À l’ère de l’information, les données ne sont plus rares – elles sont écrasantes. La clé est de passer au crible le volume écrasant de données dont disposent les organisations et les entreprises et d’interpréter correctement leurs implications. Mais pour trier toutes ces informations, vous avez besoin des bons outils d’analyse statistique des données.
Avec l’obsession actuelle pour le « big data », les analystes ont produit un grand nombre d’outils et de techniques fantaisistes à la disposition des grandes organisations. Cependant, il existe une poignée d’outils d’analyse de données de base que la plupart des organisations n’utilisent pas… à leur détriment.
Nous vous suggérons de commencer vos efforts d’analyse de données avec les cinq fondamentaux suivants – et d’apprendre à éviter leurs pièges – avant de passer à des techniques plus sophistiquées.
Moyenne
La moyenne arithmétique, plus communément appelée » la moyenne « , est la somme d’une liste de nombres divisée par le nombre d’éléments de la liste. La moyenne est utile pour déterminer la tendance générale d’un ensemble de données ou pour fournir un aperçu rapide de vos données. Un autre avantage de la moyenne est qu’elle est très facile et rapide à calculer.
Pitfall:
Prise seule, la moyenne est un outil dangereux. Dans certains ensembles de données, la moyenne est également étroitement liée au mode et à la médiane (deux autres mesures proches de la moyenne). Cependant, dans un ensemble de données comportant un nombre élevé de valeurs aberrantes ou une distribution asymétrique, la moyenne ne fournit tout simplement pas la précision dont vous avez besoin pour prendre une décision nuancée.
Ecart-type
L’écart-type, souvent représenté par la lettre grecque sigma, est la mesure d’une dispersion des données autour de la moyenne. Un écart-type élevé signifie que les données sont plus écartées de la moyenne, alors qu’un écart-type faible signale que davantage de données s’alignent sur la moyenne. Dans un portefeuille de méthodes d’analyse de données, l’écart type est utile pour déterminer rapidement la dispersion des points de données.
Pitfall:
Tout comme la moyenne, l’écart type est trompeur s’il est pris seul. Par exemple, si les données présentent un schéma très étrange, comme une courbe non normale ou une grande quantité de valeurs aberrantes, alors l’écart-type ne vous donnera pas toutes les informations dont vous avez besoin.
Régression
La régression modélise les relations entre les variables dépendantes et explicatives, qui sont généralement représentées sur un nuage de points. La droite de régression désigne également si ces relations sont fortes ou faibles. La régression est couramment enseignée dans les cours de statistiques au lycée ou à l’université, avec des applications pour la science ou l’entreprise dans la détermination des tendances dans le temps.
Pitfall:
La régression n’est pas très nuancée. Parfois, les points aberrants d’un nuage de points (et leurs raisons) ont une importance significative. Par exemple, un point de données aberrant peut représenter l’entrée de votre fournisseur le plus critique ou votre produit le plus vendu. La nature d’une ligne de régression vous incite toutefois à ignorer ces valeurs aberrantes. À titre d’illustration, examinez une image du quatuor d’Anscombe, dans laquelle les ensembles de données présentent exactement la même ligne de régression mais incluent des points de données très différents.
Détermination de la taille de l’échantillon
Lorsque vous mesurez un grand ensemble de données ou une population, comme une main-d’œuvre, vous n’avez pas toujours besoin de collecter des informations auprès de chaque membre de cette population – un échantillon fait tout aussi bien l’affaire. L’astuce consiste à déterminer la bonne taille pour qu’un échantillon soit précis. En utilisant les méthodes de proportion et d’écart type, vous êtes en mesure de déterminer avec précision la bonne taille d’échantillon dont vous avez besoin pour que votre collecte de données soit statistiquement significative.
Ecueil:
Lorsque vous étudiez une nouvelle variable non testée dans une population, vos équations de proportion pourraient devoir s’appuyer sur certaines hypothèses. Or, ces hypothèses peuvent être totalement inexactes. Cette erreur se répercute alors sur la détermination de la taille de votre échantillon, puis sur le reste de votre analyse de données statistiques
Test d’hypothèse
Aussi communément appelé test t, le test d’hypothèse évalue si une certaine prémisse est réellement vraie pour votre ensemble de données ou votre population. En analyse de données et en statistiques, vous considérez que le résultat d’un test d’hypothèse est statistiquement significatif si les résultats n’ont pas pu se produire par hasard. Les tests d’hypothèses sont utilisés dans tous les domaines, de la science et la recherche aux affaires et à l’économie
Pitfall:
Pour être rigoureux, les tests d’hypothèses doivent faire attention aux erreurs courantes. Par exemple, l’effet placebo se produit lorsque les participants s’attendent faussement à un certain résultat et qu’ils perçoivent ensuite (ou atteignent réellement) ce résultat. Une autre erreur courante est l’effet Hawthorne (ou effet de l’observateur), qui se produit lorsque les participants faussent les résultats parce qu’ils savent qu’ils sont étudiés.
Dans l’ensemble, ces méthodes d’analyse des données ajoutent beaucoup de perspectives à votre portefeuille décisionnel, en particulier si vous n’avez jamais analysé un processus ou un ensemble de données avec des statistiques auparavant. Cependant, il est tout aussi important d’éviter les pièges courants associés à chaque méthode. Une fois que vous maîtrisez ces techniques fondamentales d’analyse statistique des données, vous êtes alors prêt à passer à des outils d’analyse de données plus puissants.
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