{"id":816171,"date":"2022-07-08T11:00:10","date_gmt":"2022-07-08T18:00:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/projets-danalyse-de-donnees\/"},"modified":"2023-09-18T07:49:52","modified_gmt":"2023-09-18T07:49:52","slug":"projets-danalyse-de-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/projets-danalyse-de-donnees\/","title":{"rendered":"Projets d’analyse de donn\u00e9es : Un guide pas \u00e0 pas"},"content":{"rendered":"\n
Il n’est jamais facile de d\u00e9terminer par o\u00f9 commencer les projets d’analyse de donn\u00e9es. <\/p>\n\n
Eh bien ! L’\u00e9laboration d’une planification et d’une proc\u00e9dure solides est une premi\u00e8re \u00e9tape cruciale pour le lancement de votre projet. Nous devrions toujours nous en tenir \u00e0 un processus bien d\u00e9fini lors de la cr\u00e9ation d’un mod\u00e8le de donn\u00e9es. Ce blog passe en revue plusieurs \u00e9tapes cl\u00e9s pour vous aider \u00e0 cr\u00e9er un projet d’analyse de donn\u00e9es<\/a> r\u00e9ussi.<\/p>\n Index du contenu<\/p>\n Au niveau le plus \u00e9l\u00e9mentaire, les projets d’analyse de donn\u00e9es impliquent l’utilisation de donn\u00e9es historiques et actuelles sur les projets pour permettre des d\u00e9cisions efficaces en mati\u00e8re d’ex\u00e9cution des projets.<\/p>\n\n Il s’agit notamment des \u00e9l\u00e9ments suivants :<\/p>\n\n La mani\u00e8re dont les gens utilisent les projets de science des donn\u00e9es et la science des donn\u00e9es peut avoir un impact sur la mani\u00e8re dont les projets sont r\u00e9alis\u00e9s. Les donn\u00e9es et la technologie peuvent nous aider \u00e0 mieux g\u00e9rer nos projets en facilitant la prise de d\u00e9cision et l’ach\u00e8vement du projet. Les donn\u00e9es et la technologie sont en fait des \u00e9l\u00e9ments essentiels de la r\u00e9ussite d’un projet. <\/p>\n\n Dans les \u00e9tudes sur la r\u00e9ussite des projets, plus de 70 % des professionnels des projets pensent qu’ils sont essentiels. Voici comment en savoir plus sur les facteurs de r\u00e9ussite des projets.<\/p>\n\n Vous vous demandez o\u00f9 vous pourriez travailler si vous n’avez pas d’exp\u00e9rience ? Il faut de l’exp\u00e9rience pour obtenir un emploi, mais on ne peut pas acqu\u00e9rir d’exp\u00e9rience sans emploi. Que faire alors ?<\/p>\n\n Si c’est le cas, les projets peuvent \u00eatre la solution car ils vous permettent d’acqu\u00e9rir une exp\u00e9rience concr\u00e8te. Les donn\u00e9es devenant de plus en plus importantes dans tous les domaines de la vie, dans les r\u00e9gions et dans les entreprises, de nombreux projets d’analyse exploratoire des donn\u00e9es voient le jour. <\/p>\n\n L’analyse de donn\u00e9es vous int\u00e9resse et vous souhaitez en savoir plus ? Si c’est le cas, ayez une liste de projets que vous avez r\u00e9alis\u00e9s avec des jeux d’analyse de donn\u00e9es \u00e0 pr\u00e9senter.<\/p>\n\n Le plus difficile est de trouver des emplois pour votre portefeuille d’analyse de donn\u00e9es, surtout si vous \u00eates nouveau dans le domaine. Tout d’abord, vous devez d\u00e9terminer le niveau de projets d’analyse de donn\u00e9es qui vous convient. Vous pouvez ensuite choisir de commencer par des projets de niveau d\u00e9butant, interm\u00e9diaire ou avanc\u00e9. <\/p>\n\n Les exemples de projets d’analyse de donn\u00e9es pr\u00e9sent\u00e9s dans cette partie aideront les personnes qui d\u00e9butent. Ces projets n’utilisent pas de m\u00e9thodes d’application lourdes ou d’algorithmes compliqu\u00e9s, ce qui vous permet d’avancer facilement.<\/p>\n\n \u00c0 ce niveau, les projets n\u00e9cessitent de travailler avec de grandes grappes de donn\u00e9es et d’avoir une connaissance approfondie de l’apprentissage automatique, du nettoyage des donn\u00e9es et de l’exploitation mini\u00e8re. C’est pourquoi les projets de la partie interm\u00e9diaire peuvent \u00eatre r\u00e9alis\u00e9s par des personnes qui comprennent ces id\u00e9es.<\/p>\n\n Cette partie s’adresse aux professionnels qui travaillent avec des r\u00e9seaux neuronaux et des donn\u00e9es \u00e0 haute dimension. Le projet d’analyse avanc\u00e9e des donn\u00e9es s’adresse aux personnes cr\u00e9atives ayant les comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour effectuer ce type de t\u00e2ches.<\/p>\n\n Nous \u00e9tudions le cadre complet de l’analyse des donn\u00e9es, en vous accompagnant \u00e0 chaque \u00e9tape du cycle de vie du projet et en d\u00e9crivant les comp\u00e9tences et les exigences essentielles. Ces sept processus pour les initiatives d’analyse de donn\u00e9es vous aideront \u00e0 tirer le meilleur parti de chaque projet tout en r\u00e9duisant le risque d’erreurs.<\/p>\n\n Supposons que l’entreprise XYZ soit une soci\u00e9t\u00e9 qui vend des appareils \u00e9lectrom\u00e9nagers. Cet \u00e9t\u00e9, ils n’ont pas vendu autant de climatiseurs que leur \u00e9quipe de vente l’avait pr\u00e9vu. En d\u00e9signant une personne d\u00e9di\u00e9e, ils ont d\u00e9cid\u00e9 d’enqu\u00eater sur les raisons de cette baisse des ventes. Voyons comment cet analyste doit travailler pour d\u00e9terminer le r\u00e9sultat de la question soulev\u00e9e. <\/p>\n\n Comprendre l’entreprise ou l’activit\u00e9 que votre projet de donn\u00e9es soutient est la premi\u00e8re \u00e9tape de tout projet d’analyse de donn\u00e9es r\u00e9ussi. Pour que votre projet soit couronn\u00e9 de succ\u00e8s, il doit r\u00e9pondre \u00e0 un objectif organisationnel raisonnable et sp\u00e9cifique. Dans notre cas, il s’agirait de la baisse des ventes de climatiseurs cet \u00e9t\u00e9. <\/p>\n\n Il ne suffit pas de t\u00e9l\u00e9charger un vaste ensemble de donn\u00e9es ouvertes pour en comprendre la structure. Pour avoir de l’inspiration, une direction et un objectif, il faut d\u00e9finir un objectif clair en mati\u00e8re de donn\u00e9es : il est imp\u00e9ratif de r\u00e9pondre \u00e0 une question lors des \u00e9tapes initiales. Cette phase peut sembler sans importance si vous travaillez sur un projet priv\u00e9 ou si vous explorez un ensemble de donn\u00e9es ou une API. Le chercheur d\u00e9sign\u00e9 conna\u00eet le domaine de l’entreprise et sait pr\u00e9cis\u00e9ment comment celle-ci fonctionne.<\/p>\n\n Il est temps de commencer \u00e0 rechercher vos donn\u00e9es, ce qui constitue la deuxi\u00e8me partie de tout projet d’analyse de donn\u00e9es. Vous devez rassembler des informations provenant de diff\u00e9rentes sources pour d\u00e9velopper un projet de donn\u00e9es fantastique.<\/p>\n\n L’un des moyens pour l’analyste d’obtenir des donn\u00e9es est de demander aux \u00e9quipes informatiques et de donn\u00e9es d’acc\u00e9der aux bases de donn\u00e9es. Une autre fa\u00e7on de proc\u00e9der consiste \u00e0 rendre les API accessibles pour tous les outils et donn\u00e9es utilis\u00e9s par l’entreprise, tels que son CRM. La plupart des syst\u00e8mes CRM disposent d’un syst\u00e8me de point de vente qui collecte et stocke les donn\u00e9es de vente des magasins ou des distributeurs. Si n\u00e9cessaire, l’analyste peut rechercher des donn\u00e9es gratuites en ligne pour compl\u00e9ter celles dont dispose l’entreprise. <\/p>\n\n L’\u00e9tape suivante de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es consomme une grande partie du temps d’un projet de donn\u00e9es. La troisi\u00e8me \u00e9tape de votre projet d’analyse de donn\u00e9es commence une fois que vous avez obtenu vos donn\u00e9es. En se plongeant dans les d\u00e9tails, l’analyste de donn\u00e9es d\u00e9termine ce dont il dispose et comment il peut l’utiliser pour atteindre son objectif initial. Et continuez \u00e0 interroger le personnel de l’entreprise, l’\u00e9quipe informatique ou tout autre groupe pour mieux comprendre la signification de toutes les variables dans leurs donn\u00e9es initiales.<\/p>\n\n L’\u00e9tape suivante consiste \u00e0 nettoyer les donn\u00e9es. En g\u00e9n\u00e9ral, l’analyste doit corriger les mots mal orthographi\u00e9s, cr\u00e9er une variable personnalis\u00e9e ou traiter les donn\u00e9es manquantes. Les ensembles de donn\u00e9es de vente contiennent de nombreuses donn\u00e9es saisies par l’utilisateur, ce qui augmente le risque de donn\u00e9es mal orthographi\u00e9es ou incorrectes. Des num\u00e9ros de mod\u00e8les erron\u00e9s, des prix ou des quantit\u00e9s de produits incorrects et des informations de maintenance erron\u00e9es sont quelques-uns des probl\u00e8mes que l’analyste traitera avant de passer \u00e0 l’\u00e9tape suivante. Le chercheur v\u00e9rifie enfin chaque colonne pour s’assurer que les donn\u00e9es sont propres et uniformes.<\/p>\n\n Maintenant que les donn\u00e9es sont propres, il est temps de les modifier pour que l’analyste puisse en tirer le meilleur parti. Ils doivent commencer la partie du projet consacr\u00e9e \u00e0 l’enrichissement des donn\u00e9es en combinant les diff\u00e9rentes sources et les journaux de bord de l’\u00e9quipe afin d’obtenir les parties essentielles des donn\u00e9es. Une fa\u00e7on d’y parvenir est d’ajouter une composante temporelle aux donn\u00e9es, par exemple :<\/p>\n\n La jonction d’ensembles de donn\u00e9es est une autre technique permettant d’am\u00e9liorer les donn\u00e9es en transf\u00e9rant des colonnes d’un ensemble \u00e0 l’autre. Les donn\u00e9es relatives aux ventes sont souvent s\u00e9par\u00e9es des donn\u00e9es relatives au mod\u00e8le. La combinaison des deux ensembles de donn\u00e9es permet d’\u00e9tablir des relations suppl\u00e9mentaires entre les ensembles de donn\u00e9es. Cela fait partie int\u00e9grante de toute recherche, mais ce n’est pas toujours facile avec plusieurs sources. Certains programmes vous permettent d’obtenir facilement des donn\u00e9es ou de relier des ensembles de donn\u00e9es sur la base de crit\u00e8res sp\u00e9cifiques.<\/p>\n\n L’analyste doit \u00e9viter d’introduire des biais involontaires ou d’autres sch\u00e9mas ind\u00e9sirables lors de la collecte, du traitement et de la modification des donn\u00e9es. La manipulation des donn\u00e9es<\/a> permet de s’assurer que les ensembles de donn\u00e9es ne reproduisent pas ou ne renforcent pas les pr\u00e9jug\u00e9s qui pourraient conduire \u00e0 des r\u00e9sultats biais\u00e9s, injustifi\u00e9s ou injustes.<\/p>\n\n Comme indiqu\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment, la fusion a produit un (ou plusieurs) ensemble(s) de donn\u00e9es extraordinaire(s) \u00e0 explorer et \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des graphiques pertinents au cours de cette \u00e9tape. La visualisation est l’\u00e9tape suivante de tout projet d’analyse de donn\u00e9es lorsque l’on travaille avec d’\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es.<\/p>\n\n L’aspect stimulant est de pouvoir se plonger dans ses graphiques et de r\u00e9pondre \u00e0 toutes les questions concernant un aper\u00e7u. Les graphiques peuvent enrichir les donn\u00e9es et pr\u00e9senter des aspects fascinants. Le fait de placer toutes les donn\u00e9es sur une carte peut r\u00e9v\u00e9ler que certaines zones g\u00e9ographiques sont plus informatives que des nations ou des villes.<\/p>\n\n Gr\u00e2ce \u00e0 des graphiques lin\u00e9aires de base, les analystes de donn\u00e9es peuvent voir combien de produits ont \u00e9t\u00e9 vendus au cours d’une p\u00e9riode donn\u00e9e, quel mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 le plus vendu et diff\u00e9rencier les ventes entre l’ann\u00e9e derni\u00e8re et l’ann\u00e9e en cours. De m\u00eame, l’analyste peut examiner les tendances et les mod\u00e8les de vente pour mieux comprendre l’objectif de la recherche.<\/p>\n\n C’est au cours de la sixi\u00e8me phase du projet de donn\u00e9es que les choses s\u00e9rieuses commencent. Les analystes peuvent concevoir des mod\u00e8les pour d\u00e9tecter des sch\u00e9mas et des types de clients qui ne sont pas visibles dans les graphiques et les statistiques, en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique et des m\u00e9thodes de regroupement. Ceux-ci forment des groupes d’occurrences similaires et indiquent quel facteur est crucial.<\/p>\n\n Ils d\u00e9couvrent les facteurs influen\u00e7ant les mod\u00e8les de vente ant\u00e9rieurs et \u00e9tablissent des projections en \u00e9tudiant des donn\u00e9es pr\u00e9liminaires. Cette derni\u00e8re phase d\u00e9bouche sur de nouveaux produits et de nouvelles proc\u00e9dures, et pas seulement sur des informations. Identifier des facteurs tels que les types de clients qui ont achet\u00e9 les climatiseurs, les raisons pour lesquelles le vendeur n’a pas r\u00e9ussi \u00e0 convertir les clients potentiels, ou si les consommateurs n’\u00e9taient pas satisfaits de nos produits,<\/p>\n\n Toute initiative de l’entreprise doit rapidement faire ses preuves pour justifier sa position. Les initiatives en mati\u00e8re de donn\u00e9es sont similaires. Le projet peut se terminer rapidement et obtenir des r\u00e9sultats en \u00e9conomisant du temps sur le nettoyage et l’enrichissement des donn\u00e9es. Il s’agit de la derni\u00e8re \u00e9tape des projets d’analyse de donn\u00e9es et elle est cruciale pour le cycle de vie des donn\u00e9es.<\/p>\n\n Pour mener \u00e0 bien ce premier projet de base de donn\u00e9es, vous devez accepter que la strat\u00e9gie ne soit jamais \u00ab\u00a0compl\u00e8te\u00a0\u00bb. Il doit \u00eatre r\u00e9vis\u00e9, recycl\u00e9 et enrichi de nouvelles fonctionnalit\u00e9s afin de rester utilisable et pr\u00e9cis. Le travail d’un analyste de donn\u00e9es n’est jamais termin\u00e9, ce qui le rend si int\u00e9ressant.<\/p>\n\n Apr\u00e8s avoir franchi toutes ces \u00e9tapes, l’analyste de donn\u00e9es peut d\u00e9terminer pourquoi les ventes ont chut\u00e9 et ce qu’il faut faire ensuite.<\/p>\n\n APPRENEZ-EN PLUS SUR LE SUJET : L’analyse des prix<\/a><\/p>\n\n Dans les projets d’analyse de donn\u00e9es, l’\u00e9laboration d’une planification et d’une proc\u00e9dure solides est cruciale pour faire d\u00e9coller votre projet. Ce blog a couvert plusieurs \u00e9tapes cl\u00e9s pour vous aider \u00e0 cr\u00e9er un projet d’analyse de donn\u00e9es r\u00e9ussi. Ces sept processus vous aideront \u00e0 tirer le meilleur parti de chaque projet tout en r\u00e9duisant les erreurs possibles.<\/p>\n\n\n
Qu’est-ce qu’un projet d’analyse de donn\u00e9es ?<\/h2>\n\n
\n
Importance des projets d’analyse de donn\u00e9es<\/h2>\n\n
\n
Id\u00e9es de projets d’analyse de donn\u00e9es<\/h2>\n\n
<\/figure>\n\n
1. Niveau d\u00e9butant<\/h3>\n\n
2. Niveau interm\u00e9diaire<\/h3>\n\n
3. Niveau avanc\u00e9<\/h3>\n\n
Le guide des projets d’analyse de donn\u00e9es<\/h2>\n\n
1. Reconna\u00eetre l’industrie<\/h3>\n\n
2. Obtenir des informations<\/h3>\n\n
3. Examiner et supprimer les donn\u00e9es incorrectes<\/h3>\n\n
4. Am\u00e9lioration de l’ensemble de donn\u00e9es<\/h3>\n\n
\n
5. Cr\u00e9er des visuels percutants<\/h3>\n\n
6. La pr\u00e9visibilit\u00e9 est la cl\u00e9 du succ\u00e8s.<\/h3>\n\n
7. En bref, r\u00e9p\u00e9tez le processus.<\/h3>\n\n
Conclusion<\/h2>\n\n