Comprendre l’analyse de données : Un guide pour les débutants

L’analyse descriptive désigne le processus d’analyse des données historiques afin de comprendre les tendances et les modèles. Par exemple, la réussite ou l’échec de la réalisation d’indicateurs clés de performance tels que le retour sur investissement.

La génération de rapports fournissant une vue d’ensemble des ventes et des données financières d’une organisation et offrant des insights précieux sur les activités et les résultats antérieurs est un exemple d’analyse descriptive.

L’analyse prédictive utilise les données historiques pour prédire ce qui pourrait se produire à l’avenir, par ex. en identifiant les tendances passées dans les données afin de déterminer si celles-ci sont susceptibles de se reproduire.

Les méthodes incluent un éventail de techniques statistiques et d’apprentissage automatique, y compris les réseaux neuronaux, les arbres de décision et l’analyse de régression.

L’analyse diagnostique aide à répondre aux questions sur les causes de certains événements en examinant les indicateurs de performance. Les techniques d’analyse diagnostique complètent l’analyse descriptive de base.

En général, l’analyse diagnostique implique de repérer des anomalies dans les données (comme un changement inattendu dans une mesure), de rassembler les données relatives à ces anomalies et d’utiliser des techniques statistiques pour identifier les explications potentielles.

L’analyse cognitive est une forme sophistiquée d’analyse de données qui s’étend au-delà des méthodes traditionnelles. Cette méthode utilise l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour comprendre, raisonner et apprendre à partir des données d’une façon qui ressemble aux processus de la pensée humaine.

L’analyse cognitive vise à simuler la pensée humaine afin de fournir des insights plus approfondis, reconnaître des modèles et de faire des prédictions.

L’analyse prescriptive contribue à répondre à des questions sur ce qui doit se passer ensuite pour atteindre un certain objectif ou une certaine cible. En utilisant les insights issus de l’analyse prescriptive, les organisations peuvent prendre des décisions fondées sur les données en cas d’incertitude.

Les analystes de données effectuant des analyses prescriptives s’appuient souvent sur l’apprentissage automatique pour trouver des modèles dans de grands modèles sémantiques et estimer la probabilité des différents résultats.

L’analyse de texte est un moyen d’apprendre aux ordinateurs à comprendre le langage humain. Elle implique l’utilisation d’algorithmes et autres techniques pour extraire des informations à partir de grandes quantités de données textuelles, telles que des messages sur les réseaux sociaux ou des préversions clients.

L’analyse de texte aide les analystes de données à interpréter ce que les personnes disent, à trouver des modèles et à obtenir des insights qui peuvent être utilisés pour prendre de meilleures décisions dans des domaines tels que l’entreprise, le marketing et la recherche.