Comment les méthodes d'analyse statistique élèvent les données à un nouveau niveau en 2023

Si votre entreprise ne regarde pas de près ses données, il y a tout un monde de possibilités que vous manquez.

Avec l'aide de l'analyse commerciale, votre organisation peut faire plus avec ses données que jamais auparavant, il vous suffit de savoir par où commencer. Que ce soit pour faire des prédictions ou trouver des tendances, utiliser un logiciel d'analyse statistique est votre meilleur pari pour obtenir les informations dont vous avez besoin.

Il y a beaucoup de choses qu'une entreprise peut faire avec ses big data, et l'analyse statistique est un moyen pour les organisations de l'examiner et d'en tirer des leçons de manière intelligente. Elle traite de divers composants des données, y compris la collecte de données, les enquêtes et les expériences.

En tant qu'aspect de l'intelligence d'affaires, l'analyse statistique examine les données commerciales et rend compte des tendances en utilisant cinq étapes clés.

• Décrire le type de données qui sera analysé
• Explorer la relation des données avec la population sous-jacente
• Créer un modèle statistique pour résumer la compréhension de la relation des données avec la population sous-jacente
• Prouver ou réfuter la validité du modèle
• Utiliser l'analyse prédictive pour exécuter des scénarios qui guideront les actions futures

En statistique, une population est l'ensemble du groupe de données analysé. Cela peut se référer à des données comme un groupe entier de personnes, d'objets, d'animaux, combien de visites sont effectuées à l'hôpital en une année, des événements, ou même des mesures. Elle peut être de n'importe quelle taille si elle inclut toutes les données analysées.

Importance de l'analyse statistique

Une fois les données collectées, l'analyse statistique peut être utilisée pour de nombreuses choses dans votre entreprise. Certaines incluent :

• Résumer et présenter les données dans un graphique ou un tableau pour présenter les principales conclusions
• Découvrir des mesures cruciales au sein des données
• Calculer si les données sont légèrement regroupées ou dispersées, ce qui détermine également les similitudes
• Faire des prédictions futures basées sur le comportement passé
• Tester une hypothèse issue d'une expérience

Il existe plusieurs façons dont les entreprises peuvent utiliser l'analyse statistique à leur avantage. Certaines de ces façons incluent l'identification de qui, dans votre personnel de vente, a de mauvaises performances, la découverte de tendances dans les données clients, la réduction des principales lignes de produits opérationnelles, la réalisation d'audits financiers, et une meilleure compréhension de la façon dont les performances de vente peuvent varier dans différentes régions du pays.

Analyse statistique vs. analyse de données

Dans l'intelligence d'affaires, il est courant de confondre l'analyse statistique et l'analyse de données pour résoudre divers problèmes qu'une organisation peut rencontrer. Cependant, les outils d'analyse de données et le processus global ont des différences clés par rapport aux types courants d'analyse statistique.

L'analyse statistique applique des méthodes statistiques spécifiques à un échantillon de données pour comprendre la population totale. Elle permet de tirer des conclusions sur des marchés particuliers, des cohortes, et un regroupement général pour prédire le comportement et les caractéristiques des autres.

L'analyse de données est le processus d'inspection et de nettoyage de toutes les données disponibles et de les transformer en informations utiles qui peuvent être comprises par des personnes non techniques. Cela est crucial lorsque l'on considère que les données peuvent être dénuées de sens si elles ne sont pas comprises par ceux qui prennent des décisions.

L'analyse de données peut être utilisée comme une entrée pour effectuer une analyse statistique, car les données de diverses sources peuvent être combinées pour réaliser le processus statistique.

Principaux types d'analyse statistique

Lors de l'application de l'analyse statistique à votre entreprise, les deux principaux types que vous utiliserez sont descriptif et inférentiel. Cependant, il existe d'autres types que de nombreuses entreprises utilisent également, en fonction de l'objectif global ou de la question que l'organisation cherche à répondre.

Analyse statistique descriptive

L'analyse descriptive crée des rapports simples et des graphiques à l'aide de logiciels de visualisation de données qui permettent aux entreprises de comprendre ce qui s'est passé à un moment donné. Il est important de noter que l'analyse descriptive ne concerne que les événements qui se sont produits dans le passé.

La partie réelle des données de l'analyse descriptive se concentre sur la réponse à "ce qui s'est passé" d'une manière qui plonge profondément dans les données passées.

Comme son nom l'indique, elle est utilisée pour décrire les caractéristiques de base des informations passées et les résumer facilement et rationnellement. Il est important de garder à l'esprit que ce type d'analyse statistique n'est pas utilisé pour tirer des conclusions. Vous ne pouvez que décrire ce que quelque chose est et ce que les données du passé représentent.

Par exemple, une entreprise peut utiliser l'analyse statistique descriptive pour examiner le trafic de votre entreprise tout au long de l'année écoulée. Vous pouvez voir des choses comme quand le trafic a chuté, quand il a repris, quel mois a eu le plus de trafic, et le trafic moyen de chaque mois. Cependant, ces données ne vous disent pas pourquoi le trafic a chuté.

L'analyse statistique descriptive ne fait que décrire les données ou résumer les informations entourant les données. Il est toujours important de comprendre vos données de manière significative.

Les objectifs de l'analyse descriptive sont :

• Décrire les données de manière visuelle
• Expliquer ce que les données présentent

Analyse statistique inférentielle

Alors que les statistiques descriptives ont une limitation en ce sens qu'elles ne permettent que des hypothèses plus larges sur les données, les objets ou les personnes que vous mesurez, l'analyse statistique inférentielle peut résoudre cette limitation.

Les statistiques inférentielles sont le résultat d'estimations plus compliquées et mathématiques. Les échantillons analysés permettent aux utilisateurs de déduire ou de conclure des tendances sur une population plus large. Elles prennent des données d'un échantillon et tirent ensuite des conclusions sur une population ou un groupe plus large.

L'analyse statistique inférentielle est souvent utilisée pour étudier la relation entre les variables au sein d'un échantillon, permettant des conclusions et des généralisations qui représentent avec précision la population. Et, contrairement à l'analyse descriptive, les entreprises peuvent tester une hypothèse et tirer diverses conclusions à partir de ces données.

Par exemple, vous voulez connaître la garniture de pizza préférée de tout le monde dans le monde. Il y a de fortes chances que vous n'alliez pas interroger tout le monde dans le monde. Au lieu de cela, vous essayeriez d'échantillonner une population représentative de personnes et tenteriez d'hypothétiser vos résultats.

D'un point de vue plus commercial et réaliste, vous pourriez vouloir poser à chacun de vos clients une question sur votre produit ou service. Si vous avez 100 000 clients, interroger chacun d'eux peut être difficile. Au lieu de cela, vous choisiriez un groupe d'échantillons de clients.

Bien que ce processus ne soit pas parfait, et que vous puissiez avoir du mal à éviter les erreurs, il permet aux chercheurs de faire des inférences raisonnées sur la population.

Les objectifs des statistiques inférentielles sont :

• Tirer des conclusions à partir des données analysées
• Tester diverses hypothèses entourant les données

Autres types d'analyse statistique

Au-delà de ces deux principaux types, il existe d'autres exemples d'analyse statistique que les entreprises devraient connaître.

Analyse prédictive

Lors de la réalisation de prédictions sur les événements futurs que votre entreprise pourrait rencontrer, tournez-vous vers l'analyse prédictive, qui détaille ce qui est susceptible de se produire ensuite. Cette analyse est basée sur des faits actuels et historiques et utilise des algorithmes statistiques et l'apprentissage automatique pour définir la probabilité de tendances futures basées sur des données historiques.

Les industries qui tirent le plus parti de l'analyse prédictive sont les entreprises de marketing, les compagnies d'assurance et les services financiers, mais toute entreprise peut voir un avantage considérable à se préparer à un avenir imprévisible.

Le but de l'analyse prédictive est :

• Anticiper les événements futurs à l'aide de données
• Déterminer la probabilité de diverses tendances de comportement

Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive peut être extrêmement complexe, elle n'est donc pas encore largement utilisée par les entreprises lors de la réalisation d'une analyse statistique.

Alors que d'autres outils d'analyse peuvent être utilisés pour tirer des conclusions, l'analyse prescriptive vous fournit des réponses concrètes. Un niveau élevé d'utilisation de l'apprentissage automatique est nécessaire pour ces types de rapports, car ils fournissent des actions à entreprendre ensuite. Elle utilise également des techniques telles que le traitement d'événements complexes, l'analyse de graphes et la simulation.

Lors de l'utilisation de l'analyse prescriptive, les objectifs sont :

• Répondre à la question : "Que doit-on faire ensuite ?"
• Réduire la recommandation correcte pour une décision spécifique

Analyse exploratoire des données

L'analyse exploratoire des données, également connue sous le nom d'EDA, se concentre sur l'identification des motifs dans les données pour trouver des relations potentielles inconnues.

Le but de cette méthode est de :

• Découvrir de nouvelles connexions au sein des données
• Vérifier les données manquantes ou les erreurs dans la collecte de données
• Collecter autant d'informations que possible sur l'ensemble de données
• Revoir les hypothèses et les hypothèses

Analyse causale

Si l'objectif de votre entreprise est de comprendre et d'identifier pourquoi les choses se produisent, l'analyse causale est la voie à suivre.

Peu importe l'industrie de votre organisation, vous êtes voué à rencontrer des échecs. L'analyse causale est utilisée pour déterminer pourquoi les échecs se produisent et réduire la cause première.

Un exemple d'analyse causale est dans le domaine informatique lorsque les entreprises effectuent l'assurance qualité sur divers logiciels. Ce type d'analyse statistique serait utilisé pour examiner pourquoi un logiciel spécifique a échoué, s'il y avait un bug, une violation de données, ou une attaque DDoS.

Les objectifs de l'analyse causale sont :

• Identifier les principaux problèmes au sein des données
• Enquêter et déterminer la cause première de la survenue d'un échec

Analyse mécaniste

Parmi tous les types d'analyse statistique, l'analyse mécaniste est la moins courante. Cependant, dans le sens de l'analyse des big data et des sciences biologiques, elle joue un rôle crucial dans le processus.

Cette méthode consiste à comprendre les changements spécifiques dans les variables qui causent d'autres changements dans d'autres variables. Elle ne prend pas en compte les influences externes hors du contrôle d'une entreprise, telles que la température et le temps. Cette méthode est utilisée pour montrer comment les choses se produisent plutôt que de dire comment les choses se produiront plus tard, elle n'est donc pas utilisée pour faire des prédictions.

Un exemple d'analyse mécaniste en action est lorsque ceux dans les sciences biologiques étudient les virus et inspectent comment diverses parties du virus sont affectées par les changements de médicaments.

Le but de l'analyse mécaniste est :

• Comprendre les changements exacts dans les variables qui entraîneront des changements dans d'autres variables
• Faire savoir que toutes les données étaient le résultat de ce qui s'est passé lorsqu'un sujet traversait une activité spécifique

Meilleurs logiciels d'analyse statistique

En ce qui concerne les logiciels d'analyse statistique, il existe une grande variété d'options parmi lesquelles vous pouvez choisir. Ce logiciel utilise des programmes spécialisés conçus pour permettre à ses utilisateurs d'effectuer des analyses statistiques complexes qu'ils ne peuvent pas faire à la main.

Les outils de logiciels d'analyse statistique sont généralement utilisés par les data scientists et les mathématiciens mais peuvent fournir des fonctionnalités spécifiques à l'industrie. Chaque outil offre un ensemble unique de fonctionnalités que votre entreprise peut trouver être exactement ce dont elle a besoin.

Pour être inclus dans la catégorie des logiciels d'analyse statistique, un produit doit :

• Offrir des capacités d'analyse statistique, des équations et des modèles
• Fournir l'importation, la préparation et la modélisation des données
• Effectuer une analyse statistique complexe

* Ci-dessous se trouvent les 5 principales solutions logicielles d'analyse statistique du rapport Grid® de l'été 2023 de G2. Certains avis peuvent être édités pour plus de clarté.

1. IBM SPSS Statistics

IBM SPSS Statistics aide les entreprises de toutes tailles à résoudre des problèmes spécifiques à l'industrie qui influencent la prise de décision. Il offre des procédures statistiques avancées et des éléments de visualisation, fournissant aux utilisateurs une plateforme robuste et conviviale pour aider à comprendre les données et les problèmes complexes.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Il y a trois éléments que je voudrais souligner à propos de SPSS. Premièrement, son interface facile à utiliser a un design pratique qui est très similaire à d'autres programmes plus connus. Deuxièmement, la grande variété de fonctions et de calculs statistiques qui peuvent être effectués, des statistiques descriptives aux techniques multivariées, et enfin, la personnalisation des analyses statistiques qui permet une large gamme de processus."

- IBM SPSS Statistics Review, Alejandro G.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Les intégrations pourraient être améliorées. De plus, les tâches de programmation pourraient être plus efficaces. De cette façon, il serait possible d'automatiser certains processus."

- IBM SPSS Statistics Review, Guillermo R.

2. JMP

JMP est un outil d'analyse de données pour Mac et Windows qui combine la puissance de la visualisation interactive avec des statistiques perspicaces. Il permet aux utilisateurs d'importer et de traiter facilement des données, d'utiliser l'interface glisser-déposer, des graphiques dynamiquement liés, et bien plus encore. Grâce à des méthodes statistiques de pointe et des techniques d'analyse rapide, JMP offre une longue liste de fonctionnalités et de caractéristiques.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"J'aime la capacité de réaliser des tests statistiques simples. Il peut être utilisé pour créer des graphiques à partir de données. Il est incroyablement facile à utiliser. Il fournit des exemples étendus pour chaque test. Il est très utile pour tracer des données. J'adore à quel point il est facile à utiliser."

- JMP Review, Rogerio M.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Bien que l'interface soit excellente, j'aimerais qu'il y ait plus d'options d'aide immédiates et directes dans le programme. Peut-être même quelque chose comme des tutoriels que vous pourriez exécuter (dans le programme, sans avoir à télécharger ou à chercher sur Internet) lorsque vous demandez à effectuer un test pour la première fois. Peut-être utiliser un système de langage réel pour permettre au programme de vous suggérer un test à effectuer en fonction de certaines entrées.

Parfois, certains des résultats sont également un peu déroutants, surtout pour les étudiants qui apprennent juste - obtenir de grandes tables et graphiques en sortie, alors que tout ce que vous voulez est une valeur p, peut être intimidant."

- JMP Review, Christopher V.

3. Minitab Statistical Software

Minitab Statistical Software offre des visualisations, une analyse statistique, une analyse prédictive et des analyses d'amélioration pour aider les entreprises à prendre des décisions intelligentes basées sur les données. De la détection des tendances à la résolution des problèmes, Minitab fournit une analyse de données complète à tous types d'organisations.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"J'utilise Minitab depuis des années, et j'ai toujours été impressionné par sa puissance. Il offre une gamme étendue d'outils statistiques. Il peut être utilisé pour analyser des données de différents types de variables, telles que les variables catégorielles et les variables continues."

- Minitab Statistical Software Review, Mary B.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Minitab peut améliorer ses fonctionnalités en permettant une gestion supplémentaire des données ainsi que des outils analytiques qui nous aideront à résoudre facilement des corrélations de données complexes."

- Minitab Statistical Software Review, Anshuman S.

4. Posit

Posit crée des logiciels open-source pour la recherche scientifique, la communication technique et la science des données. Cet outil aide les individus, les équipes et les entreprises avec la science des données, la prise de décision actionnable, et plus encore.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Posit est tellement convivial et facilement accessible. Leur produit RStudio est également excellent. Nous pouvons tout faire avec, comme le prétraitement des données, l'analyse, la construction de modèles et la visualisation."

- Posit Review, Samrit P.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Un manque de fonctionnalité programmatique peut rendre les grandes fonctions de boucle dynamique difficiles à mettre en œuvre. Les outils de débogage sont également quelque peu limités par rapport aux IDE grand public."

- Posit Review, Brodie G.

5. Base SAS

Base SAS fournit aux utilisateurs des programmes pour la manipulation des données, les rapports descriptifs, le stockage et la récupération d'informations, et un référentiel centralisé de métadonnées. Les utilisateurs de Base SAS peuvent réduire considérablement le temps de programmation et de maintenance, être capables d'intégrer des données à travers des environnements, et simplifier la création et la distribution de rapports visuellement attrayants.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Base SAS est le meilleur outil analytique, surtout dans le domaine des essais cliniques et de la recherche, qui nécessite des procédures statistiques. Cela fournit des méthodes intégrées faciles à utiliser avec de nombreuses options, moins de codes et moins de complexité."

- Base SAS Review, Ruchi S.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"La capacité du système est essentiellement subordonnée aux paradigmes standard. Le support technique qu'ils fournissent n'est pas très astucieux et est souvent rare (conditionnellement il n'est pas gratuit, il n'y a pas de différents publics dans lesquels nous pouvons soulever des problèmes et des solutions possibles). De plus, il n'est pas très perceptif pour le consommateur et son utilisation est complexe au début."

- Base SAS Review, Madhur K.

Une méthode à la folie

Peu importe la méthode d'analyse statistique que vous choisissez, assurez-vous de prendre note de chaque inconvénient potentiel, ainsi que de leur formule unique.

Bien sûr, il n'y a pas de norme d'or ou de méthode correcte ou incorrecte à utiliser. Cela va dépendre du type de données que vous avez collectées, ainsi que des informations que vous cherchez à obtenir en résultat final.

En ce qui concerne la corrélation et la régression, savez-vous laquelle vous devriez utiliser ? Découvrez-le ici.