Chaque jour, les entreprises produisent et stockent des quantités massives de données, mais que se passe-t-il ensuite ? Les données peuvent aider à compiler des informations utiles et précieuses sur les abonnés, les réseaux de clients, ainsi que les entreprises. Le problème n'est pas toujours une lacune dans la quantité de données disponibles; le problème est plutôt que l'on ne sait pas exactement comment traiter et utiliser les données. L'analyse des données, comme tout autre domaine scientifique, est un processus méthodique qui se décompose en étapes. À chaque étape, un ensemble différent de capacités et de connaissances de base est requis. Cependant, afin d'obtenir des informations pertinentes, il est nécessaire d'avoir une compréhension globale du processus. Dans ce guide, nous expliquerons les principales étapes du processus d'analyse qualitative des données et du cycle de vie des données.
Les données peuvent également aider les entreprises à trouver de nouvelles perspectives de produits, des segments marketing, des processus de flux de travail et bien d'autres choses, en particulier lorsqu'elles sont liées à un logiciel d'analyse. Lorsqu'il s'agit de développer des résultats qui peuvent résister à un examen approfondi, il est très utile d'avoir une structure de base. Et cela pourrait être la structure de base dont vous avez besoin.
Qu'est-ce que l'analyse des données?
L'analyse des données est le processus de nettoyage, de modification et de traitement des données brutes afin d'obtenir des informations utiles et pertinentes. Ces informations aident les entreprises à prendre des décisions commerciales critiques et intelligentes. La technique contribue à atténuer les risques inhérents à la prise de décision car elle fournit des informations et des statistiques utiles et importantes. Ceux-ci se présentent généralement sous la forme de tableaux, de graphiques, de photos et de tableaux.
Le concept de « mégadonnées » est celui qui revient fréquemment lors des conversations portant sur l'analyse des données. La conversion de grandes quantités de données en informations utiles repose fortement sur l'analyse et le traitement des données.
Qu'est-ce qu'un processus d'analyse de données ?
Le processus d'analyse des données est le processus d'étude et d'analyse des données afin de reconnaître les tendances des données ou de prendre des décisions commerciales. Le processus d'analyse des données fait appel à une grande variété de méthodes, de processus et de technologies. De plus, l'analyse des données est une étape très importante à la fois pour comprendre les performances actuelles d'une entreprise et pour identifier les améliorations potentielles de ces performances qui peuvent entraîner une augmentation de la rentabilité.
Lors de l'analyse des données tout au long du processus, il est nécessaire de passer par plusieurs étapes. Celles-ci incluent la formulation de l'énoncé du problème pour le projet ; recueillir des données auprès de diverses sources; le nettoyer; effectuer une analyse exploratoire des données ; identifier et supprimer les valeurs aberrantes ; la convertir en représentations visuelles telles que des diagrammes et des graphiques ; appliquer l'analyse statistique; et la construction de modèles d'apprentissage automatique.
Étapes du processus d'analyse des données
Le processus d'analyse des données est l'ensemble des étapes que l'on doit suivre pour comprendre et donner un sens logique aux données disponibles. Normalement, il est facile de dire et de déterminer quelle partie de l'analyse des données est la plus importante. Cependant, chaque étape est tout aussi importante que la suivante pour vous assurer que vous évaluez correctement les données et que les résultats sont utiles et peuvent être mis en action. Passons en revue les étapes de base qui composent le flux global d'un processus d'analyse de données.
#1. Comprendre l'entreprise
Pour une entreprise, il faut avoir une solide connaissance et une idée complète de ses activités. Quelles décisions prendra-t-il, quelles données analysera-t-il et dans quel but ? Beaucoup de gens croient que la disponibilité de l'ensemble de données est suffisante pour analyser n'importe quel type de modèle, mais c'est faux. pour autant que nous sachions, il n'existe pas d'ensemble de données unique conçu pour analyser les données. Tout ce dont nous avons besoin est de permettre à ces questions de définir les ensembles de données eux-mêmes.
#2.Définir la question
La définition de votre objectif est la prochaine étape dans les étapes de tout processus d'analyse de données. C'est ce qu'on appelle « l'énoncé du problème » dans le jargon de l'analyse des données.
Établir vos objectifs implique de formuler une hypothèse et de concevoir une stratégie pour la tester. Demandez-vous "à quel type de problème d'entreprise est-ce que j'essaie d'apporter une solution ?" est un bon point de départ. Par conséquent, décidez de votre objectif en répondant à cette question. Cela peut sembler être une tâche simple, mais cela peut être plus difficile qu'il n'y paraît. La direction de votre entreprise, par exemple, demanderait : « Pourquoi perdons-nous des clients ? » et "Qu'arrive-t-il à notre clientèle ?" Cependant, ces questions ne parviennent pas à la racine du problème est une possibilité. Le rôle d'un analyste de données est de comprendre l'entreprise et ses objectifs au point de pouvoir formuler le problème de la manière la plus efficace.
#3. Collecte de données
Vient ensuite l'étape de collecte des données. C'est là que vous obtenez des précisions sur les informations que vous devrez recueillir afin de fournir une réponse à vos questions. Il existe de nombreuses façons de collecter et de combiner des données une fois que vous avez identifié votre objectif. Quoi qu'il en soit, il est essentiel de déterminer les données dont vous avez besoin. Pour commencer, vérifiez si votre entreprise dispose déjà des données dont vous avez besoin. Il peut s'agir de chiffres de vente, d'avis de clients ou de résultats d'enquêtes d'autres employés et d'anciens employés.
Vous pouvez maintenant réfléchir et évaluer si vous avez déjà tout ce dont vous avez besoin ou si vous devrez chercher ailleurs. Alternativement, vous pouvez choisir d'entreprendre une expérience ou une autre enquête si tel est le cas. Quelle que soit la méthode que vous choisissez, le but ultime de cette phase est d'avoir une idée ou une évaluation complète, globale et complète du problème que vous essayez de résoudre.
#4. Nettoyage des données
L'étape suivante consiste à préparer vos données pour l'analyse après les avoir collectées. Vous avez fait un excellent travail en collectant des données à partir de nombreuses sources et en les combinant. Cependant, il n'est pas encore temps d'enfiler vos vêtements de travail et de vous lancer. La raison en est que les données brutes sont rarement utiles dans leur forme actuelle. Il est courant d'y trouver des erreurs, telles que des valeurs manquantes. Même les erreurs les plus simples peuvent influencer vos résultats, même si elles semblent anodines.
Dans cette section, vous passerez du temps à vous assurer que les données sont en excellent état. Le terme « nettoyage des données » fait référence à l'acte d'identifier et de corriger toute donnée erronée ou redondante, ainsi qu'à vérifier toute anomalie ou omission. Certains exemples incluent la suppression des espaces inutiles entre les lettres ou les symboles et la suppression des doublons.
Il s'agit d'une étape critique, car la qualité de vos données déterminera en fin de compte l'exactitude de votre recherche.
#5. Analyse des données
La phase suivante des étapes du processus d'analyse des données consiste à analyser vos données après les avoir nettoyées. À l'aide d'une variété d'outils, vous commencerez le processus de découpage en tranches et en dés de vos données afin d'obtenir des informations utiles. Vous découvrirez des modèles et des connexions dans de grandes quantités de données à l'aide de méthodes et de techniques d'analyse de données.
L'analyse des données dépend essentiellement de l'objectif de votre projet. Cependant, un large éventail de méthodes sont à votre disposition. Certains des types d'analyse les plus courants comprennent l'analyse univariée ou bivariée, l'analyse de séries chronologiques et l'analyse de régression. Ce qui importe le plus, c'est la façon dont vous utilisez les différents types, pas les catégories elles-mêmes. Tout dépend de ce que vous attendez de l'expérience.
#6. Interpréter et partager vos résultats
Vous avez terminé vos recherches. Vous avez maintenant votre propre ensemble unique d'informations. Après avoir analysé vos données, vous devrez communiquer vos conclusions au public ou aux parties prenantes de votre organisation. Plutôt que de simplement fournir les résultats bruts de votre étude, cela nécessite une interprétation et une présentation d'une manière compréhensible pour un large éventail de personnes. Étant donné que vous présenterez régulièrement des informations aux décideurs, il est essentiel que les conclusions que vous en tirez soient limpides. Il ne suffit donc pas d'avoir des représentations visuellement attrayantes dans ce contexte. Il est impératif que vous présentiez vos conclusions à ces décideurs et parties prenantes d'une manière convaincante et compréhensible si vous souhaitez qu'elles soient mises en pratique.
Afin d'étayer leurs conclusions, les analystes de données utilisent des rapports, des tableaux de bord et d'autres représentations interactives. Vous pouvez créer des représentations visuelles en choisissant les tableaux et les graphiques les plus appropriés en fonction de vos interprétations et observations. En outre, vous pouvez utiliser ce que l'on appelle la « mise en récit des données » et transformer vos données en un récit engageant que vous pouvez partager avec votre public.
La façon dont vous interprétez et présentez vos résultats influence souvent la direction que prend votre entreprise. Votre entreprise peut décider de se restructurer, d'introduire un nouveau produit ou même de fermer une division entière à la lumière des informations que vous fournissez. C'est pourquoi il est essentiel de présenter tous les faits que vous avez obtenus tels qu'ils sont et de ne pas favoriser ou se concentrer sur une partie. Une présentation claire et succincte de vos découvertes montrera que vos conclusions sont fondées sur des faits purs et scientifiquement valables. Il est également essentiel de signaler les lacunes dans les données ou les interprétations qui doivent être clarifiées.
#sept. Acceptez vos défauts
Accepter les erreurs est la dernière étape de l'analyse des données. Parce que l'analyse des données est difficile à prévoir, il n'y a pas deux projets identiques. Le tri des données peut conduire à de nouvelles questions. Vous devrez peut-être recommencer. Une enquête pour en savoir plus pourrait révéler de nouveaux faits. Votre analyse principale peut être erronée ou vous donner une mauvaise idée. Et tout cela peut être dû à des problèmes de données ou de processus.
Ne laissez pas les déceptions vous décourager. Il est très important de trouver les erreurs et de les corriger. L'analyse de données ne serait pas aussi intéressante si elle était facile. Des erreurs sont inévitables, mais apprenez-en. C'est essentiellement ainsi que vous progressez d'être un compétent analyste de données à un exceptionnel.
Processus d'analyse des données qualitatives
Le processus d'analyse des données qualitatives consiste simplement à collecter, organiser et interpréter des données qualitatives afin de comprendre ce que ces données représentent.
Les données dites qualitatives ne sont pas numériques et ne sont pas organisées de manière particulière. Le type de données qualitatives le plus courant est le texte, et il peut contenir des réponses ouvertes à des questions d'enquête ou à des entretiens avec des utilisateurs. Pendant ce temps, les données qualitatives peuvent également inclure l'audio, photographies, et vidéo.
La saisie des commentaires des clients fait fréquemment l'objet d'une analyse qualitative des données dans les entreprises. Et dans les limites de cette discussion, le terme « données qualitatives » fait souvent référence aux données textuelles textuelles provenant de sources telles que des témoignages, des plaintes, des messages de chat, des rencontres avec le centre d'assistance, des entretiens avec des clients, des notes de cas ou des commentaires sur les réseaux sociaux.
Méthodes d'un processus d'analyse qualitative des données ?
En fonction de vos objectifs d'étude individuels et des données que vous avez collectées, vous pouvez choisir parmi une gamme d'approches d'analyse de données une fois que vous avez obtenu et stocké les informations. Voici les méthodes les plus courantes parmi lesquelles vous pouvez choisir :
- Analyse de contenu
- Analyse narrative
- Analyse du discours
- Analyse thématique
- Théorie Fondée
Étapes du processus d'analyse qualitative des données
Le processus d'analyse qualitative des données comporte cinq étapes de base ;
#1. Recueillir des données qualitatives et mener des recherches
La collecte de données est la première étape de recherche qualitative. La collecte de données consiste simplement à rassembler toutes vos données en vue de leur analyse. Une circonstance courante est lorsque le qualitatif est distribué à un certain nombre de sources
#2. Connectez et organisez vos données qualitatives
En terminant la première étape, vous disposez désormais de toutes les données qualitatives dont vous avez besoin. Cependant, il y a toujours un problème, et ce problème est la structuration des données. Les données ne sont pas structurées. Il est nécessaire de compiler tous les commentaires en un seul endroit avant de pouvoir les examiner et leur attribuer une quelconque valeur.
Vous serez en mesure de résumer et de prendre des décisions basées sur ces données plus rapidement si elles sont toutes au même endroit et évaluées de manière cohérente.
#3. Codage de vos résultats de recherche qualitative
Toutes vos données de rétroaction sont maintenant au même endroit. Votre feuille de calcul, CAQDAS, référentiel de commentaires ou outil d'analyse des commentaires que vous pouvez utiliser pour stocker et analyser les commentaires. Ensuite, après avoir fourni vos commentaires, vous devrez les coder afin d'en extraire des informations exploitables.
Le codage consiste à étiqueter et à organiser vos données de manière à pouvoir ensuite trouver des thèmes dans les données ainsi que les relations entre ces thèmes. La majorité de cette procédure peut être automatisée et complétée pour vous si vous utilisez un outil d'analyse des commentaires.
#4. Analysez vos données
L'analyse de vos données vous mènera à de nouvelles perspectives. Cette section est l'endroit où vous commencez à aborder et à répondre aux questions de recherche que vous avez.
Il s'agit de comprendre les données. Et il s'agit de passer au crible les codes et de trouver des liens significatifs entre eux. Il est également important de s'assurer que chaque idée est différente et étayée par des preuves suffisantes.
L'étude comprend la détermination du degré auquel chaque code se connecte à divers profils démographiques et clients, ainsi que la détermination si ces points de données sont connectés ou non de quelque manière que ce soit.
#5. Décrivez vos résultats dans un rapport
Raconter l'histoire est la dernière étape de l'évaluation de vos données qualitatives. Il est temps de vous concentrer sur la narration de l'histoire à votre public maintenant que vos codes sont complets.
Les parties prenantes doivent avoir une compréhension claire de l'étude qualitative, des résultats et des idées avant de pouvoir proposer un plan d'action pertinent.
Conclusion
Un élément important de ce que la plupart des chercheurs traversent est le tri des données. Cependant, à l'ère de l'information d'aujourd'hui, même le chercheur le plus diligent est constamment confronté à un assaut de données qui submerge tous les efforts.
Un processus d'analyse des données joue un rôle essentiel dans la réduction de ces informations sous une forme plus précise et pertinente. Il permet aux chercheurs d'accomplir plus facilement leurs tâches.
Le processus d'analyse des données fournit également aux universitaires à la fois de meilleures données et un meilleur moyen d'examiner et d'étudier ces données.
FAQ sur le processus d'analyse des données
Quel est le cycle de vie de l'analyse des données ?
- Spécification des exigences en matière de données
- Collecte des Données
- Traitement de l'information
- Nettoyage de données
- Analyse des données
- Communication
Quels sont les types de méthodes d'analyse de données ?
- Analyse typologique 2. Analyse de cohorte 3. Analyse de régression
4. Analyse factorielle 5. Réseaux de neurones 6. Exploration de données
7. Analyse de texte 8. Analyse de séries chronologiques 9. Arbres de décision
10. Analyse conjointe
Quels sont les exemples d'outils utilisés dans le processus d'analyse de données ?
- Microsoft Power BI.
- SAP BusinessObjects.
- Sisense.
- TIBCO Spotfire.
- Pensée.
- Qlik.
- SAS Intelligence d'Affaires.
- Tableau.
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