Analyse de données : Définition, utilisations, exemples et plus

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L'analyse de données est le processus de collecte, de transformation et d'organisation des données afin de tirer des conclusions, faire des prédictions et prendre des décisions éclairées. Le domaine englobe l'analyse de données, la science des données et l'ingénierie des données. Dans cet article, vous en apprendrez davantage sur ce qu'est l'analyse de données, comment elle est utilisée et ses concepts clés. Ensuite, si vous êtes prêt à explorer une carrière dans les données, envisagez de vous inscrire au Certificat professionnel Google Data Analytics, où vous acquerrez une compréhension immersive des pratiques et processus utilisés par les analystes de données juniors ou associés.

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

L'analyse de données est un domaine multidisciplinaire qui emploie un large éventail de techniques d'analyse, notamment les mathématiques, les statistiques et l'informatique, pour tirer des enseignements des ensembles de données. L'analyse de données est un terme général qui englobe tout, de la simple analyse des données à la théorisation des moyens de collecte des données et à la création des cadres nécessaires pour les stocker.

Comment l'analyse de données est-elle utilisée ? Exemples d'analyse de données

Les données sont partout, et les gens les utilisent quotidiennement, qu'ils s'en rendent compte ou non. Les tâches quotidiennes comme mesurer les grains de café pour préparer votre tasse du matin, consulter la météo avant de décider quoi porter, ou suivre vos pas tout au long de la journée avec un tracker de fitness peuvent toutes être des formes d'analyse et d'utilisation des données.

Les données sont également cruciales dans un sens professionnel. Les organisations qui utilisent les données pour orienter leurs stratégies commerciales constatent souvent qu'elles sont plus confiantes, proactives et financièrement avisées. Par conséquent, l'analyse de données est importante dans de nombreux secteurs. Un fabricant de baskets pourrait examiner les données de ventes pour déterminer quels modèles continuer et lesquels abandonner, ou un administrateur de santé pourrait examiner les données d'inventaire pour déterminer les fournitures médicales à commander.

Apprenez-en plus sur l'utilisation des données dans le monde réel dans cette conférence du Certificat professionnel en analyse de données de Google :

Analyse de données : Concepts clés

Il existe quatre types clés d'analyse de données : descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive. Ensemble, ces quatre types d'analyse de données peuvent aider une organisation à prendre des décisions basées sur les données. En bref, chacun d'eux nous indique :

• L'analyse descriptive nous dit ce qui s'est passé.

• L'analyse diagnostique nous dit pourquoi quelque chose s'est produit.

• L'analyse prédictive nous dit ce qui va probablement se passer à l'avenir.

• L'analyse prescriptive nous dit comment agir.

Les personnes qui travaillent avec l'analyse de données exploreront généralement chacun de ces quatre domaines en utilisant le processus d'analyse de données, qui comprend l'identification de la question, la collecte des données brutes, le nettoyage des données, l'analyse des données et l'interprétation des résultats.

Compétences en analyse de données

L'analyse de données nécessite un large éventail de compétences techniques en données pour être effectuée efficacement. Aborder méthodiquement les compétences énumérées ci-dessous — par exemple, en apprenant un peu chaque jour — peut aider à atteindre la maîtrise.

• Structured Query Language (SQL) : un langage de programmation couramment utilisé pour les bases de données

• Langages de programmation statistique : R et Python sont couramment utilisés pour créer des programmes d'analyse de données avancés

• Apprentissage automatique : une branche de l'intelligence artificielle qui implique l'utilisation d'algorithmes pour repérer des modèles de données

• Probabilités et statistiques : pour mieux analyser et interpréter les tendances des données

• Gestion des données : les pratiques de collecte, d'organisation et de stockage des données

• Visualisation des données : la capacité à utiliser des graphiques et des diagrammes pour raconter une histoire avec les données

• Économétrie, ou la capacité à utiliser les tendances des données pour créer des modèles mathématiques qui prévoient les tendances futures

Développez vos compétences en travaillant avec Excel et R dans le Certificat professionnel IBM Data Analytics with Excel and R.

Emplois en analyse de données

Les carrières dans l'analyse de données en France connaissent une forte croissance, avec une augmentation de 35,9 pourcent des offres d'emploi en 2023 [1]. Les analystes de données bénéficient de salaires attractifs, un débutant gagnant entre € 35 000 et € 40 000 brut annuel, tandis qu'un profil expérimenté peut atteindre € 45 000 à € 50 000 [2]. Cependant, selon une étude de Randstad, les entreprises françaises font face à une pénurie de talents, les compétences en données étant de plus en plus recherchées pour soutenir leur transformation numérique. Cette situation est particulièrement marquée dans les secteurs de la banque, de l'assurance et du commerce, qui sont les plus demandeurs de profils data [3].

Les carrières de niveau débutant en analyse de données comprennent des rôles tels que :

• Analyste de données junior

• Analyste de données associé

• Data scientist junior

Vous pouvez pratiquer l'analyse statistique, la gestion des données et la programmation en utilisant SQL, Tableau et Python dans le Certificat professionnel d'analyste de données de Meta, adapté aux débutants. Conçu pour vous préparer à un rôle de niveau débutant, ce programme à votre rythme peut être complété en seulement 5 mois.

À mesure que vous gagnez en expérience dans le domaine, vous pourriez être qualifié pour des rôles de niveau intermédiaire à supérieur comme :

• Analyste de données

• Data scientist

• Architecte de données

• Ingénieur de données

• Analyste d'affaires

• Analyste marketing

Cliquez sur les liens ci-dessus pour en savoir plus sur chaque parcours professionnel, y compris ce que les rôles impliquent ainsi que le salaire moyen et la croissance de l'emploi.

Vous avez des questions sur la carrière ? Nous avons les réponses.

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En savoir plus sur l'analyse de données

L'analyse de données consiste à utiliser les données pour obtenir des insights et prendre de meilleures décisions plus éclairées. Apprenez des meilleurs avec le Certificat professionnel en analyse de données de Google, qui vous préparera à un poste d'analyste de données de niveau débutant en environ six mois. Vous y apprendrez des compétences clés comme le nettoyage et la visualisation des données et acquerrez une expérience pratique avec les outils courants d'analyse de données grâce à des instructions vidéo et un projet d'apprentissage appliqué.