A l'ère de l'information, les données sont passées de rares à écrasantes. La clé est d'examiner ce volume écrasant de données disponibles afin que les entreprises puissent interpréter correctement ses implications.. Mais travailler avec toutes ces informations implique la Vous devez disposer d'outils permettant l'utilisation de techniques d'analyse de données. correcte sans oublier la pertinence de garantir la qualité de l'information.
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Les mégadonnées ont poussé les analystes à produire de nombreux outils et techniques d'analyse de données sophistiqué utilisable par les grandes institutions. Mais à mesure que ces nouvelles techniques d'analyse de données prolifèrent, il ne faut pas perdre de vue certaines méthodes qui existent depuis longtemps et qui sont encore très précises.
Si vous débutez avec l'analyse Big Data, Nous vous suggérons de commencer par quelques principes de base, apprendre à éviter ses risques et s'orienter plus tard vers des techniques d'analyse de données plus sophistiquées.
5 Techniques d'analyse de données traditionnelles mais précises
Avant de lancer Application de techniques d'analyse de données plus complexes., Il est important de souligner investir le temps nécessaire pour rencontrer ses pionniers. Entre eux, on peut pointer cinq:
- Moyenne arithmétique. C'est la somme d'une liste de nombres divisée par le nombre d'éléments dans cette liste et est utilisé pour établir la tendance générale d'un ensemble de données. Trouver la moyenne vous aide également à obtenir un aperçu rapide des informations., car il est facile de calculer. Malgré cela, sachez que cela peut être un outil dangereux. Dans certains ensembles de données, la moyenne arithmétique est étroitement liée au mode et à la médiane, Oui dans les échantillons avec un grand nombre de valeurs aberrantes ou une distribution asymétrique, la moyenne ne fournirait tout simplement jamais la précision dont vous avez besoin faire un choix cohérent.
- Écart-type. Ce calcul est utile pour établir rapidement la distribution des points de données. Un écart type élevé signifie que les données sont plus largement distribuées à partir de la moyenne, tandis qu'un faible indique qu'il y a plus de données alignées sur la moyenne.. Le problème avec l'utilisation de ces types de techniques d'analyse de données est que, de la même manière qu'avec la moyenne, l'écart type peut être trompeur. Par exemple, si vos données ont un motif très étrange, comme une courbe non normale ou un grand nombre de valeurs aberrantes, l'écart type n'illustrera pas la réalité, puisque vous ne pouvez pas fournir toutes les informations dont vous avez besoin.
- Détermination de la taille de l'échantillon. Parfois, il n'est pas nécessaire de collecter des informations auprès de chaque membre d'une population et un échantillon suffit. Lors de la mesure d'un grand ensemble de données ou d'une population, c'est généralement le cas. Mais cependant, la clé est de déterminer la bonne taille afin que l'échantillon prélevé soit précis. Utilisation des méthodes de proportion et d'écart type, il est possible d'affiner cette mesure afin que la collecte de données soit statistiquement significative. L'inconvénient de cette technique tient au fait que lors de l'étude d'une nouvelle variable, Les équations de proportion peuvent devoir être basées sur des hypothèses qui peuvent être inexactes. D'être comme ça, cette erreur finirait par être reportée sur la détermination de la taille de l'échantillon, finir par affecter le résultat de l'analyse.
- Régression. Utilisé pour définir les tendances au fil du temps, puisqu'il modélise les relations entre les variables dépendantes et explicatives, qui sont généralement représentés graphiquement dans un nuage de points, indiquant si les liens qui existent sont forts ou faibles. Comme avec les techniques d'analyse de données précédentes, la régression est liée au risque. Le fait est que, parfois, les valeurs aberrantes dans un nuage de points sont importantes, mais l'analyste ne les découvrira jamais, puisque cette méthode a tendance à les ignorer.
- Tests d'hypothèses. Cette technique vous permet d'examiner si une prémisse est vraiment vraie pour votre ensemble de données ou votre population.. Élimine le risque que quelque chose soit accidentel. Malgré cela, être rigoureux dans son application, les tests d'hypothèse doivent se méfier des erreurs courantes, comme l'effet Hawthorne ou l'effet placebo.
Aujourd'hui, la technologie au service des institutions permet appliquer des solutions avancées qui automatisent l'analyse, laissant derrière le calcul manuel, réduisant ainsi l'intervention humaine et minimisant les risques.
5 des techniques d'analyse de données plus sophistiquées
Entre le techniques d'analyse de données qui contribuent le mieux à élargir la vision de l'entreprise, en fournissant des connaissances de qualité à l'entreprise sont:
- Apprentissage automatique. Cette sous-spécialité de l'informatique Il est inclus dans le domaine de l'intelligence artificielle et est également connu sous le nom d'apprentissage automatique... Elle est liée à la conception et au développement d'algorithmes qui permettent aux ordinateurs de promouvoir des actions basées sur des données empiriques.. Son objectif est d'apprendre à reconnaître automatiquement des modèles complexes et à prendre des décisions intelligentes basées sur des données.. Le traitement du langage naturel est un exemple d'apprentissage automatique.
- Les réseaux de neurones. Ce type de techniques d'analyse de données consiste en des modèles informatiques, inspiré par la structure et le fonctionnement des réseaux de neurones biologiques. De la même manière que les cellules et les connexions fonctionneraient et s'établiraient dans le cerveau, ces réseaux nous permettent de trouver des modèles dans les données. Les modèles non linéaires sont sa spécialité et sont fortement recommandés dans les applications impliquant un apprentissage supervisé et celles impliquant un apprentissage non supervisé.. Un exemple de ce type de technique serait l'identification des clients à risque d'abandon.
- Apprentissage des règles d'association. C'est un ensemble de techniques d'analyse de données utilisées pour découvrir des relations intéressantes entre les variables dans de grandes bases de données. La génération et le test de règles possibles sont le résultat de l'application d'algorithmes et, dans la pratique, l'une de ses utilisations les plus courantes est l'analyse du panier, qui permet aux détaillants de déterminer quels produits sont de plus en plus achetés. fréquence inférieure pour Optimisez vos décisions de planification et de sourcing.
- Algorithmes génétiques. On se retrouve à nouveau une sorte de techniques d'analyse de données inspirées de la nature. Dans cette circonstance, a un côté darwinien, car il est basé sur l'évolution naturelle, la survie du plus fort. Lors de l'application de cette technique, les solutions potentielles sont codées pour se combiner et même subir des mutations, tout comme cela pourrait être fait dans un laboratoire de chromosomes. Pour cela, après avoir étudié, les chromosomes individuels sont sélectionnés pour survivre dans un environnement modelé qui détermine la forme physique ou la performance de chacun par rapport au reste de la population. Les algorithmes génétiques sont souvent utilisés à des fins aussi multiples que maximiser la performance d'un portefeuille d'investissement ou pour piloter la planification des tâches dans les processus de fabrication.
- Analyse des séries chronologiques. Dans cette circonstance, les séquences de points de données sont analysées, représentant des valeurs dans des temps successifs, pour extraire les caractéristiques les plus significatives de l'information. Vous pourriez dire ça est l'utilisation d'un modèle pour prédire les valeurs futures d'une série chronologique sur la base des valeurs passées connues de la même série ou d'une autre série. La prévision des chiffres d'affaires serait une de ses applications dans l'entreprise.
Quelles techniques d'analyse de données peuvent ajouter le plus de valeur à votre entreprise? Votre organisation a-t-elle le niveau approprié de qualité de l'information pour assurer la fiabilité des résultats?
