Certaines des entreprises les plus prospères à travers le monde sont celles qui font constamment de l'apprentissage et de l'adaptation une habitude. Quel que soit le domaine d'activité, il est essentiel de toujours comprendre et analyser ce qui s'est passé dans le passé, ce qui se passe maintenant et ce qui pourrait se passer dans le futur. Mais la grande question est de savoir comment les entreprises s'y prennent-elles ? Eh bien, la réponse commence et se termine simplement par la compréhension des différents types d'analyse de données.
Ces derniers temps, cependant, il y a eu un changement au-delà des types d'analyse conventionnels auxquels nous sommes habitués. Les temps changent avec de nombreux processus, y compris dans l'analyse de données/commerciale. Et comme nous le savons par la science, le plan est toujours de passer du connu à l'inconnu. Mais c'est quelque chose que je dévoilerai à la fin de cet article.
En attendant, commençons par les bases…
Vue d’ensemble
La plupart des entreprises collectent régulièrement des données, mais ces données n'ont aucun sens sous leur forme brute. Ce qui compte, c'est ce que vous faites avec l'information. L'analyse de données est le processus d'analyse des données brutes afin de découvrir des modèles, des tendances et des informations qui pourraient fournir des informations précieuses sur un certain domaine d'activité. Ces informations basées sur les données sont ensuite exploitées pour prendre des décisions judicieuses.
Cependant, le type d'informations que vous pouvez tirer de vos données est déterminé par le type d'analyse que vous mettez en œuvre. Et pour des raisons de confirmation, il existe quatre types d'analyses ; descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive.
Donc, si vous êtes prêt à comprendre comment fonctionnent les différents types d'analyses et pourquoi elles sont un outil très utile pour croissance des affaires, alors je vous exhorte à rester scotché à votre appareil encore un peu.
En attendant, si vous recherchez un type d'analyse spécifique, utilisez le menu cliquable ci-dessus pour accéder à la section appropriée.
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Quels sont les différents types d'analyse
Voici les différents types d'analyses qui couvrent également le processus d'analyse des données et de l'entreprise.
#1. Analyse descriptive (Que s'est-il passé ?)
L'objectif de l'analyse descriptive, comme son nom l'indique, est simplement de rapporter ce qui s'est passé dans le passé. Il ne tente pas d'expliquer pourquoi quelque chose s'est produit ou d'essayer de construire des liens de cause à effet. L'objectif principal est de présenter un instantané digeste.
Google Analytics est un exemple fantastique d'analyse descriptive en action. Il vous donne un résumé rapide de ce qui se passe avec votre site Web. Par exemple, combien de visiteurs vous avez eu au cours d'une période donnée ou d'où ils viennent. De même, des systèmes comme HubSpot vous montreront combien de personnes ont ouvert un e-mail spécifique ou participé à une campagne.
Mais alors, il y a deux techniques de base qui entrent en jeu dans l'analyse descriptive ; agrégation de données et fouille de données. Le processus de collecte et de présentation des données sous forme de résumé est appelé agrégation de données.
(Supposons qu'une entreprise de commerce électronique collecte diverses informations sur ses clients et les visiteurs de son site Web. Les données agrégées, également appelées données récapitulatives, donneraient un aperçu général de l'ensemble de données plus large. Cela comprend l'âge moyen des clients ou la nombre moyen d'achats effectués).
D'autre part, le processus de recherche de modèles, de corrélations et d'anomalies dans des ensembles de données volumineux pour prévoir les résultats est connu sous le nom d'exploration de données. En termes simples, c'est à ce moment que l'analyste examine les données pour voir s'il existe des modèles ou des tendances. Une représentation visuelle des données, telle qu'un graphique à barres ou un graphique à secteurs, est le résultat d'une analyse descriptive.
En conséquence, l'analyse descriptive condense d'énormes quantités de données en un résumé clair et basique de ce qui s'est passé. Comme nous le verrons plus tard, c'est souvent le point de départ d'une analyse plus approfondie.
#2. Diagnostic Analytics (Pourquoi est-ce arrivé ?)
C'est le type d'analyse qui essaie de comprendre pourquoi quelque chose s'est passé en creusant plus profondément. L'objectif principal de l'analyse diagnostique est de trouver et de répondre aux anomalies dans vos données. Par exemple, si votre analyse descriptive révèle une réduction de 20 % des ventes pour le mois de mars, vous voudrez comprendre pourquoi. Un examen diagnostique vous aide essentiellement à traverser cela.
Applications de l'analyse diagnostique
À l'aide de ce type d'analyse, l'analyste recherche toute nouvelle source de données qui pourrait fournir plus d'informations sur les raisons de la baisse des ventes. Ils pourraient aller plus loin et découvrir que malgré un volume élevé de visiteurs du site Web et un nombre élevé d'actions "ajouter au panier", seul un petit pourcentage de visiteurs effectue réellement un achat. Une enquête plus approfondie peut révéler que la majorité des clients ont abandonné au moment d'entrer leur adresse de livraison.
Cela donne à l'analyste un indice quant à la nature du problème… Le problème pourrait être lié au formulaire d'adresse ; probablement qu'il se charge mal sur les appareils mobiles, ou qu'il était tout simplement trop long et peu pratique. Vous vous rapprochez de la réponse à votre anomalie de données si vous approfondissez un peu.
Mais alors, l'analyse diagnostique ne sert pas seulement à diagnostiquer les problèmes ; il peut également être utilisé pour déterminer ce qui cause des résultats favorables.
#3. Analyse prédictive (Que se passera-t-il dans le futur ?)
L'analyse prédictive vise à prévoir ce qui se passera dans le futur. Ceci est cependant réalisable sur la base des modèles et tendances passés qui aideront à estimer la probabilité d'un événement ou d'un résultat futur dans les entreprises.
Les modèles prédictifs créent littéralement des prédictions basées sur la relation entre un ensemble de variables. Par exemple, vous pouvez utiliser la corrélation entre la saisonnalité et les chiffres des ventes pour prévoir quand les ventes chuteraient. Ainsi, si votre modèle prédictif prédit que les ventes chuteront en été, vous pouvez utiliser ces informations pour créer une campagne promotionnelle sur le thème de l'été ou réduire les dépenses ailleurs pour compenser la baisse saisonnière.
D'autre part, vous pouvez gérer un restaurant et vouloir savoir combien de commandes à emporter vous recevrez un samedi soir régulier. Les résultats de ce type d'analyse pourraient vous aider à décider d'embaucher un chauffeur-livreur supplémentaire.
De plus, l'analyse prédictive comprend un composant appelé apprentissage automatique. Fondamentalement, les modèles d'apprentissage automatique sont conçus pour découvrir des modèles dans les données et évoluer automatiquement afin de produire des prédictions correctes. Ceci est similaire aux humains qui utilisent l'analyse prédictive pour concevoir des modèles et estimer les résultats futurs. Cependant, comme vous pouvez le constater, il existe des tonnes de différences entre l'analyse dirigée par l'homme et l'analyse automatique.
Ainsi, en général, l'analyse prédictive est utilisée pour anticiper un large éventail de résultats futurs, et bien qu'elle ne soit jamais correcte à 100 %, elle élimine une grande partie des conjectures. C'est à peu près l'élément le plus important lorsqu'il s'agit de prendre des décisions commerciales et de déterminer le meilleur plan d'action.
#4. Analyse prescriptive (Quelle est la meilleure ligne d'action ?)
Pour aider à déterminer la meilleure ligne d'action, l'analyse prescriptive examine ce qui s'est produit dans le passé, pourquoi cela s'est produit et ce qui pourrait se produire à l'avenir. En d'autres termes, l'analyse prescriptive explique comment tirer le meilleur parti de l'analyse descriptive, diagnostique et prédictive.
Cependant, c'est le type d'analyse le plus difficile à réaliser. En effet, il intègre de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique, des approches statistiques et des procédures de modélisation informatique.
Fondamentalement, un modèle normatif évalue tous les différents modèles de choix ou voies qu'une société pourrait emprunter, ainsi que leurs effets probables. Cela vous permet de visualiser comment chaque ensemble de décisions pourrait affecter l'avenir, ainsi que de quantifier l'influence d'une décision spécifique. Par la suite, l'organisation sera en mesure de déterminer les itinéraires optimaux à emprunter en fonction de tous les scénarios et conséquences imaginables.
Les cartes et les applications de trafic sont des exemples courants d'analyse prescriptive en action. Google Maps examinera tous les modes de transport disponibles (par exemple, bus, marche ou voiture), les conditions de circulation actuelles et les travaux routiers probables lors du calcul de l'itinéraire optimal pour vous rendre du point A au point B.
Les modèles normatifs sont utilisés de la même manière pour calculer toutes les différentes « voies » qu'une entreprise pourrait emprunter pour atteindre ses objectifs ; avec la meilleure option en vue. Et savoir quelles mesures prendre pour avoir les meilleures chances de succès est un énorme avantage pour toute entreprise. Il n'est donc pas surprenant que l'analyse prescriptive joue un si grand rôle dans les affaires.
Analyse cognitive
L'analyse cognitive est une branche de l'analyse qui tente d'imiter le cerveau humain en tirant des conclusions à partir de données et de modèles existants, en tirant des conclusions basées sur des bases de connaissances existantes, puis en réinsérant les informations dans la base de connaissances pour de futures inférences - une auto- boucle de rétroaction d'apprentissage.
La sémantique, les algorithmes d'intelligence artificielle, l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique ne sont que quelques-unes des technologies intelligentes qui composent Cognitive Analytics. Une application cognitive peut apprendre de ses interactions avec les données et les humains et devenir plus intelligente et performante au fil du temps en employant ces stratégies.
Ainsi, en termes simples, les entreprises n'ont pas besoin de prendre des décisions manuellement sur la base des données des quatre types d'analyse. L'analyse cognitive s'en charge automatiquement.
Quels sont les 5 types d'analyse ?
Contrairement aux idées reçues, il n'y a que quatre types d'analyses et non 5 types. Ceux-ci incluent Descriptif. Analyses prédictives, prescriptives et diagnostiques.
Quels sont les 4 types d'analyse ?
Les 4 types d'analyses sont descriptives. Analyses prédictives, prescriptives et diagnostiques
Quels sont les 4 types d'analyse commerciale ?
Les 4 types d'analyse commerciale incluent Descriptif. Analyses prédictives, prescriptives et diagnostiques
Quels sont les 3 piliers de l'analytique ?
L'analyse avancée des données repose sur trois piliers : vitesse, agilité et performances, qui sont tous nécessaires pour réaliser son plein potentiel. Ces piliers aident à dynamiser la stratégie d'analyse et à améliorer votre entreprise de diverses manières.
Que sont les analyses de base ?
L'analyse de données est classée en quatre types : descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive. Ces quatre types d'analyse de données, lorsqu'ils sont combinés, peuvent aider une organisation à prendre des décisions basées sur les données.
Faits marquants
À certains égards, l'analyse de données s'apparente à une chasse au trésor. Vous pouvez déterminer ce que devrait être votre prochain mouvement en vous basant sur des indices et des idées du passé. Tous les types d'entreprises et d'organisations peuvent utiliser leurs données pour prendre de meilleures décisions, investir intelligemment, améliorer les procédures internes et finalement augmenter leurs chances de succès avec le bon type d'analyse.
