Tout ce que vous devez savoir sur les quatre types d’analyse de données

Les différents types d’analyse de données

L’analyse des données est utilisée pour répondre à des questions, identifier des tendances ou obtenir des insights pour la prise de décision. Il y a 4 types de base d’analyse :

• L’analyse descriptive aide à décrire quelle est la situation actuelle ou ce qui s’est passé dans le passé.
• Une analyse diagnostique explique pourquoi quelque chose s’est passé.
• L’analyse prédictive peut être utilisée pour reconnaître ce qui pourrait se passer dans le futur.
• Une analyse prescriptive, d’autre part, montre quelles mesures devraient être prises ensuite.

1. L’analyse descriptive – Qu’est-ce qui s’est passé ?

L’objectif principal de l’analyse descriptive est de découvrir quelle est la situation actuelle et donc de reconnaître si quelque chose a fonctionné dans le passé ou non. C’est la forme d’analyse la plus simple et donc la plus couramment utilisée. Elle utilise des données historiques pour obtenir une compréhension générale de ce qui s’est passé. Des tableaux de bord ou des rapports sont généralement utilisés à cet effet, dans lesquels les données sont visuellement préparées et présentées de manière facilement compréhensible. Cela permet d’apprendre des événements passés et d’avoir une idée générale de comment ils peuvent affecter les événements futurs.

Exemples :

• Analyses marketing : L’analyse descriptive peut être utilisée, par exemple, pour décrire le nombre de visiteurs sur le site web de l’entreprise, la source d’où ces visiteurs viennent ou l’engagement sur les médias sociaux. Google Analytics, l’outil le plus couramment utilisé à cet effet, peut donc être considéré comme un outil pour des analyses descriptives.
• Rapports financiers : Les rapports financiers décrivent également une situation actuelle en l’affichant en chiffres clés, tels que le chiffre d’affaires, et en le comparant à des périodes précédentes.
• Production : Les analyses descriptives peuvent également être utilisées en production, car elles peuvent montrer la productivité de zones individuelles, par exemple.

Les analyses descriptives forment généralement la base pour d’autres analyses, car elles peuvent être utilisées pour analyser facilement le passé. Les tendances et les changements qui se sont produits au fil du temps peuvent être facilement identifiés et servent de point de départ pour une analyse plus approfondie. De plus, les analyses descriptives peuvent aider à vérifier si tout se déroule selon le plan au moment actuel et, si ce n’est pas le cas, à découvrir dans quel domaine il y a actuellement des difficultés.

2. Analyse diagnostique – Pourquoi cela s’est-il passé ?

L’analyse diagnostique va un pas plus loin et tente d’identifier les causes derrière certains événements ou tendances. En examinant les relations entre différentes variables, il est possible de découvrir pourquoi quelque chose s’est passé et quels facteurs y ont contribué. Ce type d’analyse permet aux entreprises d’identifier les causes des problèmes et de trouver des solutions appropriées.
L’analyse diagnostique comprend diverses techniques telles que le forage de données (data drilling), l’exploration de données (data mining) et l’analyse de corrélation.

• Le forage de données soutient les entreprises dans l’exploration des données en fournissant différentes vues des données. Cela permet de plonger profondément dans les données et en même temps de résumer de grandes quantités de données brutes dans des rapports et des tableaux de bord pour l’analyse.
• L’exploration de données aide à identifier des anomalies, des motifs ou des corrélations dans les ensembles de données. Des méthodes telles que l’apprentissage automatique ou la statistique sont utilisées à cet effet.
• Une analyse de corrélation examine comment différentes variables sont liées entre elles et peut donc montrer dans quelle mesure une variable change en raison du changement d’une autre variable. Une forte corrélation indique une relation solide entre les variables tandis qu’une faible corrélation indique une relation faible.

De cette manière, les analyses diagnostiques peuvent aider à expliquer des événements imprévus, découvrir des anomalies ou reconnaître des relations causales.

Exemples :

• Succès de l’entreprise : Si un brusque ralentissement des ventes se produit, une analyse diagnostique peut être utilisée pour découvrir pourquoi cela s’est produit et quelles variables ont interagi.
• Santé : En médecine, l’analyse diagnostique est utilisée pour identifier les causes des maladies, comprendre l’apparition des symptômes et améliorer les options de traitement.
• Contrôle de qualité : En production, les analyses diagnostiques sont utilisées pour identifier et résoudre les problèmes de qualité. Cela permet d’identifier les causes des erreurs de production.
• Gestion de la relation client : Les analyses diagnostiques peuvent également être utilisées pour identifier les raisons des plaintes des clients ou de la désaffection. De cette manière, les produits ou le service client peuvent être améliorés.

3. Analyse prédictive – Que pourrait-il se passer dans le futur ?

L’analyse prédictive utilise des modèles statistiques et des algorithmes pour prédire les événements ou les tendances futurs. En utilisant des données historiques et en identifiant des modèles, des modèles prédictifs peuvent être développés qui aident à prévoir les développements futurs. De même, des méthodes statistiques, l’apprentissage automatique ou l’exploration de données sont utilisés ici pour analyser les données actuelles ou historiques, permettant ainsi de faire des prédictions sur le comportement futur. Ce type d’analyse est particulièrement utile pour identifier les opportunités et minimiser les risques.

Exemples :

• Prévention de la fraude : L’analyse prédictive peut être utilisée pour prédire le comportement des clients. Par conséquent, elle est souvent utilisée pour découvrir des motifs dans le comportement des clients qui pourraient indiquer des intentions frauduleuses, afin de prévenir la fraude.
• Assurance : L’analytique prédictive est également utilisée dans le secteur des assurances, car elle peut aider à prédire quels clients sont les plus susceptibles de faire une réclamation. Cela peut être utilisé pour déterminer le montant de la prime d’assurance.
• Retail : L’analyse prédictive peut également aider les détaillants à prédire la demande de produits pour planifier leur stock en conséquence.

4. Analyse prescriptive – Que devrions-nous faire ensuite ?

L’analyse prescriptive va au-delà de la prédiction et offre des recommandations pour des actions afin d’atteindre des objectifs spécifiques. En analysant différents scénarios et en testant des solutions, les entreprises peuvent prendre des décisions optimales. L’analyse prédictive fournit généralement la base pour cela. Ensemble, ces deux analyses montrent non seulement ce qui est susceptible de se passer dans le futur, mais fournissent également une recommandation claire sur comment y faire face pour obtenir le résultat souhaité. L’analyse prescriptive est donc particulièrement utile pour aborder des problèmes complexes et prendre des décisions stratégiques.

Nous voyons également des exemples d’analyse prescriptive dans la vie quotidienne :

• Navigation : de nombreux systèmes de navigation recommandent aux conducteurs quelle route ils devraient prendre, par exemple en fonction des données de trafic en temps réel, pour arriver à leur destination le plus rapidement possible.
• Shopping en ligne : Dans le commerce en ligne, des produits supplémentaires sont recommandés aux clients en fonction de leurs achats précédents et de leurs intérêts.

Cependant, l’analyse prescriptive peut également être utilisée pour optimiser les processus au sein des entreprises ou pour améliorer le service client, par exemple.

Conclusion

Les différents types d’analyse de données offrent aux entreprises des insights très différents sur leurs données, les aidant à répondre à diverses questions et à prendre des décisions bien fondées. Alors que les analyses descriptives décrivent la situation actuelle et que les analyses diagnostiques expliquent les causes des événements passés, les analyses prédictives fournissent un aperçu de l’avenir en faisant des prédictions sur les développements futurs. Les analyses prescriptives vont un pas plus loin et offrent des recommandations claires pour des actions afin d’atteindre des objectifs spécifiques. En combinant ces analyses, les entreprises obtiennent une vue d’ensemble de leurs données et peuvent prendre des décisions stratégiques pour atteindre leurs objectifs commerciaux.

Avec des logiciels d’intelligence d’affaires tels que myPARM BI^act, ces différents types d’analyse de données peuvent être utilisés efficacement. Par exemple, myPARM BI^act offre des fonctions pour la visualisation et l’analyse des données en utilisant des techniques telles que le forage de données ou l’exploration de données. Cela permet aux entreprises d’utiliser leurs données efficacement et de prendre des décisions éclairées.

Souhaiteriez-vous découvrir myPARM BI^act dans le cadre d'une démonstration? Contactez-nous dès maintenant pour un rendez-vous!