L'analyse de données est le processus d'inspection, de nettoyage, de transformation et de modélisation des données afin d'en extraire des informations utiles, d'en tirer des conclusions et d'appuyer la prise de décision. Il ne s'agit pas simplement de traiter des chiffres, mais de poser les bonnes questions, de choisir les méthodes appropriées et d'interpréter les résultats avec objectivité.

Le processus commence généralement par une question : que cherchons-nous à apprendre ? Ensuite, les données sont collectées, nettoyées et analysées. Les analystes recherchent des tendances, testent des hypothèses et élaborent des modèles. Enfin, les résultats sont communiqués de manière à être compréhensibles par un public non spécialisé. Cette dernière étape est souvent la plus difficile.

Types d'analyse de données :

• Descriptif : que s'est-il passé ?
• Diagnostic : pourquoi cela s'est-il produit ?
• Prédictif : que va-t-il probablement se passer ?
• Prescriptive : que devons-nous faire à ce sujet ?

Les outils vont des tableurs aux langages de programmation comme Python et R, en passant par des plateformes spécialisées telles que Tableau et Power BI. Mais ce ne sont pas les outils qui font un analyste. C'est le jugement. Un bon analyste sait reconnaître une corrélation dénuée de sens, un échantillon biaisé et les données qui ne permettent tout simplement pas d'étayer la conclusion que l'on souhaite tirer.