Comment se former à l’analyse de données ?

Au sein des organisations, l’analyse de données est l’une des compétences les plus recherchées. En 2022, elle figure dans le top 5 des compétences demandées sur LinkedIn.

Aujourd’hui, maîtriser la data analyse est incontournable pour booster son parcours professionnel. Cela passe par de nombreuses compétences, mais également par des logiciels comme Power BI.

Que cela soit dans les secteurs de l’industrie, du tertiaire ou de la santé, tu pourras aider les dirigeants dans leurs prises de décision, grâce au pouvoir de la Data.

Dans cet article, nous allons te donner les clés pour se former à l’analyse de données.

Nous allons t’expliquer : 

• Pourquoi faut-il se former à l’analyse de données ?
• Quelles sont les situations que l’on peut résoudre grâce à l’analyse de données ?
• Comment faire une analyse de données ?

Pourquoi se former à l’analyse de données ?

A l’ère des nouvelles technologies et de la mondialisation, les marchés deviennent de plus en plus concurrentiels. Pour garder un temps d’avance sur leurs concurrents, les entreprises doivent sans cesse optimiser leur pratique et se mettre à jour.

Elles doivent : 

• Réduire les coûts de fonctionnement en interne ;
• Augmenter la productivité de leurs équipes ;
• Identifier les secteurs porteurs ;
• Concentrer leurs efforts sur ce qui marche ;
• Abandonner leurs efforts sur ce qui ne marche pas ;
• Se mettre à jour sur l'IA, et l'utilisation de ChatGPT pour la Data Analyse ;
• Etc.

Cela fait beaucoup d’actions à mener en parallèle de leur cœur de métier. 

Alors comment faire pour avoir un maximum d’impact en un minimum de temps ?

Pour y arriver, les entreprises analysent leurs actions à travers des méthodes de Data analyse. Ces techniques leur permettent de surmonter les problématiques rencontrées, en facilitant leurs prises de décision.

En 2023, la majorité des dirigeants ont compris l’opportunité d’utiliser les données comme moteur de croissance. L’enquête de Salesforce le montre, 80% des 10 000 dirigeants sondés ont exprimé que “l’analyse de données est essentielle à la prise de décision”.

Ils décident d’adopter une posture Data-driven

A travers des outils digitaux spécifiques à la Data science et des formules mathématiques, les entreprises peuvent traduire les données récoltées en tendance.

Ces tendances viendront nourrir leurs réflexions lors de prises de décisions. 

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L’analyse de données concerne toutes les entreprises

Finalement, quand on regarde les enjeux auxquels elles font face, on comprend très vite que cela touche l’ensemble des secteurs d'activités.

Chaque entreprise produit des données

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Peu importe leur taille, leur forme juridique ou leur domaine d’activité, les entreprises produisent des données numériques. Puisqu’elles utilisent toutes dans leur quotidien, des outils digitaux. Comme un : 

• Logiciel de facturation ou de paiement ;
• Logiciel de recrutement ;
• CRM pour la relation client ;
• etc.

La multiplication de solutions digitales dans leur organisation a pour effet d'accroître leur production de données.

Au-delà de leurs données internes, les entreprises exploitent également des données externes.

Avec l’accélération du digital dans nos vies, que cela soit en tant que consommateur ou citoyen, les données disponibles explosent. D’ici 2025, on estime qu’elles évolueront de +40% par an - source Statista.

L’explosion de données en ligne est une opportunité pour les organisations.

Les sociétés privées, mais aussi les institutions publiques, exploitent le développement des solutions digitales externes à leur organisation pour : 

• Mener une veille informative ou concurrentielle ;
• Analyser les données propres à un secteur ou à une population ;
• Analyser les avis et les besoins des consommateurs ; 
• Etc.

Par exemple, une société Tech qui souhaite commercialiser une application sur le bien-être, va étudier les tendances du marché. Elle va exploiter des données externes à son entreprise pour comprendre les comportements d’achat de sa cible.

Elle va analyser les commentaires sur les forums et sur les réseaux sociaux, consulter les chiffres sur la vente d’antidépresseurs en France, etc.

En faisant ce travail de recherche et d’analyse, la société Tech pourra adapter son produit et son offre auprès de sa cible. Et maximiser son impact.

Les données donnent de la visibilité à l’entreprise lorsqu’elle ne sait pas dans quelle direction aller.

Mais concrètement, en quoi consiste l’analyse de données ?

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Exemples de situations en entreprise où l’analyse de données est bénéfique

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scénario 1 :  une entreprise souhaite réduire le turnover de ses salariés

Depuis 8 mois, le DRH se rend compte que le taux de turn over des salariés grandit à grande vitesse. Cela l'inquiète. Il se pose des questions sur ces nombreux départs précipités.

S’agit-il d’une nouvelle tendance dans le salariat ? Ou les salariés partent parce qu’ils ressentent un mal être ?

Le DRH veut comprendre la situation. Et surtout, définir s’il faut s’en inquiéter ou pas. Il se rapproche d’un expert en analyse de données RH pour répondre à ces questions.

Analyse des facteurs de turnover

• Il collecte les données liées aux salariés : motifs de départ, poste concerné, département dans l’entreprise, la durée de service, etc.
• Les nettoie et les prépare à l’analyse
• Utilise des techniques d'analyse de données, telles que l'analyse de régression, pour identifier les facteurs qui sont fortement corrélés au turnover. Les facteurs incluent la rémunération, la charge de travail, la satisfaction au travail, la relation avec les collègues, etc.

‍Après l’analyse 

L’analyse de données a révélé que le taux de turnover était le plus élevé dans les métiers de la communication. L’analyse a montré que les employés faisaient de nombreuses heures supplémentaires chaque semaine, et cela sur une durée de 5 mois.

Le DRH comprend alors qu’il s’agit de burn out dû à un excès de travail.

Grâce à l’analyse de données, il a pu identifier les facteurs communs entre ces nombreux départs anticipés. Il a trouvé la source du problème.

A l’avenir il pourra mieux adapter sa politique de recrutement, pour soulager le service communication d’un surcroît d’activité.

Aussi, il prévoit, avec des experts Data, de créer un modèle prédictif basé sur les données collectées pour estimer la probabilité qu’un employé quitte l’entreprise dans un  avenir proche.

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Scénario 2 : une marque e-commerce souhaite améliorer ses ventes en ligne et optimiser ses ventes.

Depuis 4 mois, le directeur marketing de la marque e-commerce s’aperçoit que les chiffres des ventes stagnent. Il veut améliorer sa compréhension des clients pour booster ses ventes.

Il se rapproche d’un expert en analyse de données marketing pour l’aider dans ce projet.

Analyse les données commerciales

• L’expert collecte des données sur le comportement des visiteurs de son site web, y compris les pages visitées, la durée de la session, les produits consultés, les articles ajoutés au panier, et les taux d'abandon. 
• Il les nettoie et les prépare à l’analyse
• Utilise l’analyse de données pour segmenter sa base de clients en groupes en fonction de critères tels que le sexe, l'âge, la localisation géographique, le comportement d'achat précédent, etc

Après analyse

En comprenant mieux le comportement des clients et les performances de son site web, la marque e-commerce à amélioré l'expérience d'achat en proposant des offres adaptées aux différents profils de client et à leur comportements en ligne. Ce qui augmentera le taux de conversion et la fidélisation des clients. 

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Comment faire une analyse de données ?

Plusieurs outils et techniques existent pour mener une analyse de données, mais une seule méthodologie est partagée par tous pour la réaliser.

Ces quatre étapes sont indispensables pour s’assurer d’obtenir des données de qualité, qui sont fiables et exploitables.

Avant de passer à l’action, il faut se poser les bonnes questions

Quel est mon objectif ?

Quels types de données aies-je besoin ?

Quels sont les outils et techniques d’analyse qui me seront nécessaires pour y arriver ?

Selon la nature de la mission, certaines approches seront à prioriser.

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Collecter les données

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A cette étape, deux cas de figure s'imposent à nous ; soit récupérer les données en interne, soit les récupérer en externe, directement sur le web.

Pour aller chercher ces données externes à l’entreprise, deux options sont possibles :

1. Utiliser une API REST avec Python. Une API (“Application Programming Interface”) est une interface qui fait communiquer deux applications. Elle permet d’aller chercher les données depuis une application pour les intégrer à l’autre application.
2. Faire du web-scraping avec Python. Il s'agit d'un programme qui permet d’aspirer les données qui se trouvent sur un site internet.

Lors de la collecte des données, il est primordial de respecter les réglementations en vigueur, notamment en matière de protection des données personnelles et de confidentialité.

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Nettoyer et préparer les données

Une fois que les données sont collectées, il faut s’assurer qu’elles soient exploitables. Pour cela, on peut appliquer différentes méthodes afin de les nettoyer et les transformer.

On peut notamment utiliser des formules Excel pour faire un premier tri.

C’est une étape indispensable, car la plupart du temps, les données récoltées comportent de nombreuses anomalies. Parfois, un dataset comporte des : 

• Doublons ;
• Erreurs de frappe ; 
• Cellules vides ;
• Etc.

Transformer les données, ensuite, pour rendre possible des opérations et des analyses que le dataset brut ne permet pas..

Cette étape est très importante pour le résultat de l’analyse des données. 

Des erreurs présentes dans le jeu de données analysé peuvent fausser les conclusions. Ce qui peut mener les dirigeants à prendre des décisions incorrectes.

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Analyser les données

Ça y est, les données collectées sont exploitables, il est maintenant temps de les analyser.

En fonction de notre objectif, il faudra sélectionner la bonne méthode d’analyse adaptée.

Voici les principales : 

• L’analyse descriptive ; décrit les données telles qu’elles sont.
• L’analyse exploratoire ; tente de comprendre les raisons sous-jacentes à un phénomène observé dans les données.
• L’analyse prédictive ; utilise les données historiques pour faire des prévisions sur les événements futurs.
• L’analyse prescriptive ; qui utilise les données et les algorithmes pour recommander des actions pour atteindre un objectif spécifique.

Selon votre objectif, il est tout à fait possible de combiner plusieurs méthodes d’analyse de données.

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Communiquer les résultats avec la Data visualisation

Il est temps de communiquer les résultats obtenus auprès des autres services de l'entreprise.

Pour rendre cela possible et facile, il faut représenter les données sous formats graphiques. Il peut s’agir de : 

• Graphiques à barres ;
• Diagrammes circulaires ;
• Graphiques linéaires ; 
• Histogrammes ; 
• Etc.

Grâce à ces graphiques, il sera plus facile d’identifier les anomalies ou les comparaisons.

Aussi, les informations visuelles sont généralement plus mémorables que des listes de chiffres ou de texte. 

Elles captivent l'attention du public et favorisent son implication. Les rapports visuels sont plus susceptibles de susciter l'intérêt et de maintenir l'attention du public par rapport à un texte dense.

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Les logiciels d’analyse de données à maîtriser

Nous venons de voir les grandes étapes pour mener une analyse de données. Pour réaliser chacune d’entre elles, il faut utiliser différents outils de Data analyse.

Outils	Fonction
Python	Permet de manipuler, analyser et visualiser les données.
SQL	Permet d'extraire, de manipuler et d'analyser efficacement les données stockées dans des bases de données.
Tableau Software	Permet de créer des visualisations interactives et des tableaux de bord à partir de données.
Google Analytics	Permet de collecter, analyser et interpréter les données liées au comportement des utilisateurs sur un site Web.
Google Tag Manager	Permet de gérer et déployer efficacement des balises de suivi sur un site web sans avoir à modifier directement le code source du site.
Data Studio	Permet de créer des rapports et des tableaux de bord visuels interactifs qui synthétisent et présentent les données de manière convaincante.
Power BI	Permet de faire des représentations visuelles de données.
Excel	Permet de faire des calculs complexes, des tableaux, des graphiques ainsi que des bases de données.

Quel est le niveau de connaissance et compétences nécessaires pour débuter ?

Pour se former à l’analyse de données, il n’y a pas besoin d’être un expert en mathématiques. Avoir des bonnes bases en mathématiques peut être utile à la formation, mais n’est pas indispensable.

Généralement, les concepts mathématiques en lien avec l’analyse de données sont abordés durant la formation.

Un niveau bac S est suffisant pour appliquer les principes de la data analyse.

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Où se former à l’analyse de données ?

Si tu veux te former à l’analyse de données, plusieurs solutions s’offrent à toi.

Tu peux : ‍

Apprendre les bases théoriques en ligne

Grâce aux ressources disponibles sur le web, tu peux apprendre les fondamentaux de l’analyse de données.

Sur youtube, plusieurs chaînes sont dédiées à la Data analyse, comme Data Science et Comprendre l’informatique. En consultant ces vidéos, tu pourras comprendre l’environnement Data, découvrir les méthodes et les outils du moment.

Les blogs de professionnels comme Analytics.fr et Boryl t’aideront aussi à comprendre comment fonctionne la Data analyse. A travers des articles, tu pourras te cultiver gratuitement sur le sujet.

Si tu veux découvrir des cas de Data analyse, nous t’invitons à assister à nos webinars. 

C’est le meilleur moyen de voir des cas concrets de Data analyse en situation professionnelle. 

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Fréquenter les communautés Data

Chaque mois, des meet-up sont organisés en France pour parler de la Data analyse. Dans ce type d’événement, les professionnels partagent leurs méthodes et leurs outils pour réaliser des analyses de données.

Souvent, ce type d’événement s’adresse à un public plutôt chevronné qui souhaite développer son réseau professionnel, et partager leurs analyses / problématiques sur le sujet.

Mais rien ne t’empêche d’y aller. Généralement, tout le monde est le bienvenu à ce type d’événement.

Si tu es débutant, alors tu peux participer à des workshops spécialisés, comme ceux que nous organisons chez DataBird, au sein de notre communauté We Love Data.

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Suivre une formation en Data analyse dans un bootcamp

Un Bootcamp est une formation accélérée qui permet de développer rapidement de nouvelles compétences professionnelles.

C’est l’idéal pour les personnes qui veulent monter en compétences sur la Data analyse ou se reconvertir.

Grâce à son approche pédagogique, orientée sur des projets d’entreprise, le bootcamp permet aux apprenants d’apprendre en faisant.

En quelques semaines, tu es capable d’analyser des données dans un contexte professionnel.

Si cela t’intéresse, DataBird propose un Bootcamp en Data analyse pour acquérir les compétences nécessaires au développement de projets stratégiques dans les entreprises.

Viens discuter avec nous de ton projet professionnel, c’est avec plaisir que nous t’aiderons dans sa réalisation.