Analyse de données : définition, enjeux et méthodes de la data analysis en 2024

Le métier de Data Analyst est de plus en plus valorisé par les entreprises.

D’après l’institut Cooptalis, c’est le troisième métier le plus recherché dans le secteur des nouvelles technologies en 2023. L

e Data Analyst est en effet devenu indispensable pour mener l’analyse des données que les entreprises génèrent et collectent.

Mais c’est quoi, au juste, l’analyse de données ? Et pourquoi est-elle devenue incontournable au 21e siècle ?

L’importance croissante de la data analyse en entreprise

Pourquoi l’analyse de données est-elle devenue incontournable ?

Depuis l’ère du digital, on observe une croissance exponentielle du nombre de données collectées par les entreprises. Fini le temps où les relations clients étaient gérées avec un Rolodex papier !

Aujourd’hui, toute entreprise manage ses données clients à l’aide de logiciels qui captent toutes les informations possibles : qui est le client, à quelle fréquence achète-t-il, quels produits, quel est son historique d’échange de mails…

Et bien sûr, les entreprises ne collectent pas que des données sur leurs propres clients, mais aussi sur le marché, sur les entreprises concurrentes, sur l’environnement global… Dans le monde, le volume de données collectées a été multiplié par 100 entre 1987 et 2007, et depuis ce volume double tous les deux ans !

Il est alors indispensable pour toute entreprise de devenir data-driven. L’entreprise peut ainsi actionner de nouveaux leviers de croissance et acquérir des avantages concurrentiels.

En faisant parler les données, le Data Analyst joue le rôle de conseiller. Il permet aux managers de comprendre ce qui se passe dans l’entreprise et dans le monde, et de prendre les meilleures décisions stratégiques.

Les domaines d’application de la data analyse

Toute entreprise est concernée par la data analyse. En effet, on trouve de la data à deux endroits :

• en interne, dans les base de données de l’entreprise
• mais surtout sur Internet !
  

L’explosion de la vie en ligne rend accessible une quantité incroyable d’informations stratégiques. Sur le Web, une entreprise peut récolter les informations qui lui  permettent de :

• mener une veille concurrentielle,
• analyser les besoins et les avis des consommateurs,
• surveiller sa réputation,
• mettre en place un stratégie marketing data driven…
  

Les entreprises du secteur de la tech sont tout particulièrement concernées. En effet, l’activité de leurs utilisateurs génère des données dont elles peuvent se servir pour améliorer leur produit ou service. Quelques exemples :

• Un SaaS (software as a service) peut analyser les données de ses utilisateurs pour mieux comprendre leurs comportements et leurs attentes, et ainsi développer de nouvelles fonctionnalités.
• Une boutique en ligne peut devenir plus performante en adaptant l’expérience utilisateur selon les informations qu’elle a sur lui (nationalité, genre, âge, préférences, fréquence des visites, usage d’un mobile ou d’un ordinateur…)

Certaines entreprises, comme Google ou Meta pour citer des grands noms, génèrent tellement de données qu’on parle de Big Data. Google stocke chaque semaine l’équivalent de 15 000 pages A4 de données ! Stocker, canaliser et analyser la data devient alors un enjeu quasi-industriel. De telles entreprises doivent alors utiliser des infrastructures particulières, par exemple le NoSQL.

L'analyse de données permet non seulement de mieux comprendre le passé et le présent, mais elle peut aussi aider à prédire l’avenir. La technique du Machine Learning (“apprentissage automatique” en français) consiste à repérer des patterns dans les données existantes, pour pouvoir anticiper les données à venir.

Chez Databird, nous proposons une formation à la data analyse. Pendant notre bootcamp de huit semaines, nous t’enseignons comment récolter, analyser et modéliser les données. Tu apprendras également les principaux modèles statistiques du Machine Learning, tels que la régression linéaire. L’objectif est que tu deviennes opérationnel et employable en tant que Data Analyst à la sortie du bootcamp !

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Les outils du Data analyst

Le langage Python

Le langage de programmation Python est le langage de référence de la data science et donc de la data analyse.

Python présente de nombreux avantages : il est simple à apprendre, polyvalent et populaire.

Simple, parce que la syntaxe de Python est épurée et facile à comprendre. Cela en fait le langage idéal pour débuter en programmation.

Polyvalent, parce qu’on peut presque tout faire avec Python : créer et administrer un site Web, automatiser des scripts système (comme des envois de mails par exemple), développer des applications et des logiciels… Et bien sûr récolter, nettoyer et analyser des données !

Populaire, parce que les qualités de ce langage sont reconnues par l’ensemble de la communauté des développeurs. Cette popularité permet la cohésion de la communauté Python, qui fait évoluer le langage. En particulier, la communauté développe et met à disposition des bibliothèques Python, et beaucoup sont consacrées à la data analyse !

Le Data Analyst se sert donc de Python pour de multiples tâches :

• collecter les données grâce au web-scraping ou à l’utilisation d’une API.
• nettoyer les données, et même automatiser ce nettoyage.
• modéliser visuellement les données à l’aide des librairies Matplotlib et Seaborn.
• prédire l’avenir grâce au Machine Learning avec les bibliothèques Scikit-Learn, Tensorflow ou PyTorch.
  

Databird te propose une formation centrée sur la pratique, pour apprendre Python et être capable de l'utiliser efficacement en entreprise.

Le langage SQL

Le langage SQL est un outil qui permet de manipuler des bases de données. Le SQL, ou Structured Query Language, est le langage de référence en ce qui concerne les bases de données relationnelles.

Une base de données relationnelle est une base de données dans laquelle les données sont reliées entre elles par un système de clés. La clé primaire et la clé étrangère fonctionnent comme un numéro d’identification qui permet de faire le pont entre la donnée primaire et la donnée secondaire.

Les requêtes SQL permettent une multitude d’actions pour manipuler les données mais aussi pour les “faire parler”. Avec SQL, on peut :

• définir des données
• manipuler des données, notamment grâce aux jointures SQL.
• filtrer les données intéressantes grâce aux requêtes GROUP BY et HAVING, par exemple..
  

Databird propose également une formation à SQL. Tu découvriras les requêtes et les clauses SQL incontournables, et tu apprendras à les utiliser dans des projets business-oriented.

Chez Databird, nous proposons une formation à la data analyse. Pendant notre bootcamp de huit semaines, nous t’enseignons comment récolter, analyser et modéliser les données. Tu apprendras également les principaux modèles statistiques du Machine Learning, tels que la régression linéaire. L’objectif est que tu deviennes opérationnel et employable en tant que Data Analyst à la sortie du bootcamp !

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Comment faire de la data analysis?

L’analyse de données s’effectue en trois étapes :

1. La collecte des données,
2. Le nettoyage et la transformation des données,
3. La modélisation des données.
   

Capter les données à analyser : API et Web-scraping

Lorsque les données appartiennent à l’entreprise, c’est au Data Engineer de se remonter les manches afin de les rassembler au sein d’un data lake ou d’un data warehouse. L’accès à ces données permet alors au Data Analyst de travailler dessus.

Mais le Data Analyst peut également collecter la data qui n’appartient pas à l’entreprise.

Pour aller chercher ces données, deux options s’offrent au Data Analyst :

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.

Nettoyer et transformer les données à analyser

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

Nettoyer les données est incontournable parce qu’un dataset n’est jamais parfaitement propre : il comporte parfois des doublons, des cellules vides, des erreurs de frappe, des variables inexploitables…

Parfois, il faut isoler certaines données pour en extraire le sens. Par exemple, si le nom du client dans la base de données est “Monsieur Jean Bonneau”, isoler le terme “Monsieur” permet alors de créer une nouvelle variable déterminant le genre de chaque client. On peut alors mener des analyses pour savoir si tel article plaît plus aux femmes ou aux hommes.

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

Par exemple, lorsqu’on veut travailler sur des chiffres avec Python, il est indispensable que Python reconnaisse bien les données comme étant des chiffres et non une chaîne de caractères. Si on veut réaliser des statistiques, comme calculer le prix moyen des articles achetés par les clients, il faut nécessairement supprimer le symbole monétaire (€ ou $).

En effet, Python interprète la donnée “45,00 €” comme une chaîne de caractères (appelée Varchar), et refuse alors d’utiliser des opérations mathématiques. Dans ce cas, il faut transformer le prix en donnée de type Integer ou Decimal afin de pouvoir effectuer des calculs statistiques. 

Par ailleurs, on peut créer une nouvelle donnée en la déduisant de données existantes. Par exemple, il est possible de déterminer la fréquence moyenne d’achat grâce à l’analyse des dates d’achat d’un client. En répétant l’opération pour chaque client, l’entreprise peut ainsi se faire une idée du taux de fidélité de ses clients (sur un produit en particulier, sur une catégorie de produit ou de manière générale).

Ainsi, le nettoyage et la transformation d’une base de données sont une manière d’enrichir ses analyses. En tant que Data analyst, il est très important d’explorer et de comprendre la structure d’une base de données avant de se lancer dans la data visualisation !

Modéliser les données grâce à la data visualisation

La dataviz a pour objectif de rendre les données intelligibles pour les managers de l’entreprise. Autrement dit, une fois que les données ont été retravaillées, il s'agit alors les “faire parler”. Le Data Analyst peut le faire en mettant en avant un chiffre, ou une donnée. Il peut aussi le faire en modélisant visuellement les données à l’aide de graphiques : c’est en général le plus efficace, car une image vaut mille mots !

Il faut savoir que la data visualisation est un domaine spécifique à lui tout seul. Il existe des experts de la data visualisation qui sont capables de créer des tableaux de bords interactifs, ou des animations dynamiques à partir de sets de données brutes !

Voici un exemple datant de 2010, où le statisticien Hans Rosling avait accompli une prouesse technique en représentant 200 ans d’évolution démographique à l’échelle de la planète.

La visualisation des données est une étape indispensable, car elle va servir de médium entre le professionnel de la donnée et les décideurs de l’entreprise. En général, ce à quoi les décideurs ont accès, ce n’est pas le set de données brutes, mais des graphiques. Il est donc indispensable de bien choisir :

1. les données à représenter
2. la manière de les représenter.
   

Si le Data Analyst a obtenu des résultats très intéressants mais s’il n’arrive pas à les transmettre à cause de visuels inintelligibles, tout son travail n’aura servi à rien ! Il faut donc sélectionner avec un soin particulier les données à représenter, et le faire de manière claire. La capacité des managers à prendre les décisions adéquates en dépend.

Il existe de nombreux outils de data visualisation. Citons Google Data Studio, Tableau, Plotly, Quickview, Visual.ly. Ces outils viennent en complément des bibliothèques Python consacrées à la visualisation : Matplotlib et Seaborn.

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Chez Databird, nous t’apprenons à maîtriser Google Data Studio, un outil simple gratuit, et Tableau Software, un outil plus puissant, pour te permettre de répondre à tes besoins.

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Bonnes pratiques de l’analyse de données en entreprise

Pour que la communication soit la plus fluide possible entre le data analyst et les managers, voici nos conseils.

Premièrement, assure-toi que ton interlocuteur connaisse la source des données et la méthode utilisée pour calculer les statistiques. Il comprendra mieux où tu veux en venir s’il sait d’où viennent les données et à quoi elles correspondent. Essaie d’expliquer au mieux comment tu as transformé tes data brutes.

Ensuite, recherche la simplicité du message. Pour restituer une analyse exploratoire des données, un support visuel efficace ne comporte qu’une seule information, qui doit sauter aux yeux. Cela évite de perdre tes auditeurs si tu présentes tes slides en public. 

Enfin, tu peux vaincre la peur des chiffres chez tes interlocuteurs si tu les aides à mieux les comprendre le résultat de l’analyse. N’hésite pas à commenter le contenu de ton visuel, que ce soit à l’oral ou à l’écrit. Tu peux ainsi fournir des clés d’interprétation et optimiser la valeur ajoutée de tes analyses.

Data analysis : types et techniques d’analyse des données

De nombreuses techniques d’analyse permettent de représenter des données qui comportent plusieurs composantes. Par exemple, la phrase “Monsieur Jean Bon a acheté 2 pulls sur le site Internet à 16h25” est une donnée, qui comporte plusieurs composantes :

• le client est Monsieur Jean Bon,
• le client est un homme,
• les produits achetés sont des pulls,
• le nombre de produits achetés est 2,
• l’heure d’achat est 16h25,
• l'achat a eu lieu sur le site Internet.

Les méthodes d’analyse par réduction des dimensions permettent de modéliser de telles données comme des nuages de points à deux ou trois dimensions. Pour cela, on utilise des outils mathématiques et statistiques : l’algèbre linéaire et l’analyse vectorielle.

L’analyse en composantes principales (ACP)

L’analyse en composantes principales permet de modéliser des variables quantitatives.

On réduit n variables initiales corrélées (celles contenues dans le set d’origine) en p variables non corrélées. On obtient ainsi un nuage de points, qu’on analyse en étudiant les vecteurs reliant chaque point à l’origine. Sur le graphique, plus les vecteurs associés à deux points sont écartés par un grand angle, plus les deux points sont dissemblables en réalité.

Le principal intérêt de cette méthode est de résumer l’information : en effet, on réduit mécaniquement le nombre de variables. Cette réduction permet de représenter les données sur un graphe en deux (ou trois dimensions) et de les rendre intelligibles pour le cerveau humain !

L’analyse factorielle discriminante (AFD) 

L’analyse factorielle discriminante permet de distinguer, au sein du set de données, des sous-groupes de données homogènes qui se comportent de la même manière.

Par exemple, on a un ensemble de n individus qu’on veut ranger en q groupes. Pour chacun de ces n individus, on connaît p caractéristiques qui leur sont propres. L’analyse factorielle discriminante permet de sélectionner parmi ces p caractériques celles qui sont discriminantes. Les caractéristiques discriminantes (qui peuvent être au nombre de p au maximum) permettent de distinguer à quel groupe tel individu appartient.

Il est possible de mesurer la qualité de la discrimination avec le “lambda de Wilks”. Cette quantité, propre à chaque variable discriminante, permet d’évaluer à quel point chaque variable joue un rôle essentiel (ou non) dans le classement des individus.

L'analyse factorielle des correspondances (AFC)

L’analyse factorielle des correspondances a été développée par le chercheur Jean-Paul Benzécri. Son principe est proche de celui de l’analyse en composantes principales (ACP), mais l’AFC s’intéresse à des variables qualitatives. Ces variables qualitatives sont toujours au nombre de deux.

L’analyse factorielle permet de réduire le nombre de caractéristiques définissant chacune des deux variables, grâce à un regroupement de facteurs. On représente donc les variables dans un espace aux dimensions réduites, ce qui les rend représentables graphiquement et intelligibles. 

L'analyse factorielle des correspondances multiples (AFCM ou ACM)

L’analyse factorielle des correspondances multiples découle de l’analyse factorielle des correspondances et de l’analyse en composantes principales. 

Il s’agit d’une méthode d’analyse des variables qualitatives, mais contrairement à l’AFC, cette méthode n’est pas limitée à deux variables. 

L’analyse en composantes indépendantes (ACI)

La méthode d’analyse en composantes indépendantes relève des statistiques et des réseaux de neurones. Elle s’inspire à l’origine d’un domaine de physique : celui du traitement du signal. L’ACI permet de résoudre le problème de la séparation aveugle des sources.

L’idée est que les variables se chevauchent et se brouillent mutuellement. Mais, comme chaque variable est indépendante des autres, il est possible de l’isoler. 

Comment se former à la data analyse? 

Chez Databird, nous proposons différentes formations pour t’aider à devenir un professionnel de la data analyse. Quels que soient tes besoins et tes disponibilités, tu trouveras le programme qui te convient !

Nos programmes visent à t’apporter les connaissances et les bonnes pratiques qui te rendront opérationnel en entreprise. 

Formation à la data analyse à temps plein

Nous propose un bootcamp de 8 semaines intensives pour te donner les clés de la data analysis en entreprise. Les journées s’articulent entre : 

• Un cours théorique chaque matin, qui te permet de prendre en main les outils du Data Analyst (Python, SQL, Tableau…).
• Une session de pratique chaque après-midi, encadrée par un professeur qui sera présent à chaque instant pour répondre à tes questions.
  

Le programme des 8 semaines de formation est réparti en 4 modules :

• Module 1 : cours sur la récupération et le nettoyage des données, avec l’utilisation de SQL.
• Module 2 : cours sur l’analyse de données, avec Google Data Studio et Python, et introduction au Machine Learning.
• Module 3 : cours sur la data et le business.
• Module 4 : réalisation d’un projet final sur 10 jours, présenté devant un jury de professionnels.

De plus, pour t’aider à percevoir les enjeux opérationnels qui sous-tendent l’analyse de données, nous invitons chaque semaine un professionnel du secteur. Il te donne les clés de sa pratique et partage avec toi son expérience du métier !

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Formation à la data analyse à temps partiel 

Pour nous adapter à ton emploi du temps, nous proposons également une formation à temps partiel et à distance. Cette formation propose les mêmes cours que la formation à temps plein, mais à un rythme et sous un format différent.

La formation à temps partiel a 3 points forts :

1. Flexibilité et autonomie

Tu as toute la semaine pour découvrir les cours et les exercices en vidéo. Tu as également accès à des fiches de synthèse et à des QCM pour te tester.

2. Un accompagnement personnalisé

Deux fois par semaine, tu interagis directement avec un professeur lors des masterclass. Il peut ainsi t’apporter des réponses à tes questions et des conseils personnalisés pour mieux progresser.

3. Une communauté engagée et réactive

Un forum collaboratif est accessible tout au long de la formation et permet de continuer de progresser en s’entraidant. La famille des Databirdies reste en contact après la fin de la formation afin de t’accompagner dans ta nouvelle aventure dans le monde de la data analyse.

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Formation à la data analyse à ton rythme

Si tu souhaites te former à l’analyse des données à ton rythme, c’est possible ! Tu peux choisir des cours à la carte.

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Nous proposons une pédagogie par la pratique, qui te permet d’acquérir des savoir-faire applicables au business. En plus des cours en vidéo, tu es accompagné par un coach que tu retrouves une fois par semaine en visio. Tu profites ainsi à la fois d’une formation flexible et personnalisée !

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