Explorer et décrire les données

Maîtrise des données

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Scénario : analyser la baisse d’engagement

  • Katia est Customer Success Manager chez « Xcelerate Solutions »

  • Elle a constaté une baisse de l’engagement utilisateur

  • Elle analyse les données pour trouver la cause racine :

    • Recherche des valeurs aberrantes et vérifie la qualité des données
    • Crée des visualisations

Femme avec un ordinateur explorant des données

Maîtrise des données

Scénario : trouver la cause racine

  • Elle a constaté que l’engagement baisse lors de mauvaises performances logicielles
  • Elle confirme en consultant les retours clients
  • Cet exemple montre :
    • Comment explorer et décrire les données aide à trouver la cause du problème métier

Femme montrant un graphe de corrélation

Maîtrise des données

Évaluer la qualité des données

Médecin alertant sur des problèmes de données

  • Les personnes data-fluent veillent à la fiabilité des données
  • Elles explorent et évaluent l’intégrité et l’exactitude des données
  • Elles comprennent l’impact de la qualité des données sur les résultats
Maîtrise des données

Explorer les données avec des visualisations

  • L’exploration aide à repérer motifs, tendances, valeurs aberrantes et insights
  • Les personnes data-fluent créent des visualisations
  • Diagrammes en barres, courbes, histogrammes, boîtes à moustaches
  • Elles reconnaissent pics, variations et relations dans les données

 

Personne en exploration

Maîtrise des données

Décrire les données

  • Les personnes à l’aise avec les données savent décrire les données
  • Cela aide à tirer des conclusions fiables
  • Il s’agit de résumer les caractéristiques du jeu de données :
    • Mesures de tendance centrale
    • Mesures de variabilité
    • Mesures des relations entre variables

 

Personne avec un graphe de distribution

Maîtrise des données

L’état d’esprit analytique

Personne réfléchissant à des résultats analytiques

  • Considérer le contexte de collecte des données

    • Tenir compte des facteurs externes qui les influencent

  • Adopter un esprit analytique, critique et curieux :

    • Remettre en question les hypothèses
    • Discuter les interprétations
    • Chercher des explications alternatives
Maîtrise des données

Utiliser les outils et technologies

  • Les personnes data-fluent maîtrisent les outils et technologies requis :

    • Outils de visualisation et de reporting
    • Tableurs

  • L’IA générative ouvre de nouvelles possibilités pour la data fluency !

Personne utilisant des outils et technologies

Maîtrise des données

Passons à la pratique !

Maîtrise des données

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