9 erreurs courantes dans l'analyse des données (+conseils sur la façon de les éviter pour un meilleur rapport)

Il y a environ 54 millions d' analystes de données dans le monde.

L'analyse des données est un élément essentiel de la gestion des entreprises. 53% des entreprises déclarent que l'accès aux données est aujourd'hui plus critique. L'analyse des données peut vous aider à apporter des améliorations qui profitent à la fois aux clients et aux employés. Mais il ne suffit pas de savoir comment analyser les donnéesil faut aussi savoir comment éviter les erreurs.

Les erreurs dans l'analyse des données peuvent être coûteuses. Elles peuvent vous amener à prendre de mauvaises décisions ou à négliger quelque chose d'important. Dans cet article, nous allons donc examiner neuf erreurs courantes commises par les analystes de données et des conseils sur la manière de les éviter. Lisez la suite pour en savoir plus :

• Qu'est-ce que l'analyse des données ?
• Les quatre types d'analyse de données 
• Pourquoi l'analyse des données est-elle importante ?
• Neuf erreurs courantes commises par les analystes de données 
• Meilleures pratiques en matière d'analyse des données

Qu'est-ce que l'analyse des données ?

L'analyse des données est le processus qui consiste à extraire des informations des données. Elle comprend une variété de stratégies et d'objectifs, mais implique généralement d'examiner où vous étiez, où vous êtes, ou où vous pourriez arriver. Par exemple, si vous gérez un centre d'appels centre d'appels VoIPvous pourriez analyser les données pour :

• Comparez votre taux de résolution au premier appel actuel à votre taux de résolution précédent pour voir si vous vous êtes amélioré.
• Estimez le volume d'appels du mois prochain en analysant les volumes d'appels des années précédentes.
• Identifier les inefficacités qui affectent les performances du centre d'appels.

Souvent, les analystes de données utilisent l'apprentissage automatique ou des logiciels automatisés pour les aider à analyser plus rapidement de grands ensembles de données.

Les 4 types d'analyse de données 

Il existe quatre grands types d'analyse de données :

1. Analyse descriptive.
2. Analyse diagnostique.
3. Analyse prédictive.
4. Analyse prescriptive.

Passons-les en revue avant d'examiner pourquoi l'analyse des données est importante pour votre entreprise.

1. Description 

L'analyse descriptive décrit ce qui s'est déjà produit, par exemple :

• L'évolution de votre chiffre d'affaires au cours de l'année écoulée.
• Le nombre de ventes générées par votre campagne de marketing

Ces analyses répondent à la question "Que s'est-il passé ?" et donnent donc des indications utiles sur les performances de votre entreprise. Par exemple, vous pouvez utiliser l'analyse descriptive dans un rapport sur votre enquête de satisfaction de la clientèle destiné aux parties prenantes. 

2. Diagnostic 

L'analyse diagnostique s'appuie sur l'analyse descriptive pour vous aider à comprendre pourquoi les choses se sont produites. Par exemple, pourquoi votre chiffre d'affaires a augmenté ou pourquoi votre campagne de marketing a généré un nombre X de ventes. Les analyses diagnostiques sont idéales pour les entreprises qui cherchent à s'améliorer. Après tout, une fois que vous avez compris pourquoi quelque chose s'est produit, vous pouvez prendre des mesures pour y remédier.

3. Prédictif 

L'analyse prédictive permet de prédire ce qui est susceptible de se produire sur la base de données antérieures. Elles identifient et classent les modèles et calculent s'ils sont susceptibles de se reproduire. Par exemple, vous pouvez utiliser l'analyse prédictive pour estimer le chiffre d'affaires de l'année suivante sur la base de la croissance d'une année sur l'autre. Ces analyses font appel à plusieurs techniques statistiques, notamment les arbres de décision, la régression et les réseaux neuronaux. 

4. Prescriptive 

Les analyses prescriptives sont les plus précieuses et les plus complexes, car elles utilisent des données passées pour suggérer un plan d'action. Elles utilisent l'apprentissage automatique et l'IA pour estimer la probabilité de différents résultats. Par exemple, l'analyse prescriptive peut suggérer quand commander des stocks supplémentaires en fonction des hausses passées de la demande. Elles aident donc les entreprises à prendre des décisions éclairées.

Pourquoi l'analyse des données est-elle importante ?

80% des entreprises utilisent des données dans plusieurs départements, de la R&D au support client en passant par la gestion des produits. Pourquoi ? L'analyse des données présente de nombreux avantages, notamment

• Un meilleur marketing: En analysant les performances de votre performance de votre campagne de marketingvous pouvez savoir ce qui a fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné. Cela vous aidera à créer des campagnes plus efficaces à l'avenir.
• Des décisions plus intelligentes: Grâce aux informations fournies par l'analyse des données, vous pouvez prendre des décisions commerciales plus judicieuses qui favorisent la croissance et le chiffre d'affaires.
• Une plus grande efficacité: L'analyse des données peut vous montrer où se situent les inefficacités. Vous pouvez alors rationaliser vos processus d'entreprise et améliorer votre productivité.
• Des clients plus heureux: L'analyse peut également vous aider à améliorer le service à la clientèle. Comment ? En vous donnant des indications sur les attentes et la satisfaction des clients. En fait, 36% des entreprises déclarent que l'engagement des clients les incite à avoir un meilleur accès aux données.

9 erreurs courantes commises par les analystes de données

La recherche et la préparation des données sont les activités les plus courantes en matière de données. 90% des analystes de données. Ce sont également les tâches les plus susceptibles de donner lieu à des erreurs. En effet, les analystes gaspillent plus de 44% de leur temps chaque semaine à des activités infructueuses. Pour être productif, vous devez donc savoir quelles sont les erreurs les plus courantes à éviter. Voyons cela de plus près.

1. L'échantillon est biaisé ou trop petit

Si votre échantillon est trop petit ou biaisé en faveur d'un groupe, vous risquez de passer à côté d'informations importantes ou de tirer des conclusions erronées. Par exemple, supposons que vous testiez la fonctionnalité d'une application. En ne testant que les droitiers, vous risquez de passer à côté de problèmes d'utilisation pour les gauchers. 

Vous devez vous assurer que votre échantillon est suffisamment important pour vous donner une image complète de vos clients. Vous devez également examiner les caractéristiques démographiques de votre public cible et veiller à ce que votre échantillon y corresponde. De cette manière, votre échantillon devrait être représentatif de vos clients.

2. Les buts et objectifs ne sont pas clairement définis 

Vos buts et objectifs déterminent tous les aspects de votre analyse, de la collecte des données à la rédaction de votre rapport. Avant de commencer, vous devez donc définir le but de votre analyse et vos objectifs en fonction de ce but. Par exemple, votre objectif pourrait être de comparer les performances de votre nouveau système téléphonique multiligne avec votre ancien système téléphonique à ligne unique. Vos objectifs pourraient alors être les suivants

1. Recueillez des données sur les indicateurs clés de performance pour le même mois pour votre nouveau et votre ancien système téléphonique.
2. Vérifiez s'il existe une différence significative entre les ICP de votre nouveau et de votre ancien système téléphonique. 
3. Préparez un rapport des parties prenantes détaillant vos conclusions.

3. Confusion entre corrélation et causalité 

Si vous remarquez une corrélation entre deux variables, il est tentant de penser que l'une est à l'origine de l'autre. Mais ce n'est pas toujours le cas. Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles deux variables sont corrélées :

• A provoque B, ou vice versa.
• A et B sont tous deux causés par un autre facteur, C.
• A est à l'origine de C, qui est à l'origine de B, ou vice versa.
• La corrélation est une pure coïncidence.

Pour déterminer si deux facteurs sont liés, il convient d'examiner le contexte. D'autres facteurs peuvent-ils être à l'origine de la corrélation ? Ne présumez pas d'un lien sans mener des recherches plus approfondies.

4. Utilisation de mauvais critères de comparaison 

L'analyse des données consiste à comparer vos résultats à un point de référence. Il peut s'agir d'une période différente, comme le mois précédent, ou d'une organisation ou d'un produit différent. Cependant, l'utilisation d'un mauvais point de référence peut masquer une augmentation ou une diminution réelle de votre mesure ou de votre ICP. 

Par exemple, imaginons que vous compariez la messagerie instantanée de votre petite entreprise à celle de votre entreprise. messagerie instantanée d'une petite entreprise d'une petite entreprise avec celui d'une grande entreprise. Vous pourriez penser que votre engagement est beaucoup plus faible qu'il ne devrait l'être. Mais si vous comparez votre engagement à celui d'une autre petite entreprise, vous constaterez peut-être que votre engagement est en fait supérieur à la moyenne.

5. Présentation des résultats sans contexte adéquat

Lorsque vous rédigez votre rapport analytiquevous devez replacer vos résultats dans leur contexte.

• En quoi sont-ils liés à vos buts et objectifs ? 
• Comment se comparent-ils aux résultats d'études similaires ? 
• Comment vos résultats s'intègrent-ils dans le marché au sens large ? 

Le contexte vous aide, ainsi que vos lecteurs, à interpréter vos résultats et à en mesurer l'importance. Vous devez réaliser des études de marché avant et après votre analyse et vous tenir au courant des dernières tendances du secteur. 

6. Utilisation de données non fiables 

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les données ne sont pas fiables :

• Données manquantes ou dupliquées
• Valeurs anormales ou incorrectes 
• Erreurs d'arrondi 
• Les données sont de seconde main ou obsolètes

Pour garantir la qualité de vos données, vous devez vérifier qu'elles sont : Complètes, uniques, cohérentes, valides, exactes et opportunes. Utilisez des données provenant de la source originale et assurez-vous qu'elles ne datent pas de plus d'un ou deux ans. Vous devez également vérifier que vos données ne comportent pas de valeurs manquantes ou d'autres erreurs avant de commencer votre analyse. 

7. Absence de normalisation des données

Les analystes de données obtiennent des données à partir d'une variété de sources, y compris des feuilles de calcul (50%), les applications SaaS (33%) et les bases de données en nuage (40%). Ces données sont généralement formatées de différentes manières. Par exemple, certaines données peuvent être exprimées en pourcentages et d'autres en fractions. Si vous ne standardisez pas le formatage des données, les résultats de votre analyse risquent d'en être affectés.

Vous devez vous assurer que toutes vos données sont étiquetées et formatées de la même manière. Il est ainsi plus facile de les cataloguer et de les comparer. Certains programmes formateront automatiquement les données pour vous, par exemple Excel dispose d'une option de formatage automatique. 

8. Ne pas comprendre pleinement les indicateurs de performance et les indicateurs clés de performance 

Avant de commencer votre analyse, vous devez vous assurer que vous êtes au clair sur les points suivants ce qu'est un ICP et quels sont ceux qui sont pertinents pour votre étude. Vous devez également rédiger une brève définition de la signification de chaque indicateur. Cela vous aidera, vous et vos lecteurs, car les indicateurs peuvent avoir des étiquettes et des significations différentes. Par exemple, le taux de rebond peut signifier

1. Le pourcentage de visiteurs d'un site web qui quittent le site après n'avoir consulté qu'une seule page.
2. Le pourcentage d'e-mails qui n'ont pas pu être délivrés aux adresses de votre liste de diffusion.

En définissant vos ICP à l'avance, vous vous assurez qu'ils sont clairs pour vous et vos lecteurs.

9. Visualiser les données de manière erronée

Il existe de nombreuses façons de visualiser les données, qu'il s'agisse de tableaux ou de diagrammes à secteurs. La visualisation de vos données vous permet de voir plus clairement les schémas et les relations. Vous pouvez également les utiliser dans un rapport, une infographie ou une brochure. guide de communication d'entreprise. Mais si vous choisissez la mauvaise méthode de visualisation, vous risquez d'obtenir une image trompeuse de vos données.

Pour choisir la bonne visualisation, réfléchissez à la façon dont les données sont liées et au nombre de variables que vous avez. Vous pouvez utiliser la couleur pour distinguer les variables ou mettre en évidence les principaux résultats. De plus, vous pouvez utiliser la taille pour indiquer la valeur ou souligner l'importance. Essayez différentes visualisations jusqu'à ce que vous trouviez celle qui a le plus de sens.

Meilleures pratiques en matière d'analyse des données 

Voyons maintenant quelques bonnes pratiques qui vous permettront d'éviter les erreurs et d'améliorer la qualité de vos analyses. 

Normaliser vos processus 

Vous devez normaliser les processus tels que la collecte et la saisie des données. Vous pouvez, par exemple, créer un ensemble de directives d'entreprise que les employés devront suivre. La normalisation des processus présente plusieurs avantages :

1. Il garantit que tous vos employés savent ce que l'on attend d'eux.
2. Il aide les employés à travailler rapidement tout en réduisant le risque d'erreurs.
3. Il facilite l'automatisation de la saisie des données et d'autres processus. 

Obtenir un deuxième avis

Une fois que vous avez terminé votre analyse, vous devez vérifier que votre travail ne comporte pas d'erreurs. Mais il est facile de passer à côté de certaines choses lorsque l'on connaît bien les données. C'est une bonne idée de demander à un collègue ou à un superviseur de vérifier votre travail, car il pourrait repérer quelque chose que vous n'avez pas vu. 

Utiliser des outils de profilage des données

Le profilage des données garantit que les données que vous analysez sont complètes, uniques, valides, cohérentes, précises et opportunes. Les logiciels de profilage des données peuvent identifier les erreurs de données courantes et les signaler pour examen, de sorte que vous êtes moins susceptible d'utiliser des données non fiables. Certains logiciels nettoient même vos données automatiquement. 

Utiliser l'automatisation

De nos jours, les entreprises peuvent automatiser un grand nombre de processus afin de gagner du temps et d'améliorer leur efficacité. Par exemple, un logiciel de programme de recommandation pour les petites entreprises permet de suivre automatiquement les recommandations des clients. Mais qu'en est-il de l'analyse des données ? En moyenne, les personnes chargées de l'analyse des données passent 7 heures par semaine à des tâches manuelles telles que la mise à jour de formules et de feuilles de calcul. Cette activité est non seulement coûteuse en temps, mais elle est également source d'erreurs.

L'automatisation des processus répétitifs tels que la saisie et la validation des données peut réduire considérablement les erreurs. Les logiciels peuvent automatiquement signaler les données manquantes et les fautes de frappe, créer des étiquettes de données et valider les modèles. Cela permet de gagner du temps et de permettre aux employés de se concentrer sur l'innovation et l'exploitation des données.

Privilégier la précision à la rapidité

Ce n'est un secret pour personne : la rapidité fait partie de notre façon de travailler. En moyenne, la la moitié des décisions professionnelles nécessitent une réponse dans la minute qui suit. Mais certaines tâches requièrent plus de précision que de rapidité, comme le codage de la structure d'une application angulaire ou la rédaction d'un rapport.

Dans l'analyse des données, la précision est vitale. Ainsi, même s'il est important de fixer des délais, vous ne devez pas exercer une pression excessive sur vos analystes. Pour éviter les erreurs d'analyse des données, vous devez favoriser un environnement qui donne la priorité à la précision. De plus, si vous automatisez autant de tâches que possible, vous gagnerez du temps et réduirez les erreurs.

En bref 

L'analyse des données est une compétence commerciale importante. Elle peut vous donner des indications sur les performances de votre entreprise et mettre en évidence les domaines à améliorer. Mais il est facile de commettre des erreurs, et les erreurs d'analyse des données peuvent être coûteuses. En suivant les meilleures pratiques que nous avons décrites, vous pouvez améliorer vos rapports et générer des informations exploitables. Vous pouvez utiliser ces informations pour améliorer votre activité et augmenter votre chiffre d'affaires.