9 erreurs courantes dans l'analyse des données (+ des conseils pour les éviter et améliorer les rapports)

Dans le monde, on compte environ 54 millions d' analystes de données.

L'analyse des données est un élément essentiel de la gestion des entreprises. 53% des entreprises déclarent que l'accès aux données est désormais 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 des donnéesvous devez également savoir comment éviter les erreurs.

Les erreurs d'analyse des données peuvent coûter cher. Elles peuvent vous conduire 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 pour 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 de regarder où vous étiez, où vous êtes, ou où vous pourriez finir. Par exemple, si vous gérez un centre d'appels VoIPvous pourriez analyser les données pour :

• Comparez votre taux de résolution au premier appel actuel avec votre taux de résolution au premier appel précédent pour voir si vous vous êtes amélioré.
• Estimez le volume d'appels du mois prochain en analysant vos volumes d'appels des années précédentes.
• Trouvez 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 principaux types d'analyse de données que vous pouvez utiliser :

1. Analyse descriptive.
2. Analyse diagnostique.
3. L'analyse prédictive.
4. L'analyse prescriptive.

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

1. Descriptive 

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

• Comment vos revenus ont augmenté au cours de l'année écoulée.
• Combien de ventes votre campagne de marketing a généré

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 des analyses descriptives dans un rapport sur votre enquête de satisfaction client destiné aux parties prenantes. 

2. Diagnostic 

L'analyse diagnostique s'appuie sur l'analyse descriptive pour vous aider à comprendre pourquoi certaines 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 prévoit ce qui est susceptible de se produire sur la base de données antérieures. Elle identifie et classe les modèles et calcule 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 annuelle précédente. Ces analyses utilisent 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 les 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, les analyses prescriptives peuvent suggérer quand commander un stock supplémentaire en fonction des poussées de la demande passées. 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, tels que :

• Un meilleur marketing: En analysant la performance de vos performance de votre campagne de marketingvous pouvez découvrir ce qui a marché et ce qui n'a pas marché. Cela vous aidera à créer des campagnes plus efficaces à l'avenir.
• Des décisions plus intelligentes: En utilisant les informations issues de l'analyse des données, vous pouvez prendre des décisions commerciales plus intelligentes qui entraînent une croissance et des revenus plus élevés.
• Une plus grande efficacité: L'analyse des données peut vous montrer où se trouvent les inefficacités. Vous pouvez alors rationaliser vos processus d'entreprise et améliorer votre productivité.
• Des clients plus heureux: L'analytique peut également vous aider à améliorer le service à la clientèle. Comment ? En vous donnant un aperçu des attentes et de la satisfaction des clients. En fait, 36% des entreprises affirment que l'engagement des clients est à l'origine de leur besoin d'un meilleur accès aux données.

9 erreurs courantes des analystes de données

La recherche et la préparation des données sont les activités les plus courantes en matière de données, que plus de 90% des analystes de données. Ce sont également les tâches les plus sujettes aux erreurs. En fait, les analystes gaspillent plus de 44% de leur temps chaque semaine dans des activités qui n'aboutissent pas. Pour être productif, vous devez donc savoir quelles sont les erreurs courantes à éviter. Jetons un coup d'œil.

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, disons que vous testez les fonctionnalités d'une application. Si vous ne testez qu'avec des droitiers, vous ne verrez pas les problèmes d'utilisation pour les gauchers. 

Vous devez vous assurer que votre échantillon est suffisamment grand pour vous donner une image complète de vos clients. Vous devez également examiner les données démographiques de votre public cible et vous assurer que votre échantillon correspond à ces données. De cette façon, votre échantillon devrait être représentatif de vos clients.

2. Les buts et les 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 de bureau multi-lignes 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 vos nouveaux et anciens systèmes téléphoniques.
2. Vérifiez s'il existe une différence significative entre les indicateurs clés de performance 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 cause l'autre. Mais ce n'est pas toujours le cas. Il y a de nombreuses raisons pour lesquelles deux variables sont en corrélation, par exemple :

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

Pour savoir si deux facteurs sont liés, vous devez examiner le contexte. Y a-t-il d'autres facteurs qui pourraient être à l'origine de la corrélation ? Ne présumez pas d'un lien sans effectuer de recherches supplémentaires.

4. Utilisation de mauvais repères pour la comparaison 

L'analyse des données implique la comparaison de vos résultats avec 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. Mais l'utilisation d'un mauvais point de référence peut cacher une augmentation ou une diminution réelle de votre métrique ou KPI. 

Par exemple, disons que vous comparez votre petite entreprise avec la messagerie instantanée de votre petite entreprise avec celle 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 d'analysevous devez replacer vos résultats dans leur contexte.

• Comment se rapportent-ils à vos buts et objectifs ? 
• Comment se comparent-ils aux résultats d'études similaires ? 
• Où vos résultats s'inscrivent-ils dans le cadre d'un marché plus large ? 

Le contexte vous aide, vous et vos lecteurs, à interpréter vos résultats et à en mesurer la portée. 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 peuvent être peu fiables, notamment :

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

Pour garantir la qualité de vos données, vous devez vérifier qu'elles sont : Complètes, uniques et 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. Non normalisation des données

Les analystes de données obtiennent des données à partir d'une variété de sources, y compris les feuilles de calcul (50%), des applications SaaS (33%) et des 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 la façon dont les données sont formatées, cela peut affecter les résultats de votre analyse.

Vous devez vous assurer que toutes vos données sont étiquetées et formatées de la même manière. De cette façon, il est plus facile de les cataloguer et de les comparer. Certains programmes formateront automatiquement les données pour vous, par exemple, Excel a une option de formatage automatique. 

8. Ne pas comprendre pleinement vos mesures et vos indicateurs clés de performance (ICP) 

Avant de commencer votre analyse, vous devez vous assurer que vous êtes au clair sur les points suivants ce qu'est un KPI et quels sont ceux qui sont pertinents pour votre étude. Vous devez également rédiger une brève définition de la signification de chaque mesure. 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 du site web qui quittent le site après avoir consulté 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 indicateurs de performance clés au préalable, vous vous assurez qu'ils sont clairs pour vous et vos lecteurs.

9. Visualiser les données de la mauvaise façon

Il existe de nombreuses façons de visualiser les données, des tableaux aux diagrammes circulaires. La visualisation de vos données vous aide à voir plus clairement les modèles et les relations. Vous pouvez également les utiliser dans un rapport, une infographie ou un guide de communication d'entreprise. Mais si vous choisissez la mauvaise méthode de visualisation, vous risquez de vous retrouver avec une image trompeuse de vos données.

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

Meilleures pratiques en matière d'analyse de données 

Voyons maintenant quelques bonnes pratiques qui vous aideront à éviter les erreurs et à améliorer la qualité de vos analyses. 

Standardisez vos processus 

Vous devez normaliser les processus tels que la collecte et la saisie des données. Par exemple, vous pouvez 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. 

Demandez 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 quand on connaît si bien les données. Il est bon de demander à un collègue ou à un superviseur de vérifier également votre travail, car il pourrait repérer quelque chose que vous avez manqué. 

Utiliser des outils de profilage des données

Le profilage des données garantit que les données que vous analysez sont complètes, uniques, valides, cohérentes, exactes 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 peuvent même nettoyer vos données automatiquement. 

Utiliser l'automatisation

De nos jours, les entreprises peuvent automatiser une variété de processus pour gagner du temps et améliorer leur efficacité. Par exemple, un logiciel de programme de recommandation pour les petites entreprises peut suivre automatiquement les recommandations des clients. Mais qu'en est-il de l'analyse des données ? En moyenne, les personnes travaillant sur les données passent 7 heures par semaine à des tâches manuelles comme la mise à jour de formules et de feuilles de calcul. Non seulement cela coûte du temps, mais cela entraîne aussi des 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. Les employés gagnent ainsi du temps et peuvent se concentrer sur l'innovation et l'exploitation des données.

Privilégier la précision à la vitesse

Ce n'est pas un secret que la vitesse fait partie de notre façon de travailler. En moyenne, la moitié des décisions d'affaires nécessitent une réponse en moins d'une minute. Mais certaines tâches exigent 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. Par conséquent, s'il est important de fixer des délais, vous ne devez pas mettre 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. En outre, si vous automatisez autant de tâches que possible, vous pouvez gagner du temps et réduire les erreurs.

En bref 

L'analyse des données est une compétence commerciale importante. Elle peut vous donner un aperçu des performances de votre entreprise et mettre en évidence les domaines à améliorer. Mais il est facile de faire des erreurs, et les erreurs d'analyse de 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 vos revenus.