L’analyse des données permet la recherche des régularités dans les données collectées durant l’enquête réalisée. Elle consiste également à comprendre la signification de ces régularités. L’interprétation, quant à elle, consiste à chercher l’explication des régularités mises en évidence.
Cependant, il n’est pas toujours facile d’analyser et d’interpréter les données d’une façon linéaire. Parfois, il est important de trouver davantage de données ou d’enregistrer et présenter les données disponibles d'une autre manière en vue de trouver les régularités.
Dans cet article, nous présenterons la manière d’analyser et d’interpréter les données et les méthodes d’analyse des données. Nous expliquerons également l’objectif de l’analyse et de l’interprétation des données ainsi que les outils d’analyse des données.
Table des matières
Comment faire l'analyse des données ?
Quelles sont les méthodes d'analyse des données ?
Quel est l'objectif de l'analyse des données ?
Comment analyser et interpréter les données ?
Quels sont les outils d'analyse de données ?
Comment faire l'analyse des données ?
L’analyse des données permet l’examen et l’interprétation des données dans le but de répondre à des questions précises.
Le processus se présente en plusieurs étapes, à savoir l’identification du sujet d’analyse, de la disponibilité de données, des méthodes à utiliser et la réalisation du résumé pour communiquer les résultats.
Par ailleurs, il faut savoir qu’il existe plusieurs manières pour réaliser l’analyse des données. Cela dépend en effet du type des informations existantes. Ainsi, il faut savoir qu’il existe deux types de données, à savoir les données qualitatives et les données quantitatives.
Les données qualitatives
Ce type de donnée comprend les renseignements non statistiques. En fait, les données qualitatives sont généralement peu structurées et sont classées en fonction de plusieurs indicateurs. Habituellement, les données qualitatives répondent aux questions fondamentales et peuvent déboucher sur des questions plus spécifiques.
Il convient également de noter que les données qualitatives servent à l'élaboration de théories, d'hypothèses et d'idées initiales. En outre, ce type de donnée est en général agrégé en utilisant des documents, des transcriptions, des images, des supports audio et vidéo, des renseignements, etc.
Les données quantitatives
Contrairement aux données qualitatives, les données quantitatives sont des données statistiques généralement représentées par des nombres ou d’autres valeurs. Ceci signifie que les données peuvent être analysées efficacement. D’ailleurs, elles sont subdivisées en deux sous-ensembles, données discrètes et données continues :
- Les données discrètes : des renseignements distincts et uniques qui ne peuvent être divisés en parties inférieures.
- Les données continues : des données qui peuvent être décomposées en petits éléments, ou des données qui changent continuellement.
Dans l’ensemble, il est nécessaire d’utiliser des méthodes d’analyse qui incorporent l'information relative au plan d'échantillonnage. En fait, ces méthodes sont généralement efficaces même quand certains aspects du modèle ne sont pas correctement spécifiés. Il faut également déterminer si les renseignements sur la conception peuvent être intégrés à l'analyse et, dans l'affirmative, comment procéder.
Quelles sont les méthodes d'analyse des données ?
Il faut savoir d’abord qu’il existe plusieurs catégories d’analyse des données, à savoir :
- Analyse descriptive : considérée comme le point de départ de toute réflexion analytique, l’analyse descriptive permet d’ordonner, de manipuler et d'interpréter des données brutes qui proviennent de plusieurs sources. Ces renseignements sont donc utiles à chaque entreprise. En effet, c'est une méthode qui permet d'organiser les données et de les soumettre à un examen plus approfondi.
- Analyse exploratoire : cette analyse a pour but premier d'explorer, comme l’indique son nom. Lorsque les données sont étudiées, l'analyse exploratoire permet de trouver des liens et de générer des hypothèses ainsi que des solutions pour des problèmes spécifiques.
- Analyse diagnostique : cette analyse permet aux analystes et aux dirigeants de mieux comprendre le contexte. Elle permet également de déterminer exactement comment faire face au problème ou au défi.
- Analyse prédictive : comme son nom l’indique, l’analyse prédictive permet de se projeter dans l'avenir. C’est une méthode qui se penche sur les résultats des analyses descriptives, exploratoires et diagnostiques. Cela permet de déployer et de développer les initiatives qui permettront non seulement d'améliorer les divers processus opérationnels, mais aussi de tirer un avantage très important par rapport à la concurrence.
- Analyse prescriptive : l’analyse des données prescriptives s'appuie sur des modèles ou des tendances pour élaborer des stratégies commerciales adaptées et pratiques.
Par ailleurs, il faut savoir que l’analyse de données est un processus complet qui fournit également aux chercheurs une vaste sélection d’outils différents, tels que les statistiques descriptives, l’analyse inférentielle et l’analyse quantitative. Pour cela, il convient d’intégrer des méthodes précises pour analyser efficacement les données en question. Nous en citons :
- L’identification de l’orientation : cette étape fait appel à la participation d'intervenants dans l'organisation. Elle exige également la détermination des objectifs stratégiques et la compréhension entre les parties prenantes et les décideurs des idées.
- L’élaboration des paramètres : pour établir les paramètres, il faut essentiellement cerner les problèmes à régler pour tirer le meilleur parti des données.
- La détermination des données agrégées : une fois les paramètres sont définis et les questions qui nécessitent des réponses, il convient de commencer la collecte des données. Dans cette étape, les décideurs Dans cette section, les décideurs déterminent la source de données qui fournit les renseignements les plus exacts à la structure.
- Le suivi du progrès : dans cette étape, il convient de définir les indicateurs clés de performances pour les données quantitatives et les données qualitatives. En effet, ces indicateurs (KPI) permettent d’évaluer la performance des activités commerciales et de mesurer le succès d'une entreprise dans la réalisation de ses objectifs opérationnels et stratégiques.
- La suppression des données non pertinentes : dans cette étape, l’entreprise utilise les principaux indicateurs de performance en vue de supprimer les données jugées non pertinentes. Cela permet d’avoir une source de données allégées et riches d'informations pertinentes.
Quel est l'objectif de l'analyse des données ?
L'objectif premier de l'analyse des données est de traiter l'information recueillie pendant la mise en œuvre d’un projet afin de parvenir à des interprétations et des conclusions.
De plus, l’analyse des données est considérée comme un élément important de la conduite des affaires. En effet, cette analyse permet un meilleur ciblage des clients et un excellent suivi de performance des produits, des services et des compagnes d’une entreprise. D’ailleurs, l'analyse des données permet aux entreprises de découvrir les habitudes de dépenses de leur clientèle.
En outre, l’analyse des données permet de réduire les coûts opérationnels en montrant à la société les domaines rentables et les domaines qui doivent être éliminés. Il s’agit également d’une technique qui permet de résoudre les problèmes et d’obtenir des données précises et concises. En effet, elle permet aux dirigeants de prendre des décisions plus claires grâce aux différentes informations pertinentes recueillies durant le processus d’analyse.
Comment analyser et interpréter les données ?
Comme cité auparavant, l'analyse des données consiste à déterminer, parmi les diverses données présentées, celles qui sont importants comptes tenus des objectifs de recherche. Elle consiste également à établir des relations entre les différentes données en question. En effet, l’analyse des données permet d'interpréter ou de débattre les résultats.
Par ailleurs, il existe plusieurs méthodes pour réaliser l’analyse des données, tel que mentionné ci-dessus. L’important, ici, est de distinguer entre les deux grands types de cette analyse, à savoir l’analyse des données quantitatives et l’analyse des données qualitatives.
Quant à l'interprétation, c'est une technique qui signifie la réflexion qui doit être faite sur les résultats de l’entreprise, en ce, en prenant en considération le problème et le cadre de référence. Il s'agit donc de donner une désignation particulière aux résultats observés au cours de la recherche. Parmi les éléments liés à l’interprétation, nous citons :
- Les nouveaux éléments particuliers du projet
- Les éléments déjà mis en évidence
- L'importance théorique et pratique des résultats
- Les éléments intéressants à mettre en œuvre.
Dans l’ensemble, l’interprétation est réalisée par l'identification de nouveaux éléments spécifiques du projet, en dégageant les éléments déjà observés, en identifiant la signification théorique et pratique des éléments dégagés et en recommandant les éléments intéressants à poursuivre.
Quels sont les outils d'analyse de données ?
Il existe plusieurs outils de business intelligence qui permettent l’analyse efficace des données. En effet, ces outils permettent de surveiller les activités des concurrents, contrôler le prix des produits de base et analyser les grappes de marché pour étudier le comportement des consommateurs. En effet, ils ont aidé les petites, moyennes et grandes entreprises à rester plus compétitives.
Nous vous présentons une liste non exhaustive des différents outils d’analyse des données :
- Microsoft Excel : cet outil dispose d’une grande capacité de collecte de données, et ce, à partir de plusieurs sources. Il s’agit également d’un outil qui permet de créer des histoires de par des visualisations et dispose des fonctionnalités avancées de pivot de puissance SGBDR.
- Microsoft Power BI : cet outil est considéré comme une solution basée sur les données. Il est devenu l’un des logiciels les plus utilisés par les entreprises grâce à un tableau de bord qui permet de surveiller les données à temps réel avec une visualisation complète.
- SPSS : ce logiciel fonctionne sur trois interfaces à savoir vue variable (saisie des données), vue des données (visualisation des entrées) et feuille de résultats (affichage des statistiques).
Conclusion
Nous avons présenté, dans le présent article, comment analyser et interpréter les données ainsi que les différents types et méthodes d’analyse des données. Nous avons également expliqué l’objectif de l’analyse et de l’interprétation des données et avons présenté quelques outils d’analyse des données.