4 types d'analyse de données pour améliorer la prise de décision commerciale [avec exemples]

Au cours de la dernière décennie , le développement technologique a aidé plusieurs industries à générer et à conserver de vastes volumes de données. À tel point que le big data est l'un des mots à la mode les plus populaires du 21e siècle . Nous vivons actuellement dans une ère post-numérique, essayant de construire quelque chose avec cette information foisonnante et variée. Et la science des données est devenue un domaine multidisciplinaire dynamique pour nous aider à y parvenir.

Les analystes de données inspectent, nettoient, transforment et modélisent des données structurées et non structurées pour découvrir des informations qui pourraient être utiles à la prise de décision. Pour extraire ces connaissances, ils appliquent des méthodes, des algorithmes et des systèmes scientifiques. En d'autres termes, ils utilisent différents types d'analyse de données pour traduire des détails complexes en informations compréhensibles pour l'homme moyen.

Mais quelle est l'utilisation la plus importante de la science des données ? La réponse à cette question comporte quatre dimensions différentes, à savoir : descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive . Ainsi, nous rencontrons non pas un, mais 4 types d'analyse de données en science des données. Laissez-nous comprendre ces types d'analyses en détail.

Différents types d'analyse de données

1) Analyse descriptive des données : discerner la réalité

L'analyse descriptive des données consiste à utiliser les données brutes existantes pour brosser un tableau clair de ce qui existe. Par exemple, les données des états mensuels des profits et pertes d'une organisation pourraient être utilisées pour en savoir plus sur ses performances.

Et différentes mesures et métriques sur l'entreprise pourraient être compilées pour donner une vue globale de ses forces et faiblesses.

L'analyse descriptive est également utile pour présenter des informations en vue d'une analyse plus approfondie. Une analyse statistique des données démographiques des clients pourrait révéler le pourcentage de personnes dans un groupe d'âge particulier.

Les données sur les ventes et les prix pourraient être consolidées et comparées au fil des ans ou entre les départements. L'agrégation de données et l'exploration de données sont quelques-unes des techniques utilisées dans ce processus. Les analystes utilisent également des outils de visualisation pour améliorer le message.

2) Analyse des données de diagnostic : comprendre le « pourquoi »

Après le « quoi », vient le « pourquoi ». Et l'analyse des données de diagnostic facilite ce processus de raisonnement. Les analystes lisent, scannent, filtrent et extraient des données utiles pour découvrir pourquoi quelque chose se passe.

Comme son nom l'indique, l'analyse de diagnostic consiste à décomposer les informations disponibles et à identifier les causes de problèmes, d'événements et de comportements spécifiques. Par exemple, une grande organisation peut souhaiter obtenir des informations utiles sur ses problèmes complexes de main-d'œuvre.

Grâce à l'analyse des données, les responsables peuvent rechercher et créer des instantanés d'employés travaillant sur plusieurs sites et divisions. Ils peuvent également filtrer et comparer leur assiduité au travail, leurs performances, leurs mandats et leurs mesures de succession.

Les tableaux de bord Business Information ou BI avec des outils interactifs sont particulièrement utiles pour accéder à la cause première des problèmes de cette manière. L'exploration, la découverte de données, l'exploration de données et les corrélations sont quelques-unes des techniques populaires utilisées dans l'analyse diagnostique.

3) Analyse prédictive des données : se faire une idée de l'avenir

L'analyse prédictive est l'un des types d'analyse de données les plus intéressants . Cela nous aide à en apprendre davantage sur l'avenir!

Le monde est plein d'incertitudes. Et nous ne pouvons jamais vraiment savoir ce qui va se passer. Mais, nous pouvons essayer de prédire les événements futurs et donc de prendre de meilleures décisions. L'analyse prédictive des données peut nous aider à estimer la probabilité d'un événement, le moment où quelque chose pourrait se produire ou l'étendue d'un changement à venir.

Il analyse les données passées et présentes pour prévoir l'avenir. Les ventes vont-elles augmenter ou diminuer ? Quelle sera la situation des revenus en 2025 ? Les analystes cherchent à faire de telles projections avec autant de précision que possible. La modélisation des données et l'apprentissage automatique font partie des techniques qui gagnent de plus en plus en popularité dans ce domaine.

En règle générale, ils utilisent des données variables pour prédire des événements autrement inconnus. Disons qu'un modèle prédictif a produit une statistique sur un risque plus élevé de crise cardiaque chez les personnes âgées. La prédiction serait faite après avoir trouvé une relation linéaire entre les données variables sur l'âge et la fréquence des crises cardiaques dans une population.

Une telle analyse peut ainsi améliorer les soins aux patients, réduire les coûts et apporter une plus grande efficacité au secteur de la santé. Le secteur des services financiers utilise également l'analyse prédictive pour la détection des fraudes, l'investissement prédictif, etc.

4) Analyse prescriptive des données : suggérer la voie à suivre

Si l'analyse prédictive concerne la prévision, l'analyse prescriptive consiste à utiliser ces prédictions pour générer de la valeur. Il fournit la clé de l'avenir en prescrivant le meilleur plan d'action parmi les alternatives disponibles.

À ce stade, l'analyse utilise les informations des trois premières étapes pour déterminer la solution possible à un problème. Et il ne s'agit pas seulement d'en choisir, mais de comparer et de sélectionner les recommandations les plus adaptées à la situation donnée. Par exemple, une application mobile pour le trafic routier peut vous aider à choisir le meilleur itinéraire pour rejoindre votre domicile à partir de votre position actuelle.

L'application prendrait en considération la distance, la vitesse et les embouteillages pour vous indiquer le chemin le plus court ou le plus rapide pour vous y rendre. Un autre exemple est une agence de conseil utilisant l'analyse de données pour suggérer des emplacements avantageux pour déployer un nouveau produit.

Conclusion

Aujourd'hui, la science des données apporte une valeur considérable à tous les secteurs. Et les 4 types d'analyse de données mentionnés ci-dessus continueront de contribuer à la transformation à leur manière !

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