodes analytiques ?
Les 7 méthodes et techniques les plus utiles pour l'analyse des données
- Analyse de régression.
- Simulation de Monte-Carlo.
- Analyse factorielle.
- Analyse de cohorte.
- Utilisation de l'analyse de cluster
- Analyse des séries chronologiques
- Analyse sentimentale
Quelles sont les 3 méthodes descriptives ?
Dans la recherche descriptive, il existe trois façons principales de collecter des données :
- la méthode d'observation
- la méthode des études de cas
- la méthode de recherche par sondage.
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