Types de solutions analytiques

Formuler des questions analytiques

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Quelles solutions analytiques pouvons-nous utiliser ?

Personne réfléchissant à des solutions analytiques

  • Dans le monde des données et de l’analytique, il existe une multitude de solutions.
  • Nous devons être conscients de :
    • Les principales solutions disponibles.
    • Quelle solution s’applique à chaque type de question.
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Types de solutions d'analyse

Diagramme montrant les questions, le type de solution analytique et les principales techniques.

Formuler des questions analytiques

Solutions d’analyse descriptive

Questions et techniques d'analyse descriptive

  1. Agrégations de données : Moyenne, médiane et percentiles.
  2. Visualisation des données : Graphiques en courbes, graphiques à barres et histogrammes. Graphiques
  3. Analyse de cluster : Clustering K-means et regroupement hiérarchique. Nuage de points avec des clusters
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Solutions d’analyse diagnostique

Questions et techniques d’analyse diagnostique

  1. Analyse de régression : identification de la relation entre une ou plusieurs variables indépendantes.
  2. Test d'hypothèse : tester une hypothèse pour déterminer si une variable particulière a un impact statistiquement significatif sur un résultat.
  3. Analyse des causes profondes : Identifier les causes sous-jacentes d’un problème particulier.
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Solutions d'analyse prédictive

Questions et techniques d’analyse prédictive

  1. Prévision de séries temporelles : Analyse des tendances dans les données historiques au fil du temps pour prévoir les tendances futures.
  2. Machine learning : entraîner des modèles pour faire des prédictions à partir de variables d’entrée.
  3. Analyse prédictive de texte : Prédire le mot ou la phrase suivante dans un texte donné.

Certaines techniques analytiques peuvent être utilisées dans plus d’un type d’analyse. Par exemple, régression.

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Solutions d’analyse prescriptive

Questions et techniques d’analyse prescriptive

  1. Moteurs de recommandation : Analyse des comportements et des préférences pour fournir des recommandations personnalisées aux utilisateurs.
  2. Optimisation : Trouver la meilleure solution à un problème, sous certaines contraintes ou limitations.
  3. Arbres de décision : Cartographie différentes décisions et résultats possibles, selon certains critères ou paramètres.
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Passons à la pratique !

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