Analyse statistique : une meilleure façon de prendre des décisions commerciales

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

Avec l'aide de l'analyse commerciale, votre organisation peut faire plus que jamais avec ses données, il vous suffit de savoir par où commencer. Que vous fassiez des prédictions ou que vous trouviez des tendances, l'analyse statistique est votre meilleur pari pour les informations dont vous avez besoin.

Une entreprise peut faire beaucoup avec ses mégadonnées, et l'analyse statistique est un moyen pour les organisations de les examiner et d'en tirer des leçons de manière intelligente. Il traite d'une variété de composants de données, y compris la collecte de données, les enquêtes et les expériences.

En tant qu'aspect de l'informatique décisionnelle, l'analyse statistique examine les données commerciales et les rapports sur les tendances en cinq étapes clés.

1. Décrire le type de données qui seront analysées
2. Explorer la relation entre les données et la population sous-jacente
3. Créer un modèle statistique pour résumer la compréhension de la façon dont les données sont liées à la population sous-jacente
4. Prouver ou réfuter la validité du modèle
5. Utilisez l'analyse prédictive pour exécuter des scénarios qui guideront les actions futures

En statistique, une population est l'ensemble du groupe de données qui est analysé. Cela peut faire référence à des données telles qu'un groupe entier de personnes, des objets, des animaux, le nombre de visites à l'hôpital par an, des événements ou même des mesures. Il peut être de n'importe quelle taille, tant qu'il 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. Certains incluent :

• Résumer et présenter les données dans un graphique ou un tableau pour présenter les principaux résultats
• Découvrir des mesures cruciales dans les données, comme la moyenne
• 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 à partir d'une expérience

Il existe plusieurs façons pour les entreprises d'utiliser l'analyse statistique à leur avantage. Certains de ces moyens incluent l'identification des membres de votre personnel de vente qui fonctionnent mal, la recherche de tendances dans les données clients, la réduction des principales gammes de produits d'exploitation, la réalisation d'audits financiers et une meilleure compréhension de la façon dont les performances des ventes peuvent varier dans différentes régions du pays. .

Analyse des données vs analyse statistique

Dans le monde de l'intelligence d'affaires, il n'est pas rare de confondre analyse statistique et analyse de données pour résoudre divers problèmes que peut rencontrer une organisation. Cependant, les outils d'analyse de données et le processus global présentent des différences essentielles par rapport aux types courants d'analyse statistique.

L'analyse statistique applique des méthodes statistiques spécifiques à un échantillon de données pour avoir une compréhension de la population totale. Il permet de tirer des conclusions sur des marchés spécifiques, des cohortes et un groupement général pour prédire potentiellement le comportement et les caractéristiques des autres.

L'analyse des données est le processus d'inspection et de nettoyage de toutes les données disponibles et de leur transformation en informations utiles pouvant être comprises par des personnes non techniques. Ceci est crucial si l'on considère que les données peuvent n'avoir aucun sens si elles ne sont pas comprises par ceux qui prennent les décisions.

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

Quels sont les types d'analyses statistiques ?

Lorsque vous appliquez l'analyse statistique à votre entreprise, les deux principaux types que vous utiliserez sont descriptifs et inférentiels. Cependant, il existe d'autres types que de nombreuses entreprises utilisent également, en fonction de l'objectif général ou de la question à laquelle l'organisation cherche à répondre.

Analyse statistique descriptive

L'analyse descriptive crée des rapports et des graphiques simples à l'aide d'un logiciel de visualisation de données qui permet 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.

Les données réelles qui font partie de l'analyse descriptive se concentrent sur la réponse à "ce qui s'est passé" d'une manière qui plonge profondément dans les données passées.

Comme son nom l'indique, il est utilisé pour décrire les caractéristiques de base des informations passées et les résume de manière simple et rationnelle. Il est important de garder à l'esprit que ce type d'analyse statistique n'est pas utilisé pour tirer des conclusions. Vous pouvez seulement décrire ce qu'est quelque chose et ce que représentent les données du passé.

Par exemple, une entreprise peut utiliser une analyse statistique descriptive pour examiner le trafic de votre entreprise au cours 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 décrit uniquement les données ou résume les informations entourant les données. Il est toujours important de comprendre vos données de manière significative.

En résumé, les objectifs de l'analyse descriptive sont :

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

Analyse statistique inférentielle

Alors que les statistiques descriptives ont une limitation qui ne permet 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. Il permet aux utilisateurs de déduire ou de conclure des tendances sur une population plus large en fonction des échantillons analysés. Essentiellement, il prend les données d'un échantillon et tire 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, disons que vous voulez connaître la garniture de pizza préférée de tout le monde dans le monde. Il y a de fortes chances que vous n'allez pas sortir et interviewer chaque personne dans le monde entier. Au lieu de cela, vous essaieriez d'échantillonner une population représentative de personnes et d'essayer d'émettre des hypothèses sur vos résultats.

D'un point de vue plus commercial et réaliste, vous souhaitez peut-être poser à chacun de vos clients une question sur votre produit ou service. Si vous avez 100 000 clients, il peut être assez difficile d'interroger chacun d'entre eux. Au lieu de cela, vous iriez avec un échantillon de clients.

Bien que ce processus ne soit pas parfait et qu'il soit difficile d'éviter les erreurs, il permet aux chercheurs de faire facilement des déductions raisonnées sur la population.

Les objectifs des statistiques inférentielles sont :

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

Analyses prédictives

Lorsqu'il s'agit de faire des prédictions sur les événements futurs que votre entreprise pourrait connaître, 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 des tendances futures sur la base de données historiques.

Les secteurs qui tirent le meilleur parti de l'analyse prédictive sont les sociétés 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 grâce aux données
• Déterminer la probabilité de diverses tendances de comportement

Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive peut être extrêmement complexe, c'est pourquoi elle n'est pas encore largement utilisée par les entreprises lors de l'exécution d'analyses statistiques.

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. Il 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 :

• Répondez à la question « que faut-il faire ensuite ?
• Affiner la recommandation correcte pour une décision spécifique

L'analyse exploratoire des données

L'analyse exploratoire des données, également connue sous le nom d'EDA, est utilisée sous une forme complémentaire aux statistiques inférentielles. Cette approche se concentre sur l'identification de modèles dans les données pour trouver des relations inconnues potentielles.

Le but de cette méthode est de :

• Découvrez de nouvelles connexions au sein des données
• Vérifier les données manquantes ou les erreurs dans la collecte de données
• Recueillez autant d'informations que possible autour de l'ensemble de données
• Examiner les suppositions et les hypothèses

Analyse causale

Si votre objectif commercial est de comprendre et d'identifier les raisons pour lesquelles les choses se sont produites, l'analyse occasionnelle est la voie à suivre.

Quel que soit le secteur d'activité auquel appartient votre organisation, vous êtes susceptible de connaître des échecs de temps à autre. L'analyse causale est utilisée pour déterminer les raisons pour lesquelles les défaillances se produisent et affiner la racine exacte de la cause.

Un exemple d'analyse causale se trouve dans le domaine informatique, car les entreprises effectuent une 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 bogue, une violation de données ou une attaque DDoS.

Les objectifs de l'analyse causale sont les suivants :

• Identifier les principaux problèmes dans les données
• Enquêter et déterminer la cause profonde de la raison pour laquelle une panne s'est produite

Analyse mécaniste

De tous les types d'analyse statistique, l'analyse mécaniste est la moins courante. Cependant, dans le sens de l'analyse des mégadonnées et de la science biologique, il joue un rôle crucial dans le processus.

Cette méthode consiste à comprendre les changements spécifiques dans les variables qui provoquent d'autres changements dans d'autres variables. Il ne tient pas compte des influences externes qui échappent au contrôle de l'entreprise, telles que la température et le temps. Cette méthode est utilisée pour montrer comment les choses se passent, 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 les spécialistes des sciences biologiques étudient les virus et inspectent comment diverses parties du virus sont affectées par les changements de la médecine.

L'analyse mécanique a pour but :

• 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 passait par une activité spécifique

Exemple d'analyse statistique

Étant donné que l'analyse statistique peut être un sujet complexe à comprendre, explorons un exemple simple et concret.

Supposons que vous possédiez un magasin franchisé d'une nouvelle salle de sport populaire. Depuis que vous avez ouvert ses portes en 2010, vous avez constaté une diminution constante du nombre de nouveaux membres, ainsi que des membres annulant leurs contrats. Vous pensez que l'une des principales causes de la baisse du nombre de nouveaux membres et des renouvellements de contrat pourrait être la popularité récente des équipements d'entraînement à domicile.

Pour tester cette hypothèse, vous devez :

1. Rassemblez les données des deux variables en question - les nouveaux membres et les renouvellements de contrat.
2. Mettez ces données dans un logiciel qui peut exécuter diverses méthodes d'analyse statistique.
3. Exécutez un test de régression linéaire en utilisant la formule de régression comme modèle d'analyse pour visualiser les données. La régression serait utilisée dans ce cas pour visualiser la tendance des données, ce qui aiderait à prouver le lien entre la baisse du nombre de membres et la popularité croissante des équipements d'entraînement à domicile.
4. Analysez les résultats.

Une fois terminé, vous pourrez voir si la popularité croissante des équipements d'entraînement à domicile a eu un impact négatif sur votre santé et votre fitness.

Quel est le meilleur logiciel d'analyse statistique ?

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

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

Voici un aperçu des dix meilleurs logiciels d'analyse statistique du rapport de grille d'hiver 2020 de G2.

AVIS DE NON-RESPONSABILITÉ : Certains commentaires peuvent être modifiés pour plus de clarté.

1. Statistiques IBM SPSS

IBM SPSS Statistics, qui est utilisé pour résoudre les problèmes commerciaux spécifiques à l'industrie qui aident à la prise de décision, arrive en tête. Il fournit aux utilisateurs des fonctionnalités spécifiques personnalisables pour différents niveaux de compétence tout en fournissant des graphiques et des rapports qui affichent facilement les résultats.

Ce que disent les utilisateurs :

« IBM SPSS dispose d'innombrables outils statistiques nécessaires pour effectuer mon analyse en tant que travailleur. J'utilise beaucoup le croisement de variables, la construction d'hypothèses, les centiles, l'échantillonnage, les graphiques, les tableaux et les rapports nécessaires pour présenter une analyse issue de la recherche sociologique. Avec ces outils, je peux faire des probabilités, des prédictions d'événements et planifier des activités qui profitent aux communautés, en remplissant mes objectifs en tant qu'analyste sociologique et les buts de mon travail.

Cependant, il a été un peu compliqué d'apprendre chacun de ses outils et comment les utiliser correctement pour obtenir les résultats que j'attendais au départ. Je me suis formé à l'utilisation des didacticiels de lecture IBM SPSS, et à ce jour, je le gère assez habilement, obtenant les résultats analytiques que je veux.

Examen d'IBM SPSS Statistics par Douglas P.

2. RStudio

RStudio est un outil créé pour la science des données et le calcul statistique. Il aide les équipes d'utilisateurs à travailler ensemble, à partager des ressources informatiques et à publier les résultats pour les décideurs au sein de leur organisation.

Ce que disent les utilisateurs :

"Rstudio n'est pas seulement une interface graphique incroyable pour le langage R, mais il représente un environnement utilisateur et de développement complet. Avec RStudio, il est très facile d'importer automatiquement des ensembles de données et de naviguer dans les fichiers source et les espaces de travail sans écrire la moindre ligne de code. De plus, il permet une gestion très efficace des tracés générés et du flux de commandes.

Un inconvénient est que certains composants graphiques pourraient être plus appréciables visuellement avec un restylage des icônes.

Revue de RStudio par Antonio Z.

3. Statistiques

Stata est un outil tout-en-un pour la gestion des données, l'analyse statistique et les graphiques de haute qualité, le tout à portée de main.

Ce que disent les utilisateurs :

"Ce que j'aime le plus à propos de Stata, c'est qu'il a une interface simple, que les commandes sont bien expliquées dans la section d'aide et le manuel en ligne, et qu'il existe un large support communautaire. Il est également facile de naviguer, d'utiliser les graphiques pour les présentations et je trouve que l'analyse est conviviale.

Cependant, il peut être assez difficile pour les nouveaux utilisateurs et les débutants d'utiliser en toute confiance Stata dans le processus de recherche. Il faut avoir des connaissances approfondies, comme dans les interprétations graphiques, et l'utilisation de la régression et des erreurs standard."

Revue de statistiques par John T.

4. JMP

JMP est un outil d'analyse statistique qui combine des statistiques puissantes avec des graphiques dynamiques, en mémoire et sur le bureau. Son paradigme interactif et visuel lui permet de révéler des informations qu'il est impossible d'obtenir à partir de tableaux de nombres bruts ou de graphiques statiques.

Ce que disent les utilisateurs :

« JMP regorge de fonctionnalités qui peuvent vous aider à résoudre les problèmes statistiques de votre secteur. Il dispose d'une interface facile à utiliser qui guide les utilisateurs tout au long du processus d'exécution de l'analyse. Il contient de nombreux guides qui peuvent aider les utilisateurs à effectuer une analyse plus approfondie des processus de qualité.

La seule chose que je n'aime pas, c'est le prix. Il existe d'autres logiciels moins chers. Mais si vous cherchez à investir cet argent supplémentaire, vous en tirerez des tonnes d'avantages.

Revue JMP par Rishi R.

5. Minitab 18

Minitab 18 est un logiciel statistique qui offre aux utilisateurs les outils nécessaires pour analyser les données et trouver des solutions pertinentes aux problèmes commerciaux difficiles. De la préparation transparente des données aux présentations sans effort, il y a beaucoup à découvrir.

Ce que disent les utilisateurs :

« Minitab 18 possède une interface utilisateur incroyable. Il est très facile de localiser et d'utiliser des outils en fonction de leurs catégorisations. La fonction d' aide est également excellente. Vous pouvez simplement cliquer avec le bouton droit de la souris et choisir Aide sur n'importe quelle fonctionnalité et accéder à une ventilation étape par étape de la fonctionnalité. En revanche, certaines fonctionnalités ne sont pas aussi intuitives qu'elles pourraient l'être. Il devrait être plus facile de se débarrasser des graphiques et des données afin de ne pas trop encombrer l'interface utilisateur. »

Examen de Minitab 18 par Mike C.

6. Plateforme d'analyse KNIME

KNIME Analytics Platform fonctionne comme une solution ouverte pour l'innovation basée sur les données, aidant les utilisateurs à découvrir le potentiel caché dans les données, à extraire de nouvelles informations ou à prédire de nouveaux avenirs. Il propose plus de 2 000 modules, des centaines d'exemples prêts à l'emploi et une gamme complète d'outils intégrés.

Ce que disent les utilisateurs :

« Le programme propose des contrôles de flux de travail, des fonctions statistiques et mathématiques, des algorithmes d'apprentissage automatique et des algorithmes de prédiction sophistiqués. KNIME est extrêmement utile pour évaluer de grandes quantités d'informations avec des algorithmes et des codes sophistiqués sans programmation car il utilise des modules de blocs pour accomplir des tâches graphiques.

L'inconvénient est qu'il utilise beaucoup de mémoire sur votre bureau, ce qui a un impact sur l'efficacité générale de la machine.

Examen de la plate-forme d'analyse KNIME par Betty E.

7. Origin Pro

OriginPro est une application logicielle conviviale et facile à apprendre qui fournit des capacités d'analyse de données et de graphiques de qualité publication adaptées aux besoins des scientifiques et des ingénieurs. Ceux qui utilisent OriginPro peuvent personnaliser des opérations telles que l'importation, la représentation graphique et l'analyse, le tout à partir de l'interface graphique. Les graphiques, les résultats d'analyse et les rapports sont mis à jour automatiquement lorsque les données ou les paramètres changent.

Ce que disent les utilisateurs :

"Le service client est de loin la meilleure partie d'Origin. Ils sont rapides et très utiles. Les graphismes que vous pouvez réaliser sont très professionnels, et toujours très esthétiques. De plus, vous pouvez faire tellement de choses sur une seule plateforme. Je l'utilise pour analyser une variété de données et je ne me sens jamais limité. La seule chose est qu'il y a une courbe d'apprentissage difficile à surmonter. Si vous êtes prêt à passer du temps avec, vous vous remercierez plus tard.

Revue OriginPro par Louis C.

8. Num XL

Ce qui rend NumXL différent, c'est qu'il s'agit d'une suite de compléments Excel pour les séries chronologiques, qui transforme Microsoft Excel en un logiciel de séries chronologiques et un outil économétrique de première classe, offrant une précision statistique car il s'intègre à Excel en ajoutant une variété de fonctions économétriques, un riche ensemble de raccourcis et d'interfaces utilisateur intuitives pour vous guider tout au long du processus.

Ce que disent les utilisateurs :

“Très facile à utiliser, surtout étant un simple add-on dans Excel. Je peux facilement ajuster toutes les données saisonnières, les prévisions, etc. Le support client est l'un des meilleurs que j'aie jamais connu, ce qui a été un énorme avantage. J'ai posé des questions tard le dimanche soir et j'ai obtenu une réponse immédiatement. Maintenant, c'est le support client ! Il n'y a rien dans NumXL que je n'aime pas.

Revue NumXL par Calen C.

9. SAS/STAT

SAS/STAT offre aux utilisateurs des techniques exactes pour les petits ensembles de données, des outils de modélisation statistique hautes performances pour les tâches de données volumineuses et des méthodes modernes d'analyse des données avec des valeurs manquantes. Les utilisateurs bénéficieront également de mises à jour régulières, d'une variété de procédures statistiques prêtes à l'emploi et d'une gamme de méthodes statistiques.

Ce que disent les utilisateurs :

« J'apprécie le bon équilibre entre pouvoir écrire du code et pouvoir utiliser des packages et des macros lorsque je n'ai pas le temps d'écrire du code détaillé. Ce que je n'aime pas, c'est qu'il n'y a pas assez d'options d'aide disponibles lorsque l'on a des questions sur la façon de coder pour diverses équations statistiques.

Revue SAS/STAT par Braden T.

10. Socle SAS

SAS Base est un logiciel de langage de programmation qui fournit une interface de programmation basée sur le Web. Il propose des programmes prêts à l'emploi pour la manipulation de données, le stockage et la récupération d'informations, les statistiques descriptives et la création de rapports. Ce puissant outil d'analyse de données fournit également une prise en charge multiplateforme et multiplateforme.

Ce que disent les utilisateurs :

"SAS Base est extrêmement simplifié et ne comporte pas beaucoup de fioritures. Vous configurez vos données, écrivez votre code, l'exécutez, puis affichez le résultat ou le transmettez à un autre programme pour une analyse plus approfondie. Il le fait rapidement et efficacement une fois que vous avez tout configuré correctement. Cependant, il peut être un peu maladroit à utiliser - il semble quelque peu daté en ce qui concerne l'interface et a une courbe d'apprentissage relativement abrupte.

Examen de la base SAS par Erik G.

DÉCOUVRIR : si vous êtes intéressé par un autre logiciel d'analyse statistique non inclus dans cette liste, consultez d'autres options et lisez les avis réels et impartiaux laissés par vos pairs.

Plongez en profondeur dans les données

Lorsque votre entreprise cherche à évaluer des modèles et des formules pour trouver la relation entre les variables, tournez-vous vers l'analyse statistique. Ces méthodes sont déjà utilisées dans presque tous les domaines, il n'y a donc pas de meilleur moment que maintenant pour analyser les données d'entreprise de manière nouvelle et passionnante.

Aucune quantité de données n'est trop vaste, en particulier avec la quantité infinie que vous pouvez en découvrir. Apprenez-en davantage sur ce que vous pouvez faire avec vos données en découvrant les tenants et les aboutissants de l'exploration de données .