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La data analyse consiste à analyser les données dans le but d’améliorer la prise de décisions. Elle permet de mieux comprendre les informations et de les exploiter de manière optimale.
La data analyse, également connue sous le nom de data analytics, vise à explorer, analyser et transformer les données afin d’identifier des schémas et des tendances exploitables. Elle permet d’optimiser la prise de décision.
La data analyse est un enjeu stratégique crucial pour les entreprises. Elle permet de mieux exploiter les données afin de déterminer les tendances et les schémas, de comprendre les préférences des consommateurs, d’anticiper les problèmes, de surveiller les concurrents, d’optimiser le service client, de trouver de nouvelles opportunités business, etc.
Par exemple, les usines de production utilisent la data analyse pour planifier le travail en exploitant des données telles que le temps d’arrêt, le temps d’exécution et la file d’attente. Les entreprises de jeux l’utilisent pour définir les calendriers de récompenses des joueurs. Les sociétés de contenu l’utilisent pour personnaliser la navigation, organiser les suggestions et prioriser les contenus selon les utilisateurs.
La data analyse comprend plusieurs étapes :
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Il s’agit d’identifier la manière dont les données seront regroupées, en fonction de critères tels que l’âge, le sexe ou la situation géographique.
Les données peuvent être collectées à l’aide d’outils tels que les ordinateurs, les logiciels en ligne, les caméras ou le travail manuel.
Après la collecte, les données doivent être organisées pour faciliter l’analyse. Cela peut se faire via une feuille de calcul ou un logiciel de traitement statistique des données.
Avant de commencer l’analyse, il est important de nettoyer les données afin d’éliminer les erreurs, les duplications ou les manques éventuels.
Il existe quatre types de data analyse :
Qu’est-ce que la data analyse ?
En quoi consiste la data analyse ?
Pourquoi la data analyse est-elle importante ?
Les étapes de la data analyse
1. Exigences en matière de données
2. Collecte des données
3. Organisation des données
4. Nettoyage des données
Les différents types de data analyse