Introduction à l'analyse des données
Dans cet article, nous verrons un aperçu de Qu'est-ce que l'analyse des données?. Dans le monde de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de la science des données, l'un des termes les plus utilisés est l'analyse des données. Nous pouvons dire que l'analyse des données aide les entreprises à comprendre quelle stratégie elles doivent appliquer et où l'appliquer. Avant d'entrer dans les détails de l'analyse des données, nous devons comprendre ce qu'est l'analyse des données et pourquoi l'analyse des données est nécessaire.
Qu'est-ce que l'analyse des données?
L'analyse des données fait référence à la technique d'analyse des données pour améliorer la productivité et développer les affaires. C'est le processus d'inspection, de nettoyage, de transformation et de modélisation des données.
Pourquoi avons-nous besoin d'une analyse des données?
Nous avons essentiellement besoin de l'analyse des données pour les raisons mentionnées ci-dessous:
- Recueillez des informations cachées.
- Pour générer des rapports basés sur les données disponibles.
- Effectuer une analyse de marché.
- Amélioration de la stratégie commerciale.
Qu'est-ce qu'un Data Analyst?
L'analyste de données est une personne qui collecte des données à partir de diverses sources et la structure et les modèles pour trouver un modèle pour générer le rapport. Diverses industries essaient de rassembler un ensemble diversifié de données pour en créer un modèle. Par exemple, les entreprises du secteur manufacturier enregistrent divers paramètres tels que l'état de la file d'attente pour l'unité de fabrication et la manière dont il peut être synchronisé avec d'autres unités telles que l'assurance qualité, l'emballage et l'unité de stockage pour garantir un temps d'arrêt minimum. L'idée ici est de réduire l'utilisation inactive d'une ressource qui augmentera la productivité sans impacter le coût. Tout comme l'industrie manufacturière, d'autres industries comme l'industrie du jeu gardent une trace des récompenses pour leurs utilisateurs et les entreprises de livraison de nourriture peuvent suivre les habitudes alimentaires des personnes dans certaines structures démographiques.
Étapes de base de l'analyse des données
Nous allons maintenant discuter de quelques étapes de base de l'analyse de données:
Étape 1: La tâche principale ici serait de profiler les données. Dans la structure actuelle, la plupart des industries traditionnelles ne sont même pas au courant des données dont elles disposent déjà, car il n'y avait pas de distinction claire entre les données d'interaction et les données transactionnelles. Par conséquent, le plus grand défi dans le cas de la mise en œuvre du Machine Learning ou de la mise en œuvre de l'IA est de savoir où se trouvent les données et comment elles se trouvent. Cela implique le profilage des données avec une énorme quantité de données et la découverte de propriétés telles que l'exactitude des données, l'exhaustivité des données, le pourcentage nul et surtout la pertinence et la catégorisation des données disponibles.
Étape 2: Ensuite, nous devons stocker ces données à l'aide de toute méthode de stockage de données non structurée. Cela revient à traiter les données non structurées via une infrastructure de Big Data déjà en place. L'infrastructure de stockage de l'ère moderne est différente du SGBDR traditionnel. Désormais, l'infrastructure Big Data peut extraire des informations de données non structurées comme un commentaire Facebook ou un message envoyé par e-mail.
Étape 3: La prochaine étape serait de construire un modèle après la catégorisation et le regroupement des données. Une fois qu'un modèle de données a été préparé, le système commencera à extraire des informations.
Étape 4: Une fois que les données commencent à circuler, diverses données telles que les données d'interaction et les données transactionnelles peuvent être corrélées et traitées pour établir un modèle qui sera non seulement en mesure de créer un rapport sur les données historiques, mais aussi de définir une stratégie claire pour l'avenir lorsqu'il est alimenté par un moteur d'IA.
Types d'analyse de données
L'analyse des données peut être de différents types:
1. Analyse descriptive
Ce type d'analyse indique à l'entreprise ce qui s'est réellement passé et ce qui s'est mal passé, par exemple le coma lorsqu'un restaurant apprend que les utilisateurs qui ont commandé la pizza une fois, ils ont continué à réorganiser, mais il n'y a pas de réapprovisionnement pour leur risotto. cela donne au restaurant un indice selon lequel ils devraient améliorer la recette de leur risotto et se concentrer sur la pizza pour faire fonctionner l'entreprise.
2. Analyse diagnostique
Cela vous explique pourquoi quelque chose s'est produit si vous prenez un exemple de BlackBerry, les données montrent que le marché des iPhone commence à exploser avec leurs téléphones à écran tactile sans clavier, les ventes de téléphones mobiles BlackBerry ont baissé et ont fait perdre à cette entreprise sa part de marché de manière significative. Il s'agit d'un exemple réel d'analyse diagnostique.
3. Analyse prédictive
Ce type de stratégie analytique indique à une entreprise ce qui est susceptible de se produire. Un autre exemple concret de cela serait le cas de Kodak. Là où ils étaient très en retard pour se rendre compte que finalement la photographie argentique serait éteinte et que le nouvel avenir serait numérique, leur analyse prédictive a échoué et d'autres comme Nikon, Canon, Sony ont conquis le marché. Kodak était si tard pour se lancer sur le marché des appareils photo numériques, c'était déjà fini pour eux.
4. Analyse normative
Cette analyse vise à comprendre et à décrire la marche à suivre future pour faire croître ou maintenir l'entreprise actuelle. en général, les entreprises utilisent des techniques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour définir les règles commerciales à venir. Un exemple de ceci pourrait être celui de toute entreprise de télécommunications qui comprend que, comme les téléphones s'améliorent dans le calcul, les appels seront moins prioritaires et l'accent sera mis sur la consommation de données mobiles.
Outils d'analyse de données populaires
Examinons quelques outils d'analyse de données largement utilisés ainsi que certains outils qui sont des leaders du marché dans ce segment:
- Tableau: il peut créer une visualisation de données, un tableau de bord et un rapport d'analyse après la connexion à diverses sources de données. Cet outil fonctionne sur des données non structurées donc compatible avec le Big Data.
- Power BI: Auparavant, c'était une extension de MS Excel plus tard, il est devenu un outil distinct. Il est léger et est mis à jour fréquemment.
- R et Python: Si vous aimez le codage et la personnalisation personnalisés, R et Python sont l'option pour vous. R est meilleur pour l'analyse statistique tandis que Python a intégré des bibliothèques d'analyse de données prêtes à l'emploi.
- Apache Spark: Apache Spark est un processeur de données rapide, léger et à grande échelle qui exécute les données des clusters de Big Data et peut traiter rapidement un énorme bloc de données.
Conclusion
Nous pouvons dire que l'utilisation appropriée des données peut donner un nouvel ensemble de perspectives à toute entreprise qui garantira une utilisation efficace de la ressource, une meilleure compréhension du client et du marché qui, à terme, entraînera la croissance de l'entreprise.
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