Analyse statistique

Qu'est-ce que l'analyse statistique ?

L'analyse statistique est le processus d'analyse et d'interprétation des données pour identifier des modèles et prendre des décisions éclairées.

Les logiciels d'analyse statistique sont des outils spécialisés qui permettent aux utilisateurs d'effectuer des analyses statistiques complexes. Ces produits fournissent généralement des outils pour organiser, interpréter et présenter des ensembles de données sélectionnés.

Les capacités d'analyse statistique facilitent diverses méthodologies d'analyse, y compris, mais sans s'y limiter, l'analyse de régression, l'analyse prédictive et la modélisation statistique.

Types d'analyse statistique

L'analyse statistique se présente sous de nombreuses formes, chacune étant appropriée ou bénéfique pour différents cas d'utilisation. Bien qu'il existe de nombreuses méthodes, l'objectif ultime de l'analyse se divise en trois types : descriptive, prescriptive et prédictive.

L'analyse descriptive examine simplement les données telles qu'elles sont, mais ne se réfère ni ne recommande aucun résultat futur. L'analyse prescriptive utilise des données historiques pour recommander un résultat particulier. Enfin, l'analyse prédictive utilise des données historiques pour prédire des données ou des résultats futurs.

En dehors de ces méthodes générales, les logiciels d'analyse statistique peuvent effectuer les types d'analyse suivants :

• Analyse de régression : Ce type d'analyse permet de réaliser diverses méthodes de régression telles que les moindres carrés ordinaires (OLS), les moindres carrés pondérés (WLS) ou le modèle linéaire généralisé (GLM).
• Analyse prédictive : L'analyse prédictive extrait et analyse les modèles de données historiques pour prédire des résultats futurs en extrayant des informations à partir d'ensembles de données pour déterminer des modèles et des tendances. En utilisant une gamme d'analyses statistiques et d'algorithmes, les analystes utilisent des produits d'analyse prédictive pour construire des modèles de décision que les gestionnaires d'entreprise utilisent pour planifier le meilleur résultat possible.
• Analyse de séries temporelles : L'intelligence des séries temporelles ou l'analyse permet aux utilisateurs d'identifier des modèles au sein de vastes ensembles de données de séries temporelles continues pour effectuer des rapports, des prévisions et des analyses prédictives.

Avantages de l'utilisation de l'analyse statistique

Indépendamment du type de manipulation ou d'analyse de données complexes effectuée, les outils d'analyse statistique permettent aux statisticiens ou aux professionnels de l'entreprise de trouver facilement des corrélations, des régressions, des analyses de variance, et plus encore.

Avec ces informations, les entreprises peuvent donner un sens à leurs données et prendre des décisions éclairées. Ces outils aident à identifier les doublons et les cas inhabituels qui peuvent survenir lors du nettoyage et de la curation des données et à obtenir des rapports d'analyse de données détaillés.

• Gérer de grands volumes de données : Les logiciels d'analyse statistique permettent aux utilisateurs de préparer, mélanger et analyser facilement les données de l'entreprise en utilisant un flux de travail répétable, puis de déployer et de partager des analyses à grande échelle pour des informations plus approfondies.
• Obtenir des informations sur les données de l'entreprise : Grâce à l'exploration de données et à l'analyse statistique, en particulier lorsqu'elles sont associées à d'autres technologies telles que l'apprentissage automatique, les professionnels des données peuvent obtenir des informations sur les données.
• Meilleure compréhension des résultats et scénarios potentiels : Avec l'analyse statistique, en particulier de type prédictif, les entreprises comprennent mieux comment différentes variables les affecteront et peuvent planifier en conséquence.

Impacts de l'utilisation de l'analyse statistique

À l'ère numérique, les données sont omniprésentes. Que ce soit dans l'enseignement supérieur ou dans l'industrie de la santé, beaucoup de données sont probablement impliquées. Les outils d'analyse statistique sont généralement utilisés par les data scientists et les mathématiciens, mais peuvent fournir des fonctionnalités spécifiques à l'industrie.

• Enseignement supérieur : Les utilisateurs de l'industrie de l'enseignement supérieur utilisent des outils d'analyse statistique pour analyser les données, obtenir rapidement des informations et trouver des tendances pertinentes dans les données.
• Firms de recherche de marché : Les chercheurs se tournent vers l'analyse statistique pour résoudre des problèmes de recherche complexes. Ils peuvent utiliser ces outils pour approfondir leurs résultats de recherche et trouver des tendances historiques. Avec les logiciels d'analyse statistique, les chercheurs de marché peuvent gérer un grand volume de données dans plusieurs formats.
• Santé : Pour les professionnels de la santé, le temps n'est pas seulement de l'argent, cela signifie aussi la différence entre la vie et la mort. Ces travailleurs se tournent vers les outils d'analyse statistique pour mieux comprendre les données liées à la santé, améliorer l'efficacité dans les hôpitaux, gérer et contenir les maladies, et bien plus encore.

Éléments de base de l'analyse statistique

Les outils d'analyse statistique permettent aux utilisateurs d'extraire et d'analyser des données structurées ou non structurées. Des ensembles de données et des visualisations sont créés à partir des données compilées grâce au processus d'analyse.

• Préparation des données : Pour analyser les données, elles doivent être correctement nettoyées et de haute qualité. Cette préparation consiste à dédupliquer, nettoyer et compléter les données pour l'analyse statistique. Toutes les analyses ne sont pas réalisées en surface. Au lieu de cela, des outils d'analyse statistique robustes extraient des données des bases de données et les préparent pour l'analyse.
• Échantillonnage des données : L'échantillonnage des données permet aux utilisateurs de sélectionner des échantillons de données pour des procédures définies.
• Modélisation statistique : La modélisation statistique implique la création d'un modèle mathématique qui incarne un ensemble d'hypothèses statistiques concernant la création de données d'échantillon, qui peut être utilisé pour mieux comprendre la composition et la distribution des données.

Meilleures pratiques de l'analyse statistique

Pour que l'analyse statistique fonctionne, suivez ces meilleures pratiques :

• Besoin d'employés qualifiés : Les logiciels d'analyse statistique ne sont pas nécessairement simples. Souvent, ces outils nécessitent un administrateur dédié pour soutenir la mise en œuvre et aider les autres à les adopter.
  Cependant, il y a une pénurie de data scientists et d'analystes qualifiés pour mettre en place de telles solutions. Ces mêmes data scientists seront également chargés de tirer des informations exploitables à partir des données.
• Organisation des données : Pour tirer le meilleur parti des solutions d'analyse, les données doivent être organisées. Cela signifie que les bases de données doivent être configurées et intégrées correctement. Cela peut nécessiter la construction d'un entrepôt de données pour stocker les données de diverses applications et bases de données dans un emplacement central.

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Édité par Jigmee Bhutia