Il est toujours utile de poser à vos données les bonnes questions pertinentes. Aujourd'hui, les entreprises passent beaucoup de temps à obtenir les bonnes réponses à partir de leurs données. L'avantage de demander la bonne réponse à vos données peut conduire au succès de votre entreprise. Dans cet article, nous avons répertorié quelques conseils que vous pouvez utiliser lorsque vous jouez avec vos données. Espérons que cela vous aidera à optimiser la préparation des données pour le processus d'analyse et à vous assurer que toutes les étapes et bases importantes sont couvertes.
Quelle est l'importance d'une bonne question ?
Dans notre enseignement primaire, les enseignants disent toujours que « si vous ne comprenez pas le concept, posez des questions », mais la question doit être pertinente par rapport au sujet. De la même manière dans l'analyse de données, il est également bon de poser des questions, mais vous décidez à l'avance ce que vous voulez demander. Le fait est que vous n'obtiendrez pas une solution prête à moins que vous ne lui posez des questions spécifiques sur l'analyse des données.
Pour certaines raisons, si vous ne savez pas quelles questions poser à partir de vos données, vous devriez à nouveau examiner votre problème métier sur lequel vous travaillez. Si vous supposez que vous résolvez actuellement et qu'il a besoin de données, vous devez savoir si une approche basée sur les données peut améliorer votre solution existante. Cela peut être réalisé avec
des modèles d'apprentissage automatique,
mais ils n'ont que la valeur de ce que vous demandez à vos données.
Les questions sont plus importantes que les réponses et pour une réponse correcte, vous devez toujours poser une question significative pour plusieurs raisons :
- À moins que vous compreniez ou connaissiez la question, une réponse n'a pas de sens.
- Si vous réfléchissez à la question, vous ne pouvez débloquer qu'une seule réponse et, par conséquent, la valeur d'une réponse est liée à la qualité de vos questions, entre autres.
- Une question en soulèvera souvent beaucoup plus que vous n'auriez jamais pensé ne pas avoir posées auparavant.
Découvrir les meilleures questions à poser pour vos données
Lorsque vous combinez Big Data et Modern Data Science, cela vous permet de poser des questions d'une manière complètement nouvelle et en passant à l'analyse prédictive par le biais d'analyses descriptives, vous pouvez trouver de nouvelles branches d'interrogation des relations de données et des modèles auxquels vous êtes lié.
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Aujourd'hui, de nombreuses organisations suivent une approche basée sur les données pour poser des questions. Prenons un exemple, si votre profil de poste est un responsable marketing et que votre modèle de données comporte une variété d'attributs que vous souhaitez rassembler dans votre CRM. La question se pose du type "Combien de contacts avons-nous eu lors de notre dernière campagne ?" Ou "Quel est notre canal d'acquisition le plus performant ?" Ce sont des questions simples qui fournissent des informations utiles.
Toutes les entreprises, même les plus prospères, peuvent bénéficier de poser les bonnes questions. Après tout, vous ne pouvez pas obtenir de réponses sans questions, et la qualité des réponses que vous obtenez dépend de la qualité de vos questions et de la manière dont vous les posez.
Principales questions d'analyse de données pour améliorer les performances de votre entreprise
En analysant le secteur que vous exploitez et les concurrents que votre entreprise aime exploiter, la question de l'analyse des données doit être clairement définie. Une mauvaise identification peut entraîner une interprétation erronée, ce qui peut conduire directement à l'efficacité de l'entreprise, à des résultats généraux et à des problèmes.
Quel problème essayez-vous de résoudre ?
Il est préférable d'analyser d'abord votre entreprise. Recherchez les métriques et les KPI qui profiteront à votre entreprise. Considérez l'avenir de l'entreprise et commencez à travailler. Pouvez-vous influencer ce développement ? Identifiez où des changements peuvent être apportés. Si rien ne peut être changé, il est inutile d'analyser les données. La prochaine étape consiste à considérer vos data scientists. Encouragez-les et faites-leur prêter attention uniquement aux problèmes et opportunités connus, ainsi qu'à des informations plus tangibles. Cette approche aidera l'équipe à gagner en confiance.
D'où proviendront vos données ?
L'étape suivante consiste à identifier les sources de données. Ici, vous devez faire beaucoup d'efforts pour analyser les données brutes. Vous devez faire attention aux données à choisir et à celles que vous ignorez. Mais n'oubliez pas de sauvegarder vos données non sélectionnées pour une analyse future. Votre prochaine tâche difficile consiste à stocker les données dans un emplacement dans un dossier ou une base de données à filtrer. Soyez ouvert d'esprit sur vos sources de données à ce stade - tous les départements de votre entreprise, ventes, finances, informatique, etc., ont la capacité de fournir des informations.
Avez-vous besoin de modifier les données ?
La question ici est, avez-vous besoin de modifier les données ? La réponse sera oui. Il est nécessaire de modifier ou de manipuler manuellement les données pour une analyse efficace. Cette situation se produit lorsque des tables et des ensembles de données utilisent des formats différents pour les mêmes informations, ou que des valeurs incohérentes ou en double apparaissent dans l'ensemble de données ou lorsque vous essayez de regrouper les données dans différents modèles.
Quels KPI standard vous aideront ?
Bien sûr, les indicateurs de performance clés (KPI) sont importants dans les affaires. Mais, en fin de compte, les KPI ne sont utiles que lorsque vous identifiez les bons pour votre entreprise. Et ils ne fourniront des données critiques que si vous utilisez des KPI et analysez régulièrement ce qu'ils vous disent pour éclairer votre prise de décision.
Voyons cela à travers un exemple simple.
Comment pouvez-vous approuver la qualité des données ?
Vous savez déjà que les données arrivent sous la forme de plusieurs sources et qu'elles peuvent être dans un format propre ou inexact. Toutes les sources collectées au sein d'une entreprise peuvent ne pas contenir d'informations précieuses stockées qui profitent à l'entreprise. Ainsi, utiliser les informations et de quelle source elles proviennent devrait être l'une des principales questions à se poser sur l'analyse des données.
Les données montrent la réalité de votre entreprise, alors n'oubliez pas de filtrer votre ensemble de données et de tirer parti de l'analyse des données dans la vie réelle.
Selon l'enquête de Crowdflower , il a été noté que la plupart des data scientists consacrent du temps aux activités ci-dessous :
- Environ 60 % du temps consacré à l'organisation et au nettoyage des données.
- Près d'environ 19 % du temps consacré à la collecte d'ensembles de données.
- 9 % du temps utilisé dans l'exploration de données pour dessiner le modèle.
- La formation des ensembles de données nécessite 3 % de temps.
- 4% de temps passé à affiner les algorithmes.
- Et les 5% restants du temps sont utilisés pour d'autres activités.
Lorsque vous êtes satisfait de vos données et que vous vous êtes assuré de la qualité de vos données, vous êtes maintenant prêt à passer à l'étape suivante du processus d'analyse des données.
Avez-vous besoin de consolider davantage les données ?
Dans de nombreux cas, vous devez créer une nouvelle table au-dessus de celle qui existe déjà. Cela peut être fait par une analyse en entonnoir, dans laquelle vous souhaitez disposer d'informations de base sur un processus en cours à plusieurs étapes et créera différents compartiments dans lesquels classer chaque enregistrement.
Décidez des techniques d'analyse statistique dont vous avez besoin
Il existe plusieurs techniques d'analyse statistique que vous pouvez utiliser. Mais ici, la question est de savoir quelles techniques vous devez sélectionner. Ici, nous présenterons les 3 techniques les plus utilisées pour l'analyse commerciale :
Analyse de régression : L'analyse de régression dans la modélisation statistique est un ensemble de procédures statistiques permettant d'estimer la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.
Analyse de cohorte : L' analyse de cohorte est un type d'analyse du comportement qui divise les données en ensemble de données dans des groupes apparentés avant l'analyse. Ces groupes partagent généralement des caractéristiques ou des expériences communes dans un laps de temps défini.
Analyse prédictive et prescriptive : La prévision et l'analyse prescriptive fonctionnent sur l'analyse des ensembles de données actuels et historiques pour prédire les perspectives futures, y compris le potentiel futur et l'évaluation des risques.
Quels processus ETL doivent être développés ?
ETL signifie (Extraire-Transformer-Charger). C'est l'étape la plus importante lors de l'analyse de vos données. Le processus d'ETL consiste à lire les données de la base de données (source), à les transformer sous une forme différente et enfin à les charger dans une autre base de données. ETL facilite le travail des data scientists car les outils ETL décomposent les données pour accéder et analyser facilement les données. Ces outils apportent une solution efficace aux services informatiques. En utilisant les outils ETL, les scientifiques des données n'ont pas à extraire manuellement les informations d'une source différente ou vous n'avez pas besoin de connaissances avancées pour effectuer ce travail.
Quelle visualisation de données vous aidera ?
Vous êtes maintenant prêt avec vos données, mais votre processus n'est pas encore terminé. La visualisation des données est l'étape la plus importante de l'analyse des données. Une présentation efficace de vos données aura un impact positif sur votre utilisateur. Vous avez besoin de compétences pour choisir les meilleurs tableaux et graphiques pour la visualisation des données .
Il existe un certain nombre d'outils de visualisation de données disponibles en ligne. Ces outils peuvent efficacement préparer les données et interpréter les résultats.
Qui est l'utilisateur final de vos résultats ?
Enfin, nous sommes arrivés à la fin du processus. Voici les questions sur qui est l'utilisateur final de vos données. Certaines questions fondamentales viennent à l'esprit lorsque l'on considère l'utilisateur final et ses attentes
- Ce dont ils ont vraiment besoin à partir des données
- Comment les données leur profitent
- S'ils ont les compétences techniques pour trouver des informations à partir de données
- Combien de temps leur faudra-t-il pour analyser les données ?
- Sont-ils capables d'atteindre l'objectif pour lequel ils analysent les données ?
Vous devez connaître la réponse à la question ci-dessus. Cela vous aidera à décider du degré de détail de notre rapport de données et des données sur lesquelles vous devriez vous concentrer.
Faites attention à votre utilisateur, qu'il soit à l'intérieur de l'organisation ou chez des clients. Si votre rapport est conçu pour votre organisation, vous êtes la personne la mieux placée pour connaître les informations de votre organisation. Vous devez connaître tous les détails de l'entreprise et planifier en conséquence quel rapport sera bénéfique pour les membres de votre personnel. D'autre part, si le rapport est utilisé par des parties externes ou des clients, vous devez vous concentrer sur l'identification de la collaboration. Le rapport doit être facile à utiliser et prendre des mesures afin qu'il soit facile à comprendre et ne nécessite l'aide d'aucune équipe informatique.
Conclusion
Dans cet article, nous avons discuté de tout le processus de réussite de votre entreprise en appliquant la bonne question pour l'analyse des données. À l'aide des directives ci-dessus, vous pouvez formuler des questions qui peuvent vous aider à prendre les décisions commerciales nécessaires. Rappelez-vous toujours que de bonnes questions vous donneront un bon résultat.
