Introduction à l’analyse statistique des données

« Le nombre de personnes qui pensent comprendre les statistiques éclipse dangereusement celles qui les comprennent réellement, et les mathématiques peuvent causer des problèmes fondamentaux lorsqu’elles sont mal utilisées. »- Rory Sutherland

À l’ère de l’information, les données ne sont pas une rareté prolongée, en revanche, elles sont irrésistibles. Qu’il s’agisse de fouiller dans la quantité écrasante de données ou d’interpréter précisément leur complexité afin d’offrir des perspectives de progrès intense aux organisations et aux entreprises, toutes sortes de données et d’informations sont exploitées dans leur intégralité et c’est là que l’analyse statistique des données a une part importante.

« La statistique est la branche spécifique de la science à partir de laquelle les professionnels apportent des conclusions/interférences distinctes sous les mêmes données »

En poussant la discussion un peu plus loin, nous allons discuter;

1. Qu’est-ce que l’analyse statistique des données ?

2. Significativité des données dans l’analyse statistique des données

3. Outils d’analyse statistique des données

4. Quels sont les types d’analyse statistique des données

5. Processus en 4 étapes de l’analyse statistique des données

Qu’est-ce que l’analyse statistique des données ?

Etant une branche de la science, la statistique incorpore l’acquisition, l’interprétation et la validation des données, et l’analyse statistique des données est l’approche consistant à effectuer diverses opérations statistiques, c’est-à-dire une recherche quantitative approfondie qui tente de quantifier les données et emploie certaines sortes d’analyses statistiques. Ici, les données quantitatives comprennent généralement des données descriptives comme les données d’enquête et les données d’observation.

Dans le contexte des applications commerciales, il s’agit d’une technique très cruciale pour les organisations de veille économique qui doivent fonctionner avec de grands volumes de données.

L’objectif de base de l’analyse statistique des données est d’identifier les tendances, par exemple, dans le commerce de détail, cette méthode peut être abordée pour découvrir des modèles dans les données non structurées et semi-structurées des consommateurs qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions plus puissantes pour améliorer l’expérience client et faire progresser les ventes.

À part cela, l’analyse statistique des données a diverses applications dans le domaine de l’analyse statistique des études de marché, de la business intelligence(BI), de l’analyse des données dans le big data, de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond, et de l’analyse financière et économique.

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Signification des données sous l’analyse statistique des données,

1. Les données comprennent des variables qui sont univariées ou multivariées, et extrêmement dépendantes du nombre de variables, les experts exécutent plusieurs techniques statistiques.

• Si les données comportent une variable singulière, alors une analyse statistique univariée des données peut être effectuée, notamment le test t de signification, le test z, le test f, le test ANOVA à sens unique, etc.

• Et si les données comportent de nombreuses variables alors différentes techniques multivariées peuvent être réalisées telles que l’analyse statistique des données, ou l’analyse statistique discriminante des données, etc.

Ici, la variable est une caractéristique, passant d’un trait individuel d’une population à un autre trait. L’image ci-dessous montre la classification des données-variables.

Classification des variables, source

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1. Les données sont de deux types, les données continues et les données discrètes. Les données continues ne peuvent pas être comptées et évoluent dans le temps, par exemple l’intensité de la lumière, la température d’une pièce, etc.

Les données discrètes peuvent être comptées et ont un certain nombre de valeurs, par exemple le nombre d’ampoules, le nombre de personnes dans un groupe, etc.

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1. Dans le cadre de l’analyse statistique des données,

• les données continues sont distribuées sous une fonction de distribution continue, également appelée fonction de densité de probabilité, et

• les données discrètes sont distribuées sous une fonction de distribution discrète, également appelée fonction de masse de probabilité.

1. Les données peuvent être quantitatives ou qualitatives.

• Les données qualitatives sont des étiquettes ou des noms qui sont mis en œuvre pour trouver une caractéristique de chaque élément, alors que

• les données quantitatives se présentent toujours sous la forme de nombres qui intime soit combien, soit combien.

(A lire également : Étapes de l’analyse des données qualitatives)

1. Dans le cadre de l’analyse des données statistiques, les données transversales et les données chronologiques sont importantes. Pour une définition, les données transversales sont les données accumulées au même moment ou relativement au même point dans le temps, tandis que les données de séries chronologiques sont les données recueillies à travers certaines périodes de temps.

L’analyse statistique des données peut être adoptée dans;

• Les résultats/conclusions essentiels existants dévoilés à travers un ensemble de données.

• Abstraire et compiler des informations.

• Calculer des mesures de cohérence, de pertinence ou de diversité dans les données.

• Orienter des prophéties à venir sur la base de données rapportées antérieurement.

• Tester des prévisions expérimentales.

Outils d’analyse statistique des données

Généralement, sous l’analyse statistique des données, on pratique une certaine forme d’outils d’analyse statistique qu’un profane ne peut pas faire sans avoir de connaissances statistiques.

Divers logiciels sont disponibles pour effectuer l’analyse statistique des données, ces logiciels comprennent Statistical Analysis System(SAS), Statistical Package for Social Science (SPSS), Stat soft et bien d’autres.

Ces outils permettent des capacités étendues de traitement des données et plusieurs méthodes d’analyse statistique qui pourraient examiner un petit morceau à des statistiques de données très complètes.

Bien que les ordinateurs servent de facteur important dans l’analyse statistique des données qui peut aider à résumer les données, l’analyse statistique des données se concentre sur l’interprétation du résultat afin de conduire des inférences et des prophéties.

(A vérifier absolument : Techniques d’analyse statistique des données)

Quels sont les types d’analyse statistique des données ?

Il y a deux composantes importantes d’une étude statistique, qui sont :

• Population – un assemblage de tous les éléments d’intérêt dans une étude, et

• Échantillon – un sous-ensemble de la population.

Et, il existe deux types de méthodes statistiques largement utilisées dans le cadre des techniques d’analyse statistique des données;

1. Statistiques descriptives

C’est une forme d’analyse des données qui est essentiellement utilisée pour décrire, montrer ou résumer les données d’un échantillon d’une manière significative. Par exemple, la moyenne, la médiane, l’écart-type et la variance.

En d’autres termes, la statistique descriptive tente d’illustrer la relation entre les variables d’un échantillon ou d’une population et donne un résumé sous forme de moyenne, de médiane et de mode.

1. Statistiques inférentielles

Cette méthode est utilisée pour tirer des conclusions à partir de l’échantillon de données en utilisant les hypothèses nulles et alternatives qui sont soumises à une variation aléatoire.

Aussi, la distribution des probabilités, les tests de corrélation et l’analyse de régression entrent dans cette catégorie. En termes simples, la statistique inférentielle emploie un échantillon aléatoire de données, prélevé dans une population, pour faire et expliquer des inférences sur l’ensemble de la population.

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Le tableau ci-dessous montre les différences factuelles entre les statistiques descriptives et les statistiques inférentielles ;

S.No	Statistiques descriptives	Statistiques inférentielles
	Relatif à la spécification de la population cible.	Faire des inférences à partir de l’échantillon et les généraliser également en fonction de la population.
	Arrêter, analyser et refléter les données dans un mode significatif.	Corréler, tester et anticiper les résultats futurs.
	Les résultats finaux sont représentés sous forme de diagrammes, de tableaux et de graphiques.	Les résultats finaux sont les scores de probabilité.
	Explique les données reconnues précédemment.	Tentative de tirer des conclusions concernant la population qui dépasse les données disponibles.
	Outils déployés-Mesure de la tendance centrale (moyenne, médiane, mode), Étendue des données (Fourchette, écart-type, etc.)	Outils déployés- Test d’hypothèse, Analyse de la variance, etc.

Différence entre statistiques descriptives et statistiques inférentielles

4 étapes de base pour l’analyse statistique des données

Afin d’analyser tout problème avec l’utilisation de l’analyse statistique des données comprend quatre étapes de base ;

Définir le problème

La définition précise et actuarielle du problème est impérative pour obtenir des données précises le concernant. Il devient extrêmement difficile de collecter des données sans connaître la définition/adresse exacte du problème.

Accumulation des données

Après avoir abordé le problème spécifique, la conception de multiples moyens afin d’accumuler des données est une tâche importante dans le cadre de l’analyse statistique des données.

Les données peuvent être collectées à partir des sources réelles ou peuvent être obtenues par l’observation et les études de recherche expérimentale, menées pour obtenir de nouvelles données.

• Dans une étude expérimentale, la variable importante est identifiée selon le problème défini, puis un ou plusieurs éléments de l’étude sont contrôlés pour obtenir des données concernant la façon dont ces éléments affectent les autres variables.

• Dans une étude observationnelle, aucun essai n’est exécuté pour contrôler ou impacter la variable importante. Par exemple, une surrey menée est les exemples ou un type commun d’étude observationnelle.

Analyse des données

Dans l’analyse statistique des données, les méthodes d’analyse sont divisées en deux catégories;

• Méthodes exploratoires, cette méthode est déployée pour déterminer ce que les données révèlent en utilisant une arithmétique simple et des graphiques/descriptions faciles à dessiner afin de résumer les données.

• Méthodes confirmatoires, cette méthode adopte le concept et les idées de la théorie des probabilités pour tenter de répondre à des problèmes particuliers.

La probabilité est extrêmement impérative dans la prise de décision car elle donne une procédure pour estimer, représenter et expliquer les possibilités associées aux événements à venir.

Rapport des résultats

Par inférence, une estimation ou un test qui prétend être les caractéristiques d’une population peut être dérivé d’un échantillon, ces résultats pourraient être rapportés sous la forme d’un tableau, d’un graphique ou d’un ensemble de pourcentages.

Puisque seule une petite partie des données a été étudiée, donc le résultat rapporté peut dépeindre certaines incertitudes en mettant en œuvre des énoncés de probabilité et des intervalles de valeurs.

Avec l’aide de l’analyse statistique des données, les experts pourraient prévoir et anticiper les aspects futurs à partir des données. En comprenant les informations disponibles et en les utilisant efficacement peut conduire à une prise de décision adéquate. (Source)

Conclusion

L’analyse statistique des données fournit un sens aux chiffres dénués de sens et donne ainsi vie aux données sans vie. Par conséquent, il est impératif pour un chercheur d’avoir une connaissance adéquate des statistiques et des méthodes statistiques pour effectuer toute étude de recherche.

Cela aidera à mener une étude appropriée et bien conçue prééminemment à des résultats précis et fiables. En outre, les résultats et les inférences sont explicites seulement et uniquement si des tests statistiques appropriés sont pratiqués.

« L’analyse de régression est la bombe à hydrogène de l’arsenal statistique. »- Charles Wheelan

En concluant ce blog, nous pouvons dire que l’analyse statistique des données n’est rien d’autre que la compilation et l’interprétation des données afin de révéler des modèles et des tendances cachés.