Dans le monde des affaires d'aujourd'hui, les entreprises s'appuient fortement sur l'analyse des données, car cela aide la direction à prendre des décisions plus éclairées, améliore les efforts de marketing et augmente l'efficacité. L'utilisation de l'analyse de données donne aux entreprises un avantage car elle leur permet de mettre en œuvre des changements plus rapidement, ce qui à son tour augmente les bénéfices, diminue les dépenses et encourage la créativité. De plus, la prise de décision basée sur les données et le développement de stratégies basées sur l'analyse sont essentiels dans le monde numérique d'aujourd'hui pour les leaders de tous les domaines. Dans cet article, nous discuterons des données et des analyses dodge.
Qu'est-ce que l'analyse des données?
L'analyse de données (DA) est l'acte d'évaluer les collections de données pour identifier les tendances et développer des conclusions sur les informations qu'elles contiennent. L'analyse des données utilise désormais généralement l'utilisation de matériel et de logiciels sur mesure. Les entreprises de tous les secteurs s'appuient de plus en plus sur des outils et des méthodes d'analyse de données pour les aider à prendre des décisions marketing plus intelligentes et plus stratégiques. Les outils d'analyse sont également utilisés par les scientifiques et les chercheurs pour tester la validité des hypothèses, des théories et des modèles.
En outre, l'analyse de données est une expression large qui couvre un large éventail de domaines et de techniques, de la veille économique (BI) traditionnelle et du reporting à l'OLAP avancé et à d'autres types de traitement analytique en ligne (OLAP). L'analyse commerciale, un autre terme fourre-tout pour les méthodes d'analyse de données, est analogue à cet égard. Ce dernier se concentre sur les applications métier, tandis que l'analyse de données est plus générale. Cependant, tout le monde ne partage pas cette définition large ; dans d'autres contextes, «l'analyse de données» se réfère uniquement à «l'analyse avancée», tandis que «l'intelligence d'affaires» est considérée comme une entité distincte.
Les entreprises peuvent améliorer leurs résultats, leur efficacité, leur marketing et leur service client à l'aide d'initiatives d'analyse de données. De plus, les analyses aident les entreprises à mieux anticiper et réagir aux nouveaux développements dans leurs industries. L'analyse des données peut impliquer l'examen d'informations précédemment collectées ou de toutes nouvelles données qui ont été traitées en temps réel. Et cela peut provenir d'une grande variété de sources de données internes et externes.
Comment fonctionne l'analyse des données ?
Afin d'arriver à une conclusion fiable, l'analyse des données nécessite un processus en plusieurs étapes. Les scientifiques des données et les ingénieurs des données, qui travaillent avec des analystes de données pour créer des pipelines de données et aider à la configuration du modèle, effectuent ces tâches. Dans les paragraphes suivants, nous passerons en revue les procédures impliquées dans l'analyse des données :
#1. Collecte de données
Il existe deux méthodes pour mettre en pratique la collecte de données. La première étape consiste à rassembler toutes les informations dont vous aurez besoin pour vos analyses en un seul endroit. Si les données proviennent de plusieurs systèmes, l'analyste devra utiliser des procédures d'intégration de données pour les rassembler.
Cependant, une petite partie d'un ensemble de données plus important peut suffire dans certaines circonstances. Dans le cadre de leur analyse, les scientifiques des données élaboreront un plan pour séparer le sous-ensemble de données pertinent. Cela permet un examen approfondi du sous-ensemble sans nécessiter de modifications de l'ensemble de données complet.
#2. Ajustement de la qualité des données
L'étape suivante consiste à enquêter et à résoudre tout problème lié à la qualité des données collectées. Les données du modèle analytique doivent également être préparées conformément à la politique établie de l'entreprise. Les incohérences, les erreurs et les doublons sont tous des exemples de mauvaise qualité des données. Les procédures de profilage et de nettoyage des données aident à résoudre ces problèmes.
Les analystes de données façonnent et organisent ensuite les informations conformément aux spécifications du modèle analytique qu'ils envisagent d'utiliser. La mise en œuvre de la politique de gouvernance des données est la dernière étape du processus de qualité des données. Ce règlement garantit que les informations sont utilisées correctement et conformément aux procédures établies.
#3. Construire un modèle analytique
L'analyste de données collabore ensuite avec des scientifiques de données pour développer des modèles analytiques qui peuvent produire des résultats fiables. Des programmes analytiques tels que des outils de modélisation prédictive et des langages de programmation tels que Python, Scala, R et Structured Query Language (SQL) sont utilisés pour construire ces modèles.
Après la construction, le modèle est mis à l'épreuve en utilisant des informations du monde réel. Les données de test sont analysées et des ajustements sont apportés au modèle. Le modèle est testé à plusieurs reprises jusqu'à ce qu'il atteigne les résultats souhaités. Enfin, en mode production, le modèle est testé sur des données réelles.
#4. Présentation
La dernière étape de l'analyse des données consiste à partager les résultats des modèles avec les clients et la haute direction. Il est recommandé que les présentations utilisent des aides visuelles telles que des graphiques et des infographies. Ils sont simples à comprendre et transmettent efficacement les résultats.
Types d'analyse de données
Il existe cinq types différents d'analyse de données. L'analyse complète des données peut nécessiter de les utiliser toutes, selon le problème à traiter, mais cela est rarement essentiel. Cependant, il est crucial de se familiariser avec tous les types d'analyse de données.
#1. Analyse des données descriptives
Ce type d'analyse de données examine les événements passés pour déterminer leurs causes. C'est la méthode la plus simple pour analyser de grandes quantités de données. L'analyse descriptive est utilisée par certains analystes de données comme un résumé pour étayer les enquêtes et l'analyse d'autres formes d'analyse, selon la situation. Nous pouvons appeler cette « meilleure pratique » car elle clarifie les résultats des analyses précédentes sur les données passées.
De plus, l'analyse descriptive des données est couramment effectuée par les entreprises à l'aide de méthodes statistiques. En analysant les données de cette manière, ils peuvent voir comment les choses ont changé au fil du temps, repérer les valeurs aberrantes, comparer et contraster les forces et les lacunes, etc. Les entreprises utilisent souvent une analyse descriptive pour se concentrer sur la source d'un problème.
#2. Analyse des données de diagnostic
L'objectif de l'analyse des données de diagnostic est de découvrir ce qui a conduit à un événement inattendu dans le passé. À l'aide d'un résultat d'analyse descriptive, cette méthode tente d'expliquer « pourquoi cela s'est-il produit ? »
L'analyse des données de diagnostic utilise des approches d'exploration, de découverte, d'exploration et de corrélation. La méthode de découverte des données est utilisée par les analystes pour localiser les informations qui peuvent être utilisées pour déduire le sens de l'observation. L'information est « extraite » d'un immense trésor de données brutes à l'aide de méthodes de calcul. L'analyse diagnostique vise à produire des conclusions en identifiant des relations ou des modèles dans les données.
De plus, les entreprises peuvent utiliser les informations tirées de ces analyses pour formuler des approches ciblées des défis, plutôt que de se fier à des suppositions.
#3. Analyse prédictive des données
Les données du présent ou du passé sont analysées afin de faire des prédictions sur l'avenir. L'analyse prédictive est effectuée par des particuliers et des entreprises en utilisant un mélange d'apprentissage automatique, d'exploration de données et de modélisation statistique en plus des bases de données existantes d'informations passées. Ceux-ci les aident à identifier les tendances et à prévoir les problèmes ou possibilités potentiels.
De plus, les algorithmes et les méthodes (comme un modèle de régression linéaire ou logistique) sont les outils de ce type d'analyse. Il existe plusieurs algorithmes conçus pour divers contextes, et l'utilisation du mauvais produira des résultats inexacts. Sans les appliquer à un problème, les bits de données client et externes n'ont aucun sens. Les entreprises risqueraient de commettre des erreurs dont elles ne se remettraient jamais si des analyses prédictives n'étaient pas disponibles.
#4. Analyse prescriptive des données
Le but de l'analyse prescriptive des données est d'identifier et de prescrire la réponse optimale à un problème. Cette analyse des données tient compte des résultats des analyses précédentes et fournit une orientation pour arriver à une conclusion souhaitée.
Des outils tels que les moteurs de recommandation, les moteurs d'approbation de prêt, les modèles de tarification dynamique et les calendriers de réparation des machines utilisent des analyses de données prescriptives pour analyser tous les résultats potentiels et adapter le processus aux besoins de chaque utilisateur. Ils pourraient être présentés sous la forme d'une paire oui/non ou d'une liste à puces. Ces ressources détaillent les résultats de chaque choix et suggèrent des améliorations. L'analyse prescriptive permet aux entreprises de rationaliser leurs processus d'approbation et d'automatiser la prise de décision.
#5. Analyse des données en temps réel
Dans l'analyse de données en temps réel, les informations sont traitées dès qu'elles sont entrées dans une base de données. Les nouvelles données provenant de consommateurs ou de sources externes sont analysées en temps réel, contrairement à d'autres méthodes d'analyse de données qui s'appuient sur des informations du passé (données historiques).
L'informatique de pointe, l'analyse en base de données, l'analyse en mémoire, les appareils pour l'entreposage de données, la programmation parallèle, etc. sont toutes des technologies utilisées dans l'analyse de données en temps réel. Le meilleur cas d'utilisation pour ce type d'analyse de données concerne les applications qui nécessitent à la fois une haute disponibilité et un temps de réponse court. Il aide les entreprises à repérer les tendances et les indicateurs de performance avant leurs concurrents. Les activités des concurrents peuvent être surveillées et analysées en temps réel.
Quel est le rôle des données et de l'analyse dans les entreprises ?
Le but des données et des analyses est d'aider les entreprises, leurs employés et leurs dirigeants à prendre des décisions plus éclairées et à améliorer la qualité des jugements qu'ils portent. Toutes les décisions, grandes ou petites, prises à l'avance ou sur le moment, cycliques ou non, stratégiques, tactiques ou opérationnelles, sont affectées. Le D&A peut également révéler des problèmes qui n'ont pas été posés auparavant, ainsi que des réponses créatives et des opportunités que les dirigeants de l'entreprise ont peut-être négligées.
Afin de prendre de meilleures décisions commerciales, les entreprises modernes s'appuient fortement sur les données, et ces données proviennent souvent de sources extérieures à la sphère d'influence immédiate de l'organisation.
La capacité à prendre de meilleures décisions commerciales plus rapidement dans des contextes dynamiques et complexes est un moteur clé de la transformation numérique.
La décision d'acheter un produit ou un service est prise par un individu, tandis que la décision de fournir le meilleur service possible à un client ou à un citoyen est prise par une équipe au sein d'une organisation.
Cependant, le terme « prise de décision basée sur les données » fait référence à la pratique consistant à analyser les données pour déterminer comment faire de meilleurs choix. Cela conduit au concept d'un modèle de décision, qui peut incorporer des approches analytiques prescriptives pour produire des résultats qui prescrivent les mesures à prendre. Outre les modèles élucidés, il existe également des modèles diagnostiques et prescriptifs. Chacun est utile pour faire certains types de choix.
Il est important de noter que les décisions déterminent non seulement quand agir, mais aussi quand s'abstenir d'agir.
Les résultats commerciaux sont mesurables et communiqués, et les améliorations commerciales alimentées par les données sont favorisées alors que les entreprises avant-gardistes insufflent des données et des analyses dans leur stratégie commerciale et leur transformation numérique.
Techniques d'analyse des données
Les analystes de données peuvent traiter des données et extraire des informations en utilisant une variété de méthodologies et de techniques analytiques. Voici quelques-unes des approches les plus courantes.
- Monte Carlo. La probabilite des événements est modélisée à l'aide de simulations de Monte Carlo. Ces simulations offrent plus de puissance prédictive que les autres méthodes d'analyse de données car elles prennent en compte un plus large éventail de valeurs et de facteurs, ce qui est utile pour réduire les risques et prévenir les pertes.
- Analyse de régression. L'objectif de l'analyse de régression est d'identifier l'impact potentiel d'un changement d'une variable dépendante sur les autres variables dépendantes.
- Analyse des séries chronologiques. L'analyse de séries chronologiques est une méthode d'étude des données sur une période de temps et d'établissement d'un lien de causalité entre la valeur d'un point de données et la fréquence à laquelle il se produit. Les marchés financiers et les cycles économiques sont des applications courantes de cette méthode d'analyse des données.
- Analyse factorielle. À l'aide de l'analyse factorielle, vous pouvez réduire un ensemble de données volumineux à une taille plus gérable. Il est à espérer qu'en employant cette stratégie, des tendances précédemment obscurcies pourront être découvertes.
- Analyse de cohorte. L'analyse de cohorte est le processus de segmentation d'un ensemble de données en sous-ensembles avec des caractéristiques comparables, généralement basées sur un profil de client. Cela ouvre la voie à un examen statistique encore plus approfondi d'un échantillon sélectionné de données par des analystes de données et d'autres utilisateurs d'analyse de données.
Outils d'analyse de données
L'analyse de données a rapidement progressé dans les capacités technologiques et utilise une grande variété d'approches mathématiques et statistiques pour calculer les nombres. De nos jours, les analystes de données peuvent choisir parmi une grande variété de programmes qui aident à collecter des données, à archiver des données, à traiter des données et à présenter des résultats.
L'analyse des données n'a jamais été particulièrement dépendante des feuilles de calcul ou des programmes comme Microsoft Excel. Les analystes de données d'aujourd'hui utilisent fréquemment des langages de programmation non filtrés pour modifier et manipuler les bases de données. Python, un langage de programmation open source, est très utilisé. Pour l'analyse statistique ou la modélisation graphique, des programmes d'analyse de données plus spécialisés, tels que R, peuvent être utilisés.
Lorsqu'ils rapportent ou communiquent des conclusions, les analystes de données bénéficient également d'un soutien. Tableau et Power BI sont à la fois des applications de visualisation et d'analyse de données utilisées pour collecter des données, effectuer des analyses et partager des résultats via des tableaux de bord et des rapports.
Il existe également de nouveaux outils à l'horizon qui peuvent aider les analystes de données. Alors qu'Apache Spark est une plate-forme open source utile pour traiter d'énormes volumes de données, SAS est un outil d'analyse qui peut aider à l'exploration de données. Les analystes de données ont aujourd'hui accès à une grande variété d'outils technologiques, ce qui leur permet d'augmenter la valeur qu'ils apportent à leur organisation. Aussi, lisez Meilleurs outils d'analyse de données : mis à jour
Pourquoi l'analyse de données est-elle importante ?
La plupart des divisions des entreprises modernes s'appuient sur l'analyse de données pour analyser les événements actuels et planifier l'avenir. De nombreux résultats positifs sont possibles grâce à ces mesures. Parmi ces avantages, citons :
#1. Réduire les dépenses d'exploitation
Malgré les soucis de coût initiaux, il est finalement logique financièrement d'investir dans un analyste de données. Il est possible d'économiser de l'argent en évitant les risques financiers, en renforçant la sécurité des données et d'autres mesures rendues possibles grâce à une analyse approfondie des données. L'analyse de données est également utilisée par les entreprises pour voir quels services dépensent trop d'argent et lesquels nécessitent des injections de fonds plus importantes. Cela se traduit par des économies, en particulier dans les domaines des opérations et de la production, et réduit finalement le besoin de main-d'œuvre humaine.
#2. Améliorez votre capacité à prendre des décisions
L'analyse de données permet également aux entreprises de prendre des décisions plus rapides et plus judicieuses, en économisant du temps et de l'argent qui seraient autrement gaspillés en tactiques inutiles, procédures inefficaces, publicité erronée et idées non éprouvées pour de nouveaux produits et services. Les dirigeants qui adoptent une approche de prise de décision basée sur les données permettent à leurs équipes d'être plus proactives pour voir les possibilités, car ils peuvent fonder leurs actions sur des preuves empiriques plutôt que sur leurs propres préférences personnelles ou sur les opinions de ceux qui les entourent. Une erreur dans l'analyse ou la méthode de collecte pourrait potentiellement rendre les données erronées ou trompeuses, mais il est toujours crucial pour les décideurs de reconnaître que les données peuvent révéler une certaine tendance ou prédire un résultat.
De plus, vous devriez suivre DATA 2100 : Analyse de données intermédiaire une fois que vous avez terminé le cours de base en analyse de données. Ce cours vous apprendra à mener à la fois des enquêtes et des recherches expérimentales. Vous apprendrez les tenants et les aboutissants de la recherche par sondage, de la conception du questionnaire à la sélection de l'échantillon en passant par l'analyse et l'interprétation des données. Ce cours en ligne à votre rythme perfectionnera vos capacités de programmation R tout en vous apprenant à concevoir et à analyser une expérience aléatoire.
#3. Réduire les inefficacités et augmenter la sécurité des opérations
La capacité d'appliquer des informations pour améliorer l'efficacité opérationnelle est un autre avantage important de l'analyse de données. Les entreprises peuvent améliorer leurs offres en apprenant des commentaires des clients et des données qu'elles collectent en grande quantité. Des opportunités de rationalisation des processus, de réduction des coûts ou d'augmentation des revenus peuvent être découvertes grâce à l'utilisation de l'analyse de données. Grâce à l'analyse des données, les entreprises peuvent rapidement identifier les processus qui produisent les meilleurs résultats et ceux qui sont moins performants. Les décideurs peuvent alors adapter leurs tactiques pour mieux anticiper et prévenir les problèmes, ainsi que gérer les risques et apporter des changements.
De plus, les scientifiques des données ayant une expérience en modélisation prédictive sont très demandés, car cette expertise est utilisée dans une grande variété de domaines, de la stratégie commerciale et à but non lucratif à la planification de campagnes politiques. Commençant par un examen approfondi de l'analyse de régression simple, DATA 4010 : Sujets avancés en analyse de données de Penn LPS Online continue pour couvrir des sujets plus complexes dans R comme la cartographie, l'analyse textuelle, le grattage Web et le travail avec des variables de chaîne. En plus des bases de la visualisation de données, vous apprendrez également des techniques avancées, telles que l'utilisation du package Shiny R pour créer des représentations de données interactives.
#4. Trouver de nouvelles opportunités de produits/services
En obtenant un aperçu de leur clientèle actuelle à l'aide de l'analyse de données, les entreprises peuvent mieux innover en comblant les lacunes du marché pour les produits et services qu'elles offrent déjà. Grâce aux données, les entreprises peuvent surveiller non seulement la qualité de la vente de leurs produits et la satisfaction des clients, mais également la performance de leurs concurrents. Les organisations peuvent utiliser les informations tirées de l'analyse des données pour améliorer le service client, ajuster leurs stratégies marketing pour répondre aux besoins de leur groupe démographique cible et mettre à jour leurs gammes de produits pour répondre aux préférences changeantes de leur clientèle. Le succès ou l'échec d'une entreprise peut dépendre de sa capacité à tirer parti des informations fournies par la flexibilité accrue du Big Data.
#5. Acquérir une compréhension plus approfondie de marchés spécifiques
Les entreprises peuvent obtenir une mine d'informations sur les goûts, les désirs et les habitudes de navigation/achat des clients en analysant leurs empreintes numériques. Les entreprises peuvent découvrir plus rapidement les tendances et les modèles dans les zones cibles en analysant les données acquises sur ces marchés et en adaptant leurs produits et services en conséquence. Plus une entreprise en apprend sur qui sont ses consommateurs et ce qu'ils veulent, mieux elle sera en mesure de fidéliser les clients, de s'assurer qu'ils sont satisfaits et d'augmenter les ventes. Si les dirigeants ne font pas attention, ils peuvent voir leurs clients passer à un rival qui l'est.
Il devient de plus en plus clair que la capacité d'évaluer les données et d'expliquer les résultats d'une manière simple et compréhensible est essentielle au succès sur le marché du travail d'aujourd'hui, que vous recherchiez un poste de débutant ou un poste de direction. Le DATA 1010 de Penn LPS Online, Introduction à l'analyse de données, vous apprendra les bases de l'analyse de données dans plusieurs domaines au moyen du langage de programmation R. Après avoir terminé ce cours, vous serez en mesure d'utiliser des données quantitatives pour diagnostiquer rapidement et avec précision les problèmes, formuler des conclusions judicieuses et concevoir des solutions efficaces.
Quelles compétences sont nécessaires pour devenir analyste de données ?
Pour commencer, il est crucial de saisir le rôle que joue un analyste de données. Tous les analystes de données, au risque d'énoncer une évidence, s'intéressent aux données. Ils utilisent des instruments technologiques complexes pour passer au crible des quantités massives de données non traitées et tirer des conclusions utiles. Les tâches d'un analyste de données incluent généralement également le nettoyage des informations erronées, l'évaluation de la qualité des données et la rédaction de rapports pour la direction.
Toutes ces tâches, comme vous l'avez peut-être déjà compris, exigent que les analystes de données disposent d'une boîte à outils bien développée de compétences techniques. Considérez les quelques-uns suivants.
#1. Nettoyage et préparation des données
Selon des études, les nettoyeurs et préparateurs de données consacreront environ 80 % de leur temps à ces tâches. Cette capacité est donc cruciale.
Une partie intégrante du travail d'un analyste de données consiste à collecter des informations à partir de nombreuses sources et à les formater pour un examen statistique et logique. Cela fait également partie du nettoyage des données pour combler les blancs et corriger les incohérences qui pourraient fausser une analyse.
Bien que la préparation des données ne soit pas nécessairement la partie la plus fascinante de l'analyse de données, cela peut l'être si vous l'abordez comme une activité de résolution de problèmes amusante et stimulante.
#2. Connaissance statistique
Les analystes de données doivent avoir une solide compréhension des probabilités et des statistiques. Cette compréhension orientera votre enquête et votre analyse, vous permettant de donner un sens aux résultats.
De plus, la compréhension des statistiques vous aidera également à vous assurer que votre analyse est valide et vous aidera à éviter les erreurs courantes et les erreurs logiques.
Votre travail spécifique et ses données associées détermineront la nature précise et la profondeur de vos besoins en expertise statistique.
Dans le cas d'une société qui utilise l'analyse probabiliste, par exemple, une connaissance plus approfondie des domaines pertinents est requise.
#3. Rédaction et communication
Une compétence importante pour un analyste de données est la capacité de présenter des informations de différentes manières. Le succès dans n'importe quel poste d'analyse de données nécessite d'excellentes compétences en communication, y compris l'écriture, la parole, l'explication et l'écoute.
Lorsque vous travaillez avec d'autres, la communication est essentielle. Lors d'une réunion de lancement avec des parties prenantes de l'entreprise, par exemple, une écoute attentive peut vous aider à saisir les types d'analyses dont elles ont besoin.
Dans le même ordre d'idées, il est important de pouvoir communiquer des idées difficiles à des collègues qui ne sont pas des experts dans le domaine dans lequel vous travaillez.
S'exprimer par écrit, qu'il s'agisse d'un résumé de votre recherche ou d'une explication d'un résultat de votre exploration de données, est tout aussi crucial.
Si vous voulez progresser dans le monde numérique, apprenez à communiquer clairement et directement. C'est une compétence "douce", mais ne la négligez pas simplement à cause de cela.
La capacité de communiquer l'importance de vos conclusions et de persuader les autres de mettre en œuvre vos recommandations est tout aussi importante que vos prouesses analytiques.
#4. Résolution de problème
Chaque jour, en tant qu'analyste de données, vous serez confronté à des défis tels que des dysfonctionnements, des erreurs et des accrocs. Une autre compétence importante pour un analyste de données est la capacité d'identifier les problèmes et de proposer des solutions créatives.
Certains résultats possibles sont énumérés ci-dessous :
- Il est possible que vous deviez vous renseigner sur une particularité du programme ou du langage de programmation que vous utilisez.
- Parfois, vous devez sortir des sentiers battus en raison des limites des ressources de votre entreprise.
- Il est possible que vos données manquent de certains éléments clés.
- Si le temps presse, vous devrez peut-être faire une analyse "assez bonne".
Dans toutes les situations, la capacité d'un analyste de données à penser de manière créative et à résoudre des problèmes sera inestimable.
#5. Création de visualisations de données
Les tendances et les modèles de données peuvent être mieux compris lorsqu'ils sont visualisés. Étant donné que la plupart des individus sont plus sensibles aux indices visuels qu'aux indices numériques, il va de soi qu'un tableau ou un graphique leur serait plus facile à comprendre qu'une feuille de calcul.
Il est important de créer des graphiques agréables à l'œil pour vous assurer que vos résultats sont communiqués efficacement. De plus, évitez tout ce qui pourrait induire les lecteurs en erreur, comme les graphiques circulaires ou le bricolage avec les valeurs des axes.
Les visualisations peuvent également constituer un aspect important de votre exploration de données. Si vous vous contentez de regarder les chiffres, vous pourriez manquer des choses qui vous sautent aux yeux lorsque vous visualisez les données.
Il est extrêmement difficile de trouver une fonction de science des données qui n'a pas besoin de visualisation de données, ce qui en fait une compétence clé pour l'analyste de données.
#6. Analyse et exploration des données
Dans une liste de compétences critiques pour un analyste de données, "l'analyse de données" peut sembler déplacée, mais en réalité, il s'agit d'une compétence essentielle.
L'analyse des données pour répondre à une question commerciale ou satisfaire à une exigence est la fonction principale de l'analyse des données.
L'analyse exploratoire est une autre méthode d'examen des données. L'exploration de données est le processus d'exploration des données pour trouver des modèles cachés ou des corrélations qui pourraient aider une entreprise.
L'exploration peut être dirigée par une question d'affaires, ou elle peut être tout à fait non dirigée. Vous pourrez peut-être économiser de l'argent ou ouvrir de nouveaux marchés pour votre entreprise si vous prenez le temps de rechercher des tendances dans les données.
Données et analyses marketing
L'application de l'analyse de données dans le marketing évolue vers un rôle de plus en plus crucial. Lorsque vous exécutez des campagnes, il y a toujours des choses que vous pouvez apprendre sur vos clients à partir des clics qu'ils effectuent, ainsi que des likes, des ouvertures et des partages.
Les données sont reines. Cependant, la force réelle réside dans la capacité de traiter et d'analyser les données afin d'en tirer des idées, ce qui conduira finalement à de meilleurs jugements concernant les initiatives futures.
La commercialisation n'est pas toujours facile. C'est beaucoup plus difficile si vous ne faites que commencer votre nouvelle campagne publicitaire ou si vous expérimentez diverses méthodes pour atteindre des clients potentiels.
Si vous ne disposez pas d'analyses, vous ne saurez pas dans quelle mesure vos stratégies marketing fonctionnent en termes de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas. Cela peut être inefficace et entraîner des effets graves.
Il est possible que certaines entreprises obtiennent des résultats remarquables sans recourir à l'analytique. Il se peut qu'ils ne soient pas en mesure d'expliquer le succès de leurs initiatives et qu'ils se contentent de dire : « Nous avons eu de la chance ». Pendant ce temps, lorsque les efforts de marketing sont complètement bombardés, personne ne peut en identifier la cause.
Qu'est-ce que l'analyse des données marketing ?
L'analyse des données marketing consiste à étudier les données marketing pour obtenir des informations significatives. Cela comprend l'établissement d'indicateurs marketing critiques, la collecte de données fiables, le suivi des mesures au fil du temps et l'application des résultats à de meilleures tactiques futures.
« L'analyse marketing » ressemble à de simples statistiques, mais c'est bien plus que cela. Pour atteindre les objectifs marketing, il s'agit d'un processus qui intègre les personnes, les outils et la technologie.
L'analyse des données marketing vous permet de découvrir ce qui fonctionne et pourquoi. Cette procédure vous aidera à tirer pleinement parti de ce dont il est capable.
Pourquoi l'analyse de données est-elle importante dans le marketing ?
L'analyse des données marketing est utilisée de diverses manières par les entreprises. Prenons quelques exemples fréquents :
#1. Prévoir les résultats potentiels
En utilisant des données actuelles et historiques, on peut construire un modèle de prévision avec des analyses prédictives. De plus, en utilisant ce type d'analyse, vous pouvez déterminer le niveau d'intérêt pour un élément de contenu ou de marketing donné, ainsi que le délai dans lequel vous pouvez vous attendre à un achat d'un prospect donné. Vous pouvez optimiser vos profits, atteindre un groupe démographique plus large et attirer de nouveaux consommateurs grâce à une publicité plus ciblée si vous avez une bonne compréhension de la façon dont vos remises et promotions sont reçues par divers sous-ensembles démographiques, tels que ceux définis par l'âge.
#2. Tendances et préférences de la clientèle
Si vous comprenez les tendances et les préférences de vos clients, vous pourrez modifier votre mix marketing afin qu'il soit plus attrayant pour la population que vous essayez d'atteindre.
Ces données peuvent également vous aider à diviser votre clientèle en segments plus gérables pour des efforts publicitaires plus ciblés.
#3. Diffusion et envoi de messages
À l'aide de l'analyse de données, vous pouvez déterminer quels canaux et supports sont les plus productifs pour atteindre et convertir votre public cible. Des campagnes de marketing plus précises et plus réussies sont possibles avec ces données.
#4. Service client
L'utilisation d'analyses permet d'améliorer le support client en permettant l'identification des domaines dans lesquels les consommateurs rencontrent des difficultés ou ont besoin d'assistance. Ces informations peuvent être utilisées dans la création de supports de formation ainsi que dans l'amélioration d'alternatives pour le libre-service.
Avantages et inconvénients de l'analyse de données dans le marketing
L'analyse de données prend de plus en plus d'importance dans le paysage économique actuel. Je vais vous donner quelques exemples de pourquoi.
AVANTAGES
#1.Une meilleure stratégie marketing
Data Analytics vous offre un regard neutre sur vos efforts de marketing. Cela vous permettra de faire des choix plus éclairés plutôt que de vous fier à des conjectures. L'application d'analyses avant et après la prise de décision peut vous aider à obtenir des résultats optimaux. Cela vous aidera à surveiller les résultats de vos campagnes et à effectuer les ajustements nécessaires.
#2. Économise du temps et de l'argent
L'analyse des données permet de déterminer quelles méthodes de marketing sont les plus productives pour créer des résultats et de choisir ces stratégies en conséquence. Cela vous aide non seulement à économiser du temps et de l'argent sur les initiatives futures, mais garantit également que l'argent n'est pas dépensé pour des activités qui ne donnent pas de résultats.
#3. Impacts sur d'autres domaines
L'application de l'analyse marketing pourrait avoir un effet sur d'autres domaines. Par exemple, cela peut considérablement augmenter la notoriété de votre marque ainsi que la qualité de votre contenu, l'optimisation de vos canaux et votre compréhension de vos clients.
INCONVENIENTS
Il peut être difficile pour de nombreuses entreprises d'établir un processus d'analyse qui mesure et suit de manière fiable les KPI importants. Développer une méthode d'analyse fiable présente un large éventail de difficultés. Voici quelques-uns des principaux obstacles que nous devrons surmonter.
#1. Les données marketing sont à la fois vastes et variées
L'environnement marketing d'aujourd'hui est vaste et complexe. La plupart des distributions se font désormais en ligne et les informations générées par les campagnes sont lues sur une grande variété de plateformes. Bien que cette mine d'informations soit utile, elle entraîne souvent une surcharge de données pour les services marketing.
#2. Moyens inadéquats
Une autre difficulté typique est que les entreprises ont besoin de plus de ressources pour utiliser efficacement l'analyse des données. L'un des principaux objectifs sera d'augmenter le nombre de membres du personnel ayant une expertise en analyse. De nombreuses entreprises manquent de ressources à consacrer à l'analyse des données, et encore moins ont le temps de se consacrer à l'analyse des données marketing.
#3. Éducation et formation inadéquates
Il y a un manque d'expertise dans l'utilisation de l'analyse de données dans de nombreuses entreprises de marketing. L'analyse statistique, la visualisation des données et l'expertise technique sont toutes nécessaires pour une analyse efficace des données marketing. Il est crucial d'avoir une bonne compréhension du marché et des produits offerts. Ces capacités sont nécessaires pour interpréter les données et tirer des conclusions utiles.
Comment l'analyse de données peut-elle aider la stratégie marketing ?
Même sans une stratégie marketing claire ou un processus d'analyse, les entreprises peuvent s'engager dans des activités marketing. L'analyse peut ne pas faire partie des budgets marketing des startups et des petites entreprises. Pourraient-ils s'en passer ? Probablement pas, car l'analyse marketing aide à maintenir l'uniformité de votre approche. Sans procédure d'analyse en place, autant conduire dans le noir.
Avec la bonne approche d'analyse de données en place, vous pouvez voir comment votre marketing se porte actuellement et déterminer comment l'améliorer. Aussi, lisez SERVICE D'ANALYSE : Guide du service d'analyse de données
Les analyses vous aident également à voir dans quelle mesure votre stratégie fonctionne afin que vous puissiez la modifier si nécessaire. Vous serez en mesure de garder votre esprit sur la tâche à accomplir et ainsi d'améliorer la productivité.
Comment utiliser l'analyse de données dans le marketing
Il existe une variété d'approches efficaces pour intégrer l'analyse de données dans le marketing qui peuvent être adaptées aux besoins de votre client ou de votre entreprise et à l'industrie dans laquelle ils opèrent. Voici quelques principes fondamentaux pour tirer le meilleur parti de l'analyse des données marketing :
#1. Pensez à vos efforts de marketing du passé
Déterminer si votre entreprise ou votre client a déjà utilisé l'analyse de données pour guider ses décisions marketing est une première étape cruciale. C'est pourquoi il est important de connaître le succès de leurs campagnes marketing. Les graphiques et autres représentations visuelles des données peuvent révéler les tendances des ventes et l'efficacité des campagnes marketing.
#2. Examinez la trajectoire récente du marché
Vérifier la santé du marché peut révéler des détails utiles sur les personnes que vous souhaitez atteindre avec vos efforts de marketing. Plus important encore, cela vous permet de voir s'il existe une opportunité viable pour les nouveaux entrants sur le marché. Une méthode courante pour ce faire consiste à examiner la part de marché détenue par les produits concurrents.
En étudiant leurs concurrents et en surveillant les changements du marché, vous pouvez aider vos clients à faire la publicité de leurs entreprises. Pour les entreprises comme celles qui produisent des fournitures de bureau, la publicité auprès des télétravailleurs est une option viable. Alors que de plus en plus d'entreprises adoptent des politiques de télétravail, les employés recherchent des moyens confortables de mener leurs activités à domicile.
#3. Surveiller les tendances des marchés émergents
Parfois, avec l'aide de l'analyse des données, il est possible de prévoir des mouvements de marché qui changent la donne. Vous pouvez améliorer vos efforts de marketing et la satisfaction de votre public cible en utilisant les informations tirées de l'analyse de vos données marketing. Prédire les tendances marketing, à court et à long terme, nécessite une compréhension des facteurs qui suscitent l'intérêt des clients.
#4. Piloter le changement marketing à l'aide des données
Il est beaucoup plus simple de voir comment les goûts des consommateurs évoluent au fil du temps si vous suivez leur activité actuelle avec une marque donnée. Vous voudrez peut-être inclure plus de contenu vidéo dans votre stratégie marketing lorsque vous constatez que moins de personnes voient le matériel écrit de votre client, par exemple. Les entreprises peuvent souvent conserver leur part de marché et même la développer en s'adaptant rapidement aux changements mineurs de comportement des clients, ce qui entraîne une augmentation des revenus et l'acquisition de nouveaux clients.
Données et analyses Dodge
Dodge Construction Network (DCN) est une entreprise de technologie de solutions qui fournit un ensemble complet de données, d'analyses et de relations qui transcendent le secteur de la construction commerciale pour créer la source d'informations, de connaissances, d'idées et de connexions la plus puissante sur le terrain. En outre, Dodge Data & Analytics, The Blue Book Network, Sweets, IMS et Principia ne sont que quelques-unes des solutions de l'industrie qui sont alimentées par cette organisation. Ces solutions existent depuis longtemps et ont gagné la confiance de l'industrie de la construction commerciale.
Dans l'ensemble, ces options ouvrent des perspectives distinctes et exploitables pour les entreprises de toutes tailles, des équipes locales aux conglomérats multi-États. Depuis plus d'un siècle, Dodge Construction Network fournit à l'industrie les données dont elle a besoin pour continuer à croître et à prospérer.
Rôles de Dodge Data et Analytics
Pour mieux comprendre et capitaliser sur les perspectives et les relations critiques des projets, ils assistent les acteurs de l'industrie de la construction, notamment les fabricants et distributeurs de matériaux de construction, les entrepreneurs généraux, les sous-traitants et les métiers spécialisés, les architectes, les professionnels de la conception et les prestataires de services de construction. Nous fournissons des services d'études de marché pour aider les entreprises à formuler des plans d'expansion à court et à long terme, ainsi que des solutions d'intégration de flux de travail de pointe pour accélérer la phase de pré-construction. Article associé: ENTREPRISES D'ANALYSE DE DONNÉES : meilleures entreprises d'analyse de données de 2023
Ces options donnent aux professionnels de la construction les données dont ils ont besoin pour développer leurs activités et rendent les besoins complexes des projets de construction plus gérables pour les entreprises de toutes tailles. Dodge Construction Network est la force motrice derrière la construction commerciale d'aujourd'hui en raison de son siècle d'expérience dans le domaine.
L'analyse de données nécessite-t-elle un codage ?
Oui. Lorsque vous poursuivez un diplôme en analyse de données via Internet, le codage est un must absolu. Cependant, il n'exige pas de compétences en programmation très avancées. Cependant, il est nécessaire d'acquérir une compréhension fondamentale de R et de Python. En plus de cela, une compréhension approfondie des langages d'interrogation tels que SQL est plus que nécessaire.
Un débutant peut-il devenir analyste de données ?
Oui. De nos jours, les employeurs recherchent des personnes qui ont suivi des cours d'analyse de données ou des camps d'entraînement. Un portfolio de vos travaux antérieurs est également utile lorsque vous postulez à des postes d'analyste de données débutant.
Conclusion
Aujourd'hui, l'analyse de données est l'un des domaines d'études les plus investis. D'ici 2025, selon Gartner, l'analyse traditionnelle sera abandonnée par de nouvelles méthodes telles que l'analyse contextuelle et l'intelligence artificielle. Gartner prévoit également des développements significatifs dans la gouvernance connectée, le partage de données et la prolifération des data fabrics.
Cependant, les entreprises doivent maîtriser l'analyse des données et ses nombreuses formes et utilisations si elles veulent réaliser pleinement le potentiel de ces outils. Même dans un secteur concurrentiel, une mise en œuvre de l'analytique bien faite peut favoriser le succès de l'entreprise et accélérer les résultats.
Foire Aux Questions
Les analystes de données sont-ils bien payés ?
Oui. Les salaires des analystes de données sont élevés. Le Bureau of Labor Statistics (BLS) rapporte que le salaire annuel médian aux États-Unis est de 58,260 XNUMX $. Le salaire typique d'un analyste de données est beaucoup plus élevé.
Combien d'heures travaillent les analystes de données ?
Les analystes de données travaillent souvent entre 40 et 60 heures par semaine, du lundi au vendredi. Cet horaire dépend des heures pendant lesquelles l'entreprise est disponible pour les affaires. Cela implique généralement de travailler les jours de semaine entre 9 h et 5 h ou 8 h et 6 h.
L'analyse de données est-elle une bonne carrière ?
Oui. Les analystes de données compétents comptent parmi les spécialistes les plus recherchés au monde. Les analystes de données, même au niveau d'entrée, peuvent s'attendre à un salaire et à des avantages supérieurs à la moyenne en raison de la forte demande et de la faible disponibilité de candidats compétents.
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