Qu'est-ce que l'analyse descriptive ?

Comment fonctionne l'analyse descriptive ?

L'analyse descriptive utilise diverses techniques d'analyse statistique pour découper et segmenter les données brutes sous une forme qui permet aux utilisateurs de dégager des tendances, d'identifier des anomalies, d'améliorer la planification et d'effectuer des comparaisons. Les entreprises tirent le meilleur parti de l'analyse descriptive lorsqu'elles l'utilisent pour comparer des éléments dans le temps ou entre eux. Par exemple, un directeur financier peut comparer les ventes de produits d'un mois à l'autre ou par rapport à des catégories connexes.

L'analyse descriptive peut s'appliquer à des données numériques, qualitatives ou à une combinaison des deux. Les données numériques peuvent quantifier des éléments tels que les revenus, les bénéfices ou un changement physique. Les données qualitatives peuvent caractériser des éléments tels que le sexe, l'origine ethnique, la profession ou l'appartenance politique. Pour faciliter la compréhension, les données numériques brutes sont souvent classées par tranches ou catégories, telles que les tranches d'âge, les tranches de revenus ou les codes postaux.

Les techniques d'analyse descriptive effectuent divers calculs mathématiques qui facilitent la reconnaissance ou la communication d'un modèle d'intérêt. Par exemple, la tendance centrale décrit ce qui est normal pour un ensemble de données donné en tenant compte de caractéristiques telles que la moyenne, la médiane et la moyenne arithmétique. D'autres éléments incluent la fréquence, la variation, le classement, l'étendue et l'écart.

Exemples concrets d'analyse descriptive

L'analyse descriptive est utilisée dans divers secteurs. Voici quelques exemples concrets :

• Analyse des états financiers. Les organisations utilisent l'analyse descriptive pour évaluer leurs performances à partir d'un examen analytique de leurs données, telles que les comptes de résultat, les bilans et les rapports de trésorerie. Gartner prévoit qu'au moins 90 % des analyses descriptives effectuées dans le domaine financier seront entièrement automatisées d'ici 2027.
• Rapports sur les ventes au détail. Les entreprises utilisent l'analyse descriptive pour suivre les données de vente sur différentes périodes. Cela leur permet de mieux comprendre les tendances d'achat, la demande de produits et les variations saisonnières.
• Dossiers médicaux. L'analyse descriptive est importante dans les hôpitaux et autres cliniques, car elle permet aux prestataires de soins de santé d'identifier les problèmes de santé, les résultats des traitements et l'utilisation des ressources.
• Analyse du trafic sur les sites Web. Les spécialistes du marketing numérique utilisent des analyses descriptives pour suivre les tendances des visiteurs, les taux de rebond et les niveaux d'engagement sur les sites Web.
• Analyse de l'engagement sur les réseaux sociaux. Les entreprises utilisent l'analyse descriptive pour mesurer les mentions « J'aime », les partages, les commentaires et la croissance du nombre d'abonnés, ce qui peut les aider à ajuster leurs stratégies de contenu et à améliorer l'interaction avec leur public.

L'analyse descriptive est également couramment utilisée pour les tâches suivantes :

• Planification d'un nouveau programme.
• Mesurer l'efficacité d'un nouveau programme.
• Comprendre les tendances des ventes.
• Comparaison entre entreprises.
• Motiver les comportements grâce aux indicateurs clés de performance (KPI).
• Reconnaître les comportements anormaux.
• Interprétation des résultats de l'enquête.

Que peut vous révéler l'analyse descriptive ?

Les entreprises utilisent l'analyse descriptive pour évaluer, comparer, repérer les anomalies et identifier les forces et faiblesses relatives. Voyons comment cela peut fonctionner dans la pratique.

• Évaluer. Développer une description des différents aspects des opérations commerciales constitue une base de référence pour une entreprise et peut être utilisé pour aider à évaluer les comportements qui améliorent ou affaiblissent les résultats. Les indicateurs importants comprennent les performances commerciales (ventes, coûts et bénéfices), les performances du site web (taux de clics, taux de conversion) et la satisfaction des clients (Net Promoter Score, score de satisfaction client et mentions positives sur les réseaux sociaux) ou les performances des équipements (temps de fonctionnement, temps de réparation et coût de maintenance).
• Comparer. Les indicateurs de référence d'une caractéristique peuvent être comparés dans le temps, entre différentes catégories, programmes ou interventions. Les performances commerciales actuelles peuvent être comparées aux ventes du mois dernier, à celles de la même période l'année dernière ou à celles d'une période plus longue afin de comprendre les tendances historiques. De même, les équipes peuvent comparer les ventes entre différentes catégories de produits ou comparer les performances d'une entreprise à celles d'une entreprise similaire.
• Repérer les anomalies. L'analyse approfondie des statistiques descriptives peut parfois révéler des valeurs aberrantes qui méritent d'être examinées de plus près. Par exemple, l'analyse descriptive peut montrer que les ventes dans une région sont nettement supérieures à celles d'autres régions, ou qu'une gamme de produits à succès connaît soudainement un ralentissement. Ces anomalies peuvent donner lieu à des recherches supplémentaires à l'aide de l'analyse diagnostique afin d'en comprendre les causes profondes.
• Identifiez les forces et les faiblesses relatives. Une entreprise peut par exemple découvrir qu'elle tend à mieux vendre auprès des jeunes consommateurs que chez les plus âgés. Cette information peut l'inciter à redoubler d'efforts pour exploiter ses forces, en mettant en place un marketing plus ciblé ou en prenant rapidement des mesures pour remédier à ses faiblesses dans les domaines où les ventes sont en baisse.

Étapes de l'analyse descriptive

Le processus d'analyse descriptive comprend les étapes suivantes :

1. Quantifiez les objectifs. Le processus commence par traduire certains objectifs commerciaux généraux, tels que l'amélioration des performances commerciales, en résultats spécifiques et mesurables, tels que les ventes par produit, le coût par vente ou le taux de conversion.
2. Identifiez les données pertinentes. Les équipes doivent identifier tous les types de données susceptibles d'améliorer la compréhension des indicateurs clés. Ces données peuvent être dispersées dans un ou plusieurs systèmes internes ou dans diverses sources de données tierces.
3. Organisez les données. Les données provenant de différentes sources, applications ou équipes doivent être nettoyées et normalisées afin d'améliorer la précision des analyses.
4. Analyse. Diverses techniques statistiques et mathématiques combinent, résument et comparent les données brutes de différentes manières afin de générer des caractéristiques de données.
5. Présentation. Les caractéristiques des données peuvent être présentées sous forme numérique dans un rapport, un tableau de bord ou une visualisation. Les techniques de visualisation courantes comprennent les graphiques à barres, les graphiques circulaires, les graphiques linéaires, les graphiques à bulles et les histogrammes.

Avantages et inconvénients de l'analyse descriptive

L'utilisation de l'analyse descriptive peut offrir les avantages suivants :

• Cela peut simplifier la communication relative aux données numériques.
• Cela peut améliorer la compréhension de situations complexes.
• Les entreprises peuvent comparer leurs performances à celles de leurs concurrents ou entre différentes gammes de produits.
• Cela peut aider à motiver les équipes à atteindre de nouveaux objectifs.

Les inconvénients et les faiblesses de l'analyse descriptive sont les suivants :

• Les préjugés existants peuvent être amplifiés de manière accidentelle ou délibérée.
• Les résultats peuvent orienter l'attention d'une entreprise vers des indicateurs qui ne sont pas utiles, tels que les ventes par rapport aux bénéfices.
• Les indicateurs de motivation peuvent être manipulés pour encourager des comportements indésirables, tels que les mouvements de souris ou la fraude commerciale.
• Des indicateurs mal choisis peuvent donner un faux sentiment de sécurité.

Outils d'analyse descriptive

Des outils relativement simples, comme un tableur Excel, et quelques connaissances en gestion d'entreprise suffisent pour élaborer des analyses descriptives de base. Cependant, les équipes pourraient percevoir une plus grande valeur à l'échelle de l'organisation en déployant divers types d'outils afin de démocratiser le développement des analyses et de promouvoir le partage des informations décisionnelles (BI).

Les outils de veille économique tels que Power BI, Tableau et Qlik peuvent simplifier de nombreuses étapes du processus d'analyse descriptive.

Les outils d'analyse descriptive offrent divers moyens de réorganiser les données brutes afin de mettre en évidence de nouvelles tendances en calculant des caractéristiques telles que les moyennes, les fréquences, les variations, les classements, les fourchettes et les écarts. Si ces techniques de base sont intégrées aux outils BI essentiels, une équipe peut se tourner vers des outils de science des données plus sophistiqués pour effectuer des statistiques complexes, notamment les suivants :

• Le langage de programmation R.
• Progiciel statistique pour les sciences sociales d'IBM.
• Logiciel d'analyse de SAS Institute Inc.
• Logiciel open source Knime.
• Langage de requête structuré (SQL)
• Python.

Les outils de traitement des données peuvent aider à automatiser les processus d'ingénierie des données en nettoyant, reformatant et combinant des données provenant de nombreuses sources différentes. Parmi les outils les plus populaires, on trouve ceux proposés par Alteryx, Cambridge Semantics, Trifacta, Talend et Tamr.

Analyse descriptive vs analyse prescriptive, prédictive et diagnostique

Comme indiqué précédemment, le domaine de l'analyse est généralement caractérisé par quatre types de capacités principales :

• Comme expliqué précédemment, l'analyse descriptive fournit des informations sur ce qui s'est passé. Vous pouvez par exemple constater une augmentation des ventes à la suite d'une nouvelle promotion.
• L'analyse diagnostique examine les données de manière plus approfondie afin de comprendre les causes des événements et des comportements. Par exemple, dans le cas d'une augmentation des ventes, vous pouvez rechercher quelles catégories de personnes ont montré la plus forte réaction et pourquoi cela pourrait être le cas.
• L'analyse prédictive identifie les probabilités et les tendances futures à partir d'un modèle basé sur les comportements passés. Par exemple, une fois que vous avez identifié la cause profonde de cette hausse des ventes, l'analyse prédictive peut vous aider à calculer la probabilité et l'ampleur d'une augmentation similaire des ventes sur d'autres marchés.
• L'analyse prescriptive formule des recommandations ou automatise les décisions sur la base d'une prédiction donnée. Par exemple, l'analyse prescriptive pourrait suggérer les meilleurs moyens de structurer et de mettre en œuvre une promotion commerciale réussie dans une autre région en fonction des données démographiques locales de cette région.

Analyse descriptive vs analyse en temps réel

L'analyse descriptive et l'analyse en temps réel sont deux méthodes essentielles d'analyse des données. Alors que l'analyse descriptive se concentre sur l'analyse des données passées afin d'identifier les tendances, les modèles et les informations, l'analyse en temps réel traite les données entrantes. Les organisations utilisent donc ces deux méthodes distinctes pour prendre différents types de décisions.

L'analyse descriptive, par exemple, donne aux organisations un aperçu du comportement et des tendances à long terme des clients, ce qui la rend essentielle pour la planification stratégique fondée sur la recherche. D'autre part, les ensembles de données continuellement mis à jour de l'analyse en temps réel sont mieux adaptés aux décisions immédiates, qui nécessitent des réponses rapides. Il s'agit notamment de la détection des fraudes, de la gestion dynamique du trafic et de la surveillance en direct des transactions financières.

Emplois utilisant l'analyse descriptive

L'analyse descriptive est essentielle à divers emplois dans tous les secteurs. Parmi les emplois les plus courants, on peut citer les suivants :

• Analyste de données. Analyse des ensembles de données structurés afin d'identifier les tendances, les modèles et les indicateurs clés de performance, contribuant ainsi à l'optimisation des stratégies commerciales.
• Analyste en intelligence économique. Utilise des outils de visualisation des données et de reporting pour fournir des informations pertinentes aux cadres et aux dirigeants.
• Analyste marketing. Mène des recherches sur le comportement des clients, l'efficacité des campagnes et les tendances du marché à l'aide d'analyses descriptives.
• Analyste financier. Évalue les performances financières passées à l'aide de méthodes statistiques afin d'évaluer la rentabilité, les risques d'investissement et la planification budgétaire.
• Analyste de données de santé. Un poste de plus en plus important qui consiste à travailler avec les dossiers des patients et les ensembles de données cliniques afin d'améliorer les services de santé, l'efficacité opérationnelle et les résultats pour les patients.

L'analyse descriptive est une méthode importante utilisée dans l'analyse des données. Découvrez les neuf types de biais à éviter dans l'analyse des données. Explorez plus en détail les différences entre l'analyse descriptive, l'analyse prescriptive et l'analyse prédictive.