Analyse des données
Explorez vos en profondeur
L'analyse des données est la première étape pour déterminer les bons indicateurs clés de performance, ceux qui stimulent l'activité. Utilisez notre module Insights ou notre AddIn Excel ou connectez ClicData directement à Python et à d'autres outils !
Qu'est-ce que l'analyse des données ?
L'analyse des données est un processus crucial qui implique l'exploration, le nettoyage, la transformation et la modélisation des données afin d'identifier des modèles, des tendances et des relations entre les variables. Elle est largement utilisée dans divers domaines tels que la finance, le marketing, les soins de santé, les opérations, l'ingénierie, afin de mieux comprendre des systèmes complexes et de prendre des décisions fondées sur des données.
Le processus d'analyse des données comprend également des méthodes statistiques, des algorithmes d'apprentissage automatique, des outils de visualisation des données, l'analyse des valeurs aberrantes et la détection des schémas, utilisés pour identifier les événements ou comportements inhabituels et les tendances ou schémas récurrents dans les données.
Vos données sont extrêmement précieuses.
Nous offrons les outils nécessaires pour en tirer parti.
-
Tendance
L'analyse des tendances des données fait référence à l'analyse des modèles et des tendances au sein d'un ensemble de données au fil du temps. Il s'agit d'examiner des points de données sur une période spécifique afin d'identifier la direction et l'ampleur des changements dans les données.
-
Cause et effet
Dans l'analyse des données, la relation de cause à effet fait référence à la relation entre deux variables, où des changements dans une variable (cause) entraînent des changements dans une autre variable (effet). Dans l'analyse des données, la relation de cause à effet peut être explorée à l'aide de techniques statistiques telles que l'analyse de régression, l'analyse de corrélation et les méthodes d'inférence causale.
-
Détection de motifs
La détection de modèles est le processus d'identification de tendances ou de modèles récurrents dans les données. Il s'agit d'utiliser des algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique pour analyser les données et identifier des modèles qui ne sont pas toujours facilement observables à l'œil nu.
-
Analyse des valeurs aberrantes
L'analyse des valeurs aberrantes est le processus d'identification et d'analyse des points de données qui sont significativement différents de la majorité des données d'un ensemble de données. Ces points de données, appelés valeurs aberrantes, peuvent être dus à des erreurs de mesure ou de saisie des données, ou représenter des événements ou des comportements inhabituels.
-
Analyse des sentiments
L'analyse des sentiments (et l'exploration de l'opinion) est utilisée pour identifier et extraire des informations subjectives à partir de textes, tels que des critiques, des messages sur les médias sociaux et des articles d'actualité. Il vise à déterminer si le sentiment exprimé dans le texte est positif, négatif ou neutre.
-
Analyse diagnostique
Identifier la cause profonde d'un problème ou d'une question. Elle sert à résoudre les problèmes et à améliorer les processus, par exemple en expliquant pourquoi un produit particulier n'est pas performant, en déterminant la cause des réclamations des clients ou en analysant la cause profonde d'un goulot d'étranglement dans un processus.
-
Analyse prédictive
Il s'agit d'utiliser des modèles statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour faire des prédictions sur des événements ou des comportements futurs en se basant sur des données historiques. Il est utilisé pour prévoir les résultats futurs et informer la planification stratégique.
Les décisions intelligentes commencent
Avec des aperçus
Notre module Quick Insights et notre module Insights, qui sera bientôt disponible, constituent votre première étape pour obtenir des corrélations, gérer les valeurs manquantes, formater, normaliser et regrouper les données.
Décrire les données
Avec les métadonnées
Le module d'analyse des données vous permet d'inspecter la structure de vos données, une étape essentielle pour déterminer les types de données, les plages, l'éparpillement, les lacunes et les données nulles, etc.
Mais j'aime beaucoup Excel
Une API robuste, standard de l'industrie, basée sur REST, capable d'ajouter, de mettre à jour et de supprimer des lignes instantanément pour une gestion des données en temps réel. Récepteur Webhook pour le traitement des données en temps réel.
Tirer parti de tous les avantages
La puissance de Python
Effectuer des analyses exploratoires de données et appliquer des techniques analytiques à des ensembles de données réelles en utilisant des bibliothèques telles que Pandas, Numpy et Scipy ou se perfectionner et construire et évaluer des modèles de régression à l'aide de la bibliothèque scikit-learn d'apprentissage automatique et les utiliser pour la prédiction et la prise de décision.
Les bonnes décisions commencent par la connaissance
Notre module Quick Insights et notre module Insights, qui sera bientôt disponible, constituent votre première étape pour obtenir des corrélations, gérer les valeurs manquantes, formater, normaliser et regrouper les données.
Décrivez vos données à l'aide de métadonnées
Le module d'analyse des données vous permet d'inspecter la structure de vos données, une étape essentielle pour déterminer les types de données, les plages, l'éparpillement, les lacunes et les données nulles, etc.
Mais j'aime beaucoup Excel
Nous comprenons. Nous aimons aussi Excel et c'est un outil formidable. C'est pourquoi nous avons créé le ClicData Excel AddIn qui vous permet de vous connecter directement à toutes vos données dans ClicData en quelques clics - directement à partir d'Excel.
Connectez plusieurs ensembles de données à différentes sections ou feuilles de votre Excel et, en cliquant sur un seul bouton, toutes les données sont instantanément actualisées.
Besoin de la puissance de Python ?
Vous aimez coder et vous savez comment utiliser Python pour tirer le meilleur parti de vos données. Effectuer des analyses exploratoires de données et appliquer des techniques analytiques à des ensembles de données réelles en utilisant des bibliothèques telles que Pandas, Numpy et Scipy ou se perfectionner et construire et évaluer des modèles de régression en utilisant la bibliothèque d'apprentissage automatique scikit-learn et les utiliser pour la prédiction et la prise de décision.
Aider des milliers d'entreprises axées sur les données
Chaque jour, nous publions des milliers de tableaux de bord, traitons des milliards de lignes et stockons des téraoctets de données pour des entreprises comme la vôtre.
