Projets d’analyse de données : Un guide pas à pas

Il n’est jamais facile de déterminer par où commencer les projets d’analyse de données.

1. Au début d’un projet, êtes-vous constamment confronté à plusieurs questions, telles que : quels sont les objectifs du projet ?
2. Comment puis-je me familiariser avec ces informations ?
3. Quels sont les problèmes que vous tentez de résoudre ?
4. Quelles sont les possibilités de solution ?
5. Quelles sont les compétences requises ?
6. Comment allez-vous évaluer votre modèle et, surtout, par où allez-vous commencer ?

Eh bien ! L’élaboration d’une planification et d’une procédure solides est une première étape cruciale pour le lancement de votre projet. Nous devrions toujours nous en tenir à un processus bien défini lors de la création d’un modèle de données. Ce blog passe en revue plusieurs étapes clés pour vous aider à créer un projet d’analyse de données réussi.

Qu’est-ce qu’un projet d’analyse de données ?

Au niveau le plus élémentaire, les projets d’analyse de données impliquent l’utilisation de données historiques et actuelles sur les projets pour permettre des décisions efficaces en matière d’exécution des projets.

Il s’agit notamment des éléments suivants :

• L’analyse descriptive fournit des informations de la manière la plus efficace possible. Pour mieux comprendre ce qui se passe et ce qui s’est passé, décrivez ou résumez les informations actuelles à l’aide des outils d’analyse existants.
• L’analyse diagnostique se penche sur les performances antérieures pour déterminer ce qui n’a pas fonctionné. Les tableaux de bord analytiques sont souvent le résultat de l’analyse.
• L’analyse prédictive est une méthode permettant de prédire les performances futures sur la base de données historiques. Les analyses prédictives et les modèles basés sur l’apprentissage automatique sont utilisés pour anticiper les résultats probables.
• L’analyse prescrite est une sorte d’analyse prédictive dans laquelle une ou plusieurs étapes nécessaires à l’examen des données sont recommandées.
• L’analyse des sentiments consiste à examiner les écrits numériques pour déterminer s’ils ont une tonalité émotionnelle positive, négative ou neutre. Les entreprises disposent aujourd’hui d’un grand nombre de données textuelles, telles que les courriels, les journaux de discussion, les avis, les commentaires et les messages sur les médias sociaux.

La manière dont les gens utilisent les projets de science des données et la science des données peut avoir un impact sur la manière dont les projets sont réalisés. Les données et la technologie peuvent nous aider à mieux gérer nos projets en facilitant la prise de décision et l’achèvement du projet. Les données et la technologie sont en fait des éléments essentiels de la réussite d’un projet.

Dans les études sur la réussite des projets, plus de 70 % des professionnels des projets pensent qu’ils sont essentiels. Voici comment en savoir plus sur les facteurs de réussite des projets.

Importance des projets d’analyse de données

Vous vous demandez où vous pourriez travailler si vous n’avez pas d’expérience ? Il faut de l’expérience pour obtenir un emploi, mais on ne peut pas acquérir d’expérience sans emploi. Que faire alors ?

Si c’est le cas, les projets peuvent être la solution car ils vous permettent d’acquérir une expérience concrète. Les données devenant de plus en plus importantes dans tous les domaines de la vie, dans les régions et dans les entreprises, de nombreux projets d’analyse exploratoire des données voient le jour.

• Lancer un projet est la première chose à faire si vous voulez découvrir toutes les possibilités offertes par l’analyse exploratoire des données. Lors d’un entretien d’embauche pour un poste d’analyste de données, votre aptitude sera jugée en fonction de vos résultats dans le cadre du projet d’analyse de données.
• De nos jours, les entreprises recherchent des analystes de données qui connaissent les difficultés d’un certain secteur et qui ont à leur actif des projets liés à ce secteur. Il est très important que vos projets montrent comment vous vous êtes amélioré en tant que scientifique des données.
• En travaillant sur des projets d’analyse de données, vous en apprendrez davantage sur les idées fondamentales, vous acquerrez des connaissances réelles et vous aurez une expérience plus pratique de l’analyse de données.
• Chaque tâche de la science de la visualisation des données commence par l’évaluation des données, c’est pourquoi tout scientifique des données doit savoir comment faire de l’analyse de données. C’est une des raisons pour lesquelles il est important d’avoir une pratique concrète des projets d’analyse de données. Les outils de visualisation des données sont donc également importants.

Idées de projets d’analyse de données

L’analyse de données vous intéresse et vous souhaitez en savoir plus ? Si c’est le cas, ayez une liste de projets que vous avez réalisés avec des jeux d’analyse de données à présenter.

Le plus difficile est de trouver des emplois pour votre portefeuille d’analyse de données, surtout si vous êtes nouveau dans le domaine. Tout d’abord, vous devez déterminer le niveau de projets d’analyse de données qui vous convient. Vous pouvez ensuite choisir de commencer par des projets de niveau débutant, intermédiaire ou avancé.

1. Niveau débutant

Les exemples de projets d’analyse de données présentés dans cette partie aideront les personnes qui débutent. Ces projets n’utilisent pas de méthodes d’application lourdes ou d’algorithmes compliqués, ce qui vous permet d’avancer facilement.

2. Niveau intermédiaire

À ce niveau, les projets nécessitent de travailler avec de grandes grappes de données et d’avoir une connaissance approfondie de l’apprentissage automatique, du nettoyage des données et de l’exploitation minière. C’est pourquoi les projets de la partie intermédiaire peuvent être réalisés par des personnes qui comprennent ces idées.

3. Niveau avancé

Cette partie s’adresse aux professionnels qui travaillent avec des réseaux neuronaux et des données à haute dimension. Le projet d’analyse avancée des données s’adresse aux personnes créatives ayant les compétences nécessaires pour effectuer ce type de tâches.

Le guide des projets d’analyse de données

Nous étudions le cadre complet de l’analyse des données, en vous accompagnant à chaque étape du cycle de vie du projet et en décrivant les compétences et les exigences essentielles. Ces sept processus pour les initiatives d’analyse de données vous aideront à tirer le meilleur parti de chaque projet tout en réduisant le risque d’erreurs.

Supposons que l’entreprise XYZ soit une société qui vend des appareils électroménagers. Cet été, ils n’ont pas vendu autant de climatiseurs que leur équipe de vente l’avait prévu. En désignant une personne dédiée, ils ont décidé d’enquêter sur les raisons de cette baisse des ventes. Voyons comment cet analyste doit travailler pour déterminer le résultat de la question soulevée.

1. Reconnaître l’industrie

Comprendre l’entreprise ou l’activité que votre projet de données soutient est la première étape de tout projet d’analyse de données réussi. Pour que votre projet soit couronné de succès, il doit répondre à un objectif organisationnel raisonnable et spécifique. Dans notre cas, il s’agirait de la baisse des ventes de climatiseurs cet été.

Il ne suffit pas de télécharger un vaste ensemble de données ouvertes pour en comprendre la structure. Pour avoir de l’inspiration, une direction et un objectif, il faut définir un objectif clair en matière de données : il est impératif de répondre à une question lors des étapes initiales. Cette phase peut sembler sans importance si vous travaillez sur un projet privé ou si vous explorez un ensemble de données ou une API. Le chercheur désigné connaît le domaine de l’entreprise et sait précisément comment celle-ci fonctionne.

2. Obtenir des informations

Il est temps de commencer à rechercher vos données, ce qui constitue la deuxième partie de tout projet d’analyse de données. Vous devez rassembler des informations provenant de différentes sources pour développer un projet de données fantastique.

L’un des moyens pour l’analyste d’obtenir des données est de demander aux équipes informatiques et de données d’accéder aux bases de données. Une autre façon de procéder consiste à rendre les API accessibles pour tous les outils et données utilisés par l’entreprise, tels que son CRM. La plupart des systèmes CRM disposent d’un système de point de vente qui collecte et stocke les données de vente des magasins ou des distributeurs. Si nécessaire, l’analyste peut rechercher des données gratuites en ligne pour compléter celles dont dispose l’entreprise.

3. Examiner et supprimer les données incorrectes

L’étape suivante de la préparation des données consomme une grande partie du temps d’un projet de données. La troisième étape de votre projet d’analyse de données commence une fois que vous avez obtenu vos données. En se plongeant dans les détails, l’analyste de données détermine ce dont il dispose et comment il peut l’utiliser pour atteindre son objectif initial. Et continuez à interroger le personnel de l’entreprise, l’équipe informatique ou tout autre groupe pour mieux comprendre la signification de toutes les variables dans leurs données initiales.

L’étape suivante consiste à nettoyer les données. En général, l’analyste doit corriger les mots mal orthographiés, créer une variable personnalisée ou traiter les données manquantes. Les ensembles de données de vente contiennent de nombreuses données saisies par l’utilisateur, ce qui augmente le risque de données mal orthographiées ou incorrectes. Des numéros de modèles erronés, des prix ou des quantités de produits incorrects et des informations de maintenance erronées sont quelques-uns des problèmes que l’analyste traitera avant de passer à l’étape suivante. Le chercheur vérifie enfin chaque colonne pour s’assurer que les données sont propres et uniformes.

4. Amélioration de l’ensemble de données

Maintenant que les données sont propres, il est temps de les modifier pour que l’analyste puisse en tirer le meilleur parti. Ils doivent commencer la partie du projet consacrée à l’enrichissement des données en combinant les différentes sources et les journaux de bord de l’équipe afin d’obtenir les parties essentielles des données. Une façon d’y parvenir est d’ajouter une composante temporelle aux données, par exemple :

• Obtenir des parties d’une date – mois, heure, jour de la semaine, semaine de l’année où un climatiseur a été vendu.
• Trouver la différence entre deux colonnes de dates – la durée pendant laquelle un climatiseur a été vendu puis retourné pour entretien
• Signaler les jours fériés nationaux – les jours où le magasin était fermé ou le vendeur en congé.

La jonction d’ensembles de données est une autre technique permettant d’améliorer les données en transférant des colonnes d’un ensemble à l’autre. Les données relatives aux ventes sont souvent séparées des données relatives au modèle. La combinaison des deux ensembles de données permet d’établir des relations supplémentaires entre les ensembles de données. Cela fait partie intégrante de toute recherche, mais ce n’est pas toujours facile avec plusieurs sources. Certains programmes vous permettent d’obtenir facilement des données ou de relier des ensembles de données sur la base de critères spécifiques.

L’analyste doit éviter d’introduire des biais involontaires ou d’autres schémas indésirables lors de la collecte, du traitement et de la modification des données. La manipulation des données permet de s’assurer que les ensembles de données ne reproduisent pas ou ne renforcent pas les préjugés qui pourraient conduire à des résultats biaisés, injustifiés ou injustes.

5. Créer des visuels percutants

Comme indiqué précédemment, la fusion a produit un (ou plusieurs) ensemble(s) de données extraordinaire(s) à explorer et à générer des graphiques pertinents au cours de cette étape. La visualisation est l’étape suivante de tout projet d’analyse de données lorsque l’on travaille avec d’énormes quantités de données.

L’aspect stimulant est de pouvoir se plonger dans ses graphiques et de répondre à toutes les questions concernant un aperçu. Les graphiques peuvent enrichir les données et présenter des aspects fascinants. Le fait de placer toutes les données sur une carte peut révéler que certaines zones géographiques sont plus informatives que des nations ou des villes.

Grâce à des graphiques linéaires de base, les analystes de données peuvent voir combien de produits ont été vendus au cours d’une période donnée, quel modèle a été le plus vendu et différencier les ventes entre l’année dernière et l’année en cours. De même, l’analyste peut examiner les tendances et les modèles de vente pour mieux comprendre l’objectif de la recherche.

6. La prévisibilité est la clé du succès.

C’est au cours de la sixième phase du projet de données que les choses sérieuses commencent. Les analystes peuvent concevoir des modèles pour détecter des schémas et des types de clients qui ne sont pas visibles dans les graphiques et les statistiques, en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique et des méthodes de regroupement. Ceux-ci forment des groupes d’occurrences similaires et indiquent quel facteur est crucial.

Ils découvrent les facteurs influençant les modèles de vente antérieurs et établissent des projections en étudiant des données préliminaires. Cette dernière phase débouche sur de nouveaux produits et de nouvelles procédures, et pas seulement sur des informations. Identifier des facteurs tels que les types de clients qui ont acheté les climatiseurs, les raisons pour lesquelles le vendeur n’a pas réussi à convertir les clients potentiels, ou si les consommateurs n’étaient pas satisfaits de nos produits,

7. En bref, répétez le processus.

Toute initiative de l’entreprise doit rapidement faire ses preuves pour justifier sa position. Les initiatives en matière de données sont similaires. Le projet peut se terminer rapidement et obtenir des résultats en économisant du temps sur le nettoyage et l’enrichissement des données. Il s’agit de la dernière étape des projets d’analyse de données et elle est cruciale pour le cycle de vie des données.

Pour mener à bien ce premier projet de base de données, vous devez accepter que la stratégie ne soit jamais « complète ». Il doit être révisé, recyclé et enrichi de nouvelles fonctionnalités afin de rester utilisable et précis. Le travail d’un analyste de données n’est jamais terminé, ce qui le rend si intéressant.

Après avoir franchi toutes ces étapes, l’analyste de données peut déterminer pourquoi les ventes ont chuté et ce qu’il faut faire ensuite.

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Conclusion

Dans les projets d’analyse de données, l’élaboration d’une planification et d’une procédure solides est cruciale pour faire décoller votre projet. Ce blog a couvert plusieurs étapes clés pour vous aider à créer un projet d’analyse de données réussi. Ces sept processus vous aideront à tirer le meilleur parti de chaque projet tout en réduisant les erreurs possibles.

L’analyse des données et l’analyse des données sont des disciplines étroitement liées qui impliquent l’extraction d’informations à partir de données, mais elles diffèrent en termes de portée et d’approche. L’analyse des données consiste principalement à examiner les données afin d’identifier les tendances, les schémas et les relations, en se concentrant sur les informations descriptives.

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