Projets d'analyse de données : un guide étape par étape

Il n'est jamais facile de déterminer par où commencer les projets d'analyse de données. Vous confrontez-vous constamment à plusieurs questions au début d'un projet, telles que quels sont les objectifs du projet ? Comment puis-je me familiariser avec les informations ? Quels sont les problèmes que vous tentez de résoudre ? Quelles sont les possibilités de solution ? Quelles capacités sont requises ? Comment évaluerez-vous votre modèle, et surtout, par où commencerez-vous ?

Bien! L'élaboration d'une planification et d'une procédure solides est une première étape cruciale pour faire décoller votre projet. Nous devons toujours nous en tenir à un processus bien défini lors de la création d'un modèle de données. Ce blog passera en revue plusieurs étapes clés pour vous aider à créer un projet d'analyse de données réussi.

Index du contenu

1. Qu'est-ce qu'un projet d'analyse de données ?
2. Le guide des projets d'analyse de données
   1. Reconnaître l'industrie
   2. Obtenir vos informations
   3. Examiner et supprimer les données incorrectes
   4. Amélioration de l'ensemble de données
   5. Pour créer des visuels perspicaces
   6. La prévisibilité est la clé du succès.
   7. En un mot, répétez le processus.
3. Conclusion

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

À leur niveau le plus élémentaire, les projets d'analyse de données impliquent l'utilisation de données de projet historiques et actuelles pour permettre des décisions de livraison de projet efficaces.

Cela inclut les éléments suivants :

• L'analyse descriptive offre des informations de la manière la plus efficace possible. Pour mieux comprendre ce qui se passe réellement et ce qui s'est passé, décrivez ou résumez les informations actuelles à l'aide des outils d'analyse existants.
• L'analyse de diagnostic revient sur les performances précédentes pour déterminer ce qui n'a pas fonctionné et pourquoi. Les tableaux de bord analytiques sont souvent le résultat de l'analyse.
• L'analyse prédictive est une méthode de prédiction des performances futures basée sur des données historiques. Des analyses de prédiction et des modèles basés sur l'apprentissage automatique sont utilisés pour anticiper le résultat probable.
• L'analyse prescrite est une sorte d'analyse prédictive dans laquelle une ou plusieurs étapes nécessaires à l'examen des données sont recommandées.

La façon dont les gens utilisent les données peut avoir un impact sur la façon dont les projets sont livrés. Les données et la technologie peuvent nous aider à mieux gérer nos projets en aidant notre prise de décision et en facilitant l'achèvement des projets. Les données et la technologie sont, en fait, des composantes essentielles de la réussite d'un projet. Dans les études de réussite des projets, plus de 70 % des professionnels du projet pensent qu'ils sont essentiels. C'est ici que vous pouvez en savoir plus sur les facteurs qui contribuent à la réussite des projets.

Le guide des projets d'analyse de données

Nous étudions le cadre complet d'analyse des données, vous guidant à travers chaque étape du cycle de vie du projet et décrivant les compétences et les exigences les plus importantes. Ces sept processus pour les initiatives d'analyse de données vous aideront à tirer le meilleur parti de chaque projet tout en réduisant les risques d'erreurs.

Supposons que XYZ Enterprise est une entreprise qui vend des appareils électroménagers. Cet été, ils n'ont pas vendu autant de climatiseurs que leur équipe de vente l'avait prédit. En affectant une personne dédiée, ils ont décidé d'enquêter sur les raisons de cette baisse des ventes. Découvrons comment cet analyste devrait travailler pour connaître le résultat de cette question soulevée.

Reconnaître l'industrie

Comprendre l'entreprise ou l'activité prise en charge par votre projet de données est la première étape de tout projet d'analyse de données réussi. Pour que votre projet réussisse, il doit répondre à un objectif organisationnel raisonnable et précis. Dans notre cas, ce serait la baisse des ventes de climatiseurs cet été.

Le téléchargement d'un vaste ensemble de données ouvert ne suffit pas pour comprendre la structure des données. Pour avoir l'inspiration, la direction et le but, définissez un objectif de données clair : une question à laquelle répondre est impérative aux étapes initiales. Cette phase peut sembler sans importance si vous travaillez sur un projet privé ou explorez un jeu de données ou une API. Le chercheur désigné connaît le domaine de l'entreprise et saurait précisément comment l'entreprise fonctionne.

Obtenir vos informations

Il est temps de commencer à rechercher vos données, ce qui constitue la deuxième partie de tout projet d'analyse de données. Pour développer un projet de données fantastique, vous devez recueillir des informations provenant de diverses sources.

L'un des moyens par lesquels l'analyste peut acquérir des données consiste à demander aux équipes informatiques et de données d'accéder aux bases de données. Une autre façon d'envisager est de rendre les API accessibles pour tous les outils et données que l'entreprise utilise, comme son CRM. La plupart des systèmes CRM ont 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 ce que l'entreprise possède.

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 plongeant profondément, l'analyste de données déterminerait ce dont il dispose et comment vous pourriez 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.

Vient ensuite le nettoyage des données. Habituellement, l'analyste doit corriger les mots mal orthographiés, créer une variable personnalisée ou gérer les données manquantes. Les ensembles de données de vente contiennent une quantité considérable de données saisies par l'utilisateur, ce qui augmente le risque de données mal orthographiées ou incorrectes. Un numéro de modèle erroné, une tarification ou une quantité de produit incorrecte et des informations de maintenance erronées sont quelques-uns des problèmes que l'analyste traitera avant de passer à l'étape suivante. Le chercheur vérifierait enfin chaque colonne pour garantir des données propres et uniformes.

Amélioration de l'ensemble de données

Maintenant que les données sont propres, il est temps de les modifier afin que l'analyste puisse en tirer le meilleur parti. Ils doivent commencer la partie enrichissement des données du projet en combinant les différentes sources et journaux d'équipe pour accéder aux parties essentielles des données. Pour ce faire, vous pouvez notamment ajouter un composant temporel 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
• Marquer les jours fériés nationaux - les jours où le magasin était fermé ou le vendeur avait un jour de congé.

Joindre des ensembles de données est une autre technique pour améliorer les données en transférant des colonnes de l'une à l'autre. Les données sur les ventes sont souvent séparées des données d'informations sur le modèle. La combinaison des deux ensembles de données entraîne des relations supplémentaires entre les ensembles de données. Cela fait partie intégrante de toute recherche, mais cela peut ne pas être facile avec plusieurs sources. Certains programmes vous permettent d'obtenir des données ou de connecter des ensembles de données en fonction de critères spécifiques sans effort.

L'analyste doit veiller à ne pas introduire de biais involontaires ou d'autres modèles indésirables lors de la collecte, du traitement et de la modification des données. La manipulation des données garantit que les ensembles de données ne reproduisent ni ne renforcent les biais qui pourraient conduire à des résultats biaisés, injustifiés ou injustes.

Pour créer des visuels perspicaces

La fusion, comme mentionné précédemment, a produit un ensemble de données extraordinaire (ou nombreux) pour explorer et générer des graphiques perspicaces dans cette étape. La visualisation est le prochain niveau de tout projet d'analyse de données lorsque vous travaillez avec d'énormes quantités de données.

L'aspect difficile est de pouvoir plonger dans vos graphiques et de répondre à toutes les questions concernant un aperçu. Les graphiques peuvent améliorer les données et fournir des fonctionnalités fascinantes. 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 certaine période, quel modèle a été le plus vendu et différencier les ventes entre l'année dernière et cette année. De même, l'analyste peut examiner les tendances et les modèles de vente pour mieux comprendre l'objectif de la recherche.

La prévisibilité est la clé du succès.

La sixième phase du projet de données est le moment où le plaisir commence. À l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique et de méthodes de regroupement, les analystes peuvent concevoir des modèles pour détecter des modèles et des types de clients non visibles dans les graphiques et les statistiques. Ceux-ci forment des grappes d'occurrences similaires et indiquent quel facteur est crucial.

En étudiant les données préliminaires, ils découvrent les facteurs qui ont influencé les modèles de ventes passés et font des projections. Cette dernière phase débouche sur de nouveaux biens et procédés, pas simplement sur l'information. Identifier des facteurs tels que les types de clients qui achetaient les climatiseurs, les raisons pour lesquelles le vendeur n'a pas été en mesure de convertir les prospects ou si les consommateurs n'étaient pas satisfaits de nos produits,

En un mot, répétez le processus.

Toute initiative d'entreprise doit rapidement s'imposer pour justifier sa position. Les initiatives 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 accomplir ce premier projet de base de données, vous devez accepter que la stratégie ne sera jamais « complète ». Il doit être revu, recyclé et avec des fonctionnalités supplémentaires pour le garder utilisable et précis. Le travail d'un analyste de données n'est jamais terminé, ce qui le rend si intrigant.

Après avoir traversé toutes ces étapes, l'analyste de données pourrait découvrir pourquoi les ventes ont chuté et quoi faire ensuite.

Conclusion

Dans les projets d'analyse de données, l'élaboration d'une planification et d'une procédure solides est une étape 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.

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