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L'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 est le processus qui consiste 脿 travailler avec des 诲辞苍苍茅别蝉 pour en extraire des informations utiles, qui peuvent ensuite 锚tre utilis茅es pour prendre des d茅cisions 茅clair茅es. L'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 est g茅n茅ralement un processus en six 茅tapes : poser une question, pr茅parer vos ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 brutes, traiter vos 诲辞苍苍茅别蝉 pour analyse, analyser vos 诲辞苍苍茅别蝉, partager vos r茅sultats et agir en fonction de vos 诲辞苍苍茅别蝉.

Les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 ou data analysts sont des professionnels des 诲辞苍苍茅别蝉 qui collectent, nettoient, 茅tudient ou interpr猫tent des 诲辞苍苍茅别蝉 afin de r茅soudre des probl猫mes qui se posent aux entreprises. Ils ont tendance 脿 travailler aux c么t茅s d'autres professionnels de l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, tels que des data scientists et des data engineers.

Ce vocabulaire de l鈥檃nalyse de 诲辞苍苍茅别蝉 adapt茅 aux d茅butants peut 锚tre une r茅f茅rence utile si vous d茅butez une nouvelle carri猫re dans les 诲辞苍苍茅别蝉 ou si vous cherchez 脿 am茅liorer vos comp茅tences en mati猫re de 诲辞苍苍茅别蝉.

Vocabulaire de l鈥檃nalyse de 诲辞苍苍茅别蝉

Vous trouverez les termes courants du vocabulaire de l鈥檃nalyse de 诲辞苍苍茅别蝉 dans le glossaire suivant.聽

Attribut

Lorsque vous travaillez dans une feuille de calcul ou une base de 诲辞苍苍茅别蝉, un attribut est un descripteur courant utilis茅 pour 茅tiqueter une colonne. L'茅tiquetage clair et pr茅cis des colonnes peut vous permettre de conserver vos 诲辞苍苍茅别蝉 organis茅es et pr锚tes 脿 锚tre analys茅es.

Journal des modifications

Un journal des modifications est une liste documentant toutes les 茅tapes que vous avez suivies lors de l'utilisation de vos 诲辞苍苍茅别蝉. Cela peut 锚tre utile si vous devez revenir 脿 vos 诲辞苍苍茅别蝉 d'origine ou vous rappeler comment vous avez pr茅par茅 vos 诲辞苍苍茅别蝉 pour l'analyse.

Donn茅es propres

Les 诲辞苍苍茅别蝉 propres sont des 诲辞苍苍茅别蝉 exactes, compl猫tes et pr锚tes 脿 锚tre analys茅es. Le nettoyage des 诲辞苍苍茅别蝉, une 茅tape importante du processus d'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉, consiste 脿 v茅rifier que vos 诲辞苍苍茅别蝉 ne comportent pas d'inexactitudes, d'incoh茅rences, d'irr茅gularit茅s ni de biais.聽

Fichier CSV

Un fichier CSV (comma separated values) est un fichier texte qui s茅pare les 茅l茅ments de 诲辞苍苍茅别蝉 par des virgules. Il s'agit d'un type de fichier courant lors du t茅l茅chargement de fichiers de 诲辞苍苍茅别蝉 脿 des fins d'analyse, car il a tendance 脿 锚tre compatible avec les logiciels de tableur et de base de 诲辞苍苍茅别蝉 courants.

Tableau de bord

Un tableau de bord est un outil utilis茅 pour surveiller et afficher des 诲辞苍苍茅别蝉 en direct. Les tableaux de bord sont g茅n茅ralement connect茅s 脿 des bases de 诲辞苍苍茅别蝉 et proposent des visualisations qui se mettent automatiquement 脿 jour pour refl茅ter les 诲辞苍苍茅别蝉 les plus r茅centes de la base de 诲辞苍苍茅别蝉.

Analyse de 诲辞苍苍茅别蝉

L'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 consiste 脿 collecter, transformer et organiser des 诲辞苍苍茅别蝉 afin de tirer des conclusions, de faire des pr茅dictions et de favoriser une prise de d茅cision 茅clair茅e.聽 L鈥檃nalyse de 诲辞苍苍茅别蝉 est l鈥檜ne des composantes de la science des 诲辞苍苍茅别蝉.聽聽聽聽

Il existe quatre principaux types d鈥檃nalyse de 诲辞苍苍茅别蝉 :

• Les analyses descriptives nous disent ce qui s'est pass茅

• L'analyse diagnostique nous indique pourquoi quelque chose s'est produit

• L'analyse pr茅dictive nous indique ce qui se passera probablement dans le futur

• L'analyse prescriptive nous indique comment agir

Architecture de 诲辞苍苍茅别蝉

L'architecture de 诲辞苍苍茅别蝉 ou data architecture est le plan du syst猫me de gestion des 诲辞苍苍茅别蝉 d'une organisation. Cela peut inclure tous les 茅l茅ments du cycle de vie des 诲辞苍苍茅别蝉, y compris la mani猫re dont les 诲辞苍苍茅别蝉 sont collect茅es, organis茅es, utilis茅es et supprim茅es. Les architectes de 诲辞苍苍茅别蝉 ou data architects con莽oivent les plans directeurs que les organisations utilisent pour leurs syst猫mes de gestion des 诲辞苍苍茅别蝉.

Nettoyage de 诲辞苍苍茅别蝉

Le nettoyage de 诲辞苍苍茅别蝉 est le processus de pr茅paration des 诲辞苍苍茅别蝉 brutes pour l'analyse. Lorsque vous nettoyez vos 诲辞苍苍茅别蝉, vous v茅rifiez qu'elles sont exactes, compl猫tes, coh茅rentes et non biais茅es. Il est important de vous assurer que vous disposez de 诲辞苍苍茅别蝉 propres avant l'analyse, car des 诲辞苍苍茅别蝉 sales peuvent conduire 脿 des conclusions inexactes et 脿 des d茅cisions erron茅es dans l鈥檈ntreprise.

Ing茅nierie des 诲辞苍苍茅别蝉

L'ing茅nierie des 诲辞苍苍茅别蝉 est le processus qui consiste 脿 rendre les 诲辞苍苍茅别蝉 accessibles 脿 des fins d'analyse. Les ing茅nieurs de 诲辞苍苍茅别蝉 ou data engineers cr茅ent des syst猫mes qui collectent, g猫rent et convertissent les 诲辞苍苍茅别蝉 brutes en informations exploitables. Certaines t芒ches courantes incluent le d茅veloppement d'algorithmes pour transformer les 诲辞苍苍茅别蝉 en une forme plus utile, la cr茅ation d'architectures de pipeline de 诲辞苍苍茅别蝉 et la cr茅ation de nouveaux outils d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉.聽

Enrichissement de 诲辞苍苍茅别蝉

L'enrichissement de 诲辞苍苍茅别蝉 consiste 脿 ajouter des 诲辞苍苍茅别蝉 脿 votre ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 existant. Vous enrichissez g茅n茅ralement vos 诲辞苍苍茅别蝉 pendant le processus de transformation des 诲辞苍苍茅别蝉, lorsque vous vous pr茅parez 脿 commencer votre analyse, si vous r茅alisez que vous avez besoin de 诲辞苍苍茅别蝉 suppl茅mentaires pour r茅pondre 脿 la probl茅matique de votre entreprise.

Gouvernance des 诲辞苍苍茅别蝉

La gouvernance des 诲辞苍苍茅别蝉 est le plan officiel de gestion des 诲辞苍苍茅别蝉 de l'entreprise par une organisation. La gouvernance des 诲辞苍苍茅别蝉 englobe les r猫gles r茅gissant l'acc猫s aux 诲辞苍苍茅别蝉 et leur utilisation, et peut inclure des r猫gles de responsabilit茅 et de conformit茅.

Int茅grit茅 des 诲辞苍苍茅别蝉

L'int茅grit茅 des 诲辞苍苍茅别蝉聽 englobe l'exactitude, la fiabilit茅 et la coh茅rence des 诲辞苍苍茅别蝉 au fil du temps. Elle implique de maintenir la qualit茅 et la fiabilit茅 des 诲辞苍苍茅别蝉 en mettant en 艙uvre des mesures de protection contre les modifications non autoris茅es, les erreurs ou la perte de 诲辞苍苍茅别蝉.聽

Exploration de 诲辞苍苍茅别蝉

L'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 consiste 脿 examiner minutieusement les 诲辞苍苍茅别蝉 pour identifier des tendances et en tirer des enseignements. L'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 est un aspect central de l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 ; les informations que vous obtenez au cours du processus d'exploration 茅claireront les recommandations 脿 faire 脿 votre entreprise.

Science des 诲辞苍苍茅别蝉

La science des 诲辞苍苍茅别蝉 est l'茅tude scientifique des 诲辞苍苍茅别蝉. Les data scientists posent des questions et trouvent des moyens d'y r茅pondre avec des 诲辞苍苍茅别蝉. Ils peuvent travailler sur la capture de 诲辞苍苍茅别蝉, la transformation de 诲辞苍苍茅别蝉 brutes en un format utilisable, l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 et la cr茅ation de mod猫les pr茅dictifs.

Source de 诲辞苍苍茅别蝉

Une聽 source de 诲辞苍苍茅别蝉 fait r茅f茅rence 脿 l'origine d'un ensemble sp茅cifique d'informations. Les entreprises g茅n茅rant de plus en plus de 诲辞苍苍茅别蝉 d'ann茅e en ann茅e, les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 s'appuient sur diff茅rentes sources de 诲辞苍苍茅别蝉 pour mesurer la r茅ussite de l'entreprise et proposer des recommandations strat茅giques.

Visualisation de 诲辞苍苍茅别蝉

La visualisation de 诲辞苍苍茅别蝉 est la repr茅sentation d'informations et de 诲辞苍苍茅别蝉 脿 l'aide de diagrammes, de graphiques, de cartes et d'autres outils visuels. Gr芒ce 脿 des visualisations efficaces des 诲辞苍苍茅别蝉, vous pouvez faciliter leur communication, rendre vos 诲辞苍苍茅别蝉 accessibles 脿 un public plus large, identifier des mod猫les et des relations et explorer vos 诲辞苍苍茅别蝉 plus en profondeur.

Formatage de 诲辞苍苍茅别蝉

Le formatage de 诲辞苍苍茅别蝉, 茅galement appel茅 芦 data wrangling 禄 ou 芦 data munging 禄, est le processus de conversion des 诲辞苍苍茅别蝉 brutes en un format exploitable. Le processus de formatage de 诲辞苍苍茅别蝉 se d茅roule en quatre 茅tapes : la d茅couverte, la transformation des 诲辞苍苍茅别蝉, la validation des 诲辞苍苍茅别蝉 et la publication. L'茅tape de transformation des 诲辞苍苍茅别蝉 peut 锚tre d茅compos茅e en t芒ches telles que la structuration des 诲辞苍苍茅别蝉, la normalisation ou la d茅normalisation des 诲辞苍苍茅别蝉, le nettoyage des 诲辞苍苍茅别蝉 et l'enrichissement des 诲辞苍苍茅别蝉.

Base de 诲辞苍苍茅别蝉

Une base de 诲辞苍苍茅别蝉 est un ensemble organis茅 d'informations pouvant 锚tre recherch茅es, tri茅es et mises 脿 jour. Ces 诲辞苍苍茅别蝉 sont souvent stock茅es 茅lectroniquement dans un syst猫me informatique appel茅 syst猫me de gestion de base de 诲辞苍苍茅别蝉 (SGBD). Vous devrez souvent utiliser un langage de programmation, tel que le langage de requ锚te structur茅 (SQL), pour interagir avec votre base de 诲辞苍苍茅别蝉.

M茅ta诲辞苍苍茅别蝉

Les m茅ta诲辞苍苍茅别蝉 sont des 诲辞苍苍茅别蝉 sur les 诲辞苍苍茅别蝉. Elles d茅crivent diverses caract茅ristiques de vos 诲辞苍苍茅别蝉, telles que la mani猫re dont elles ont 茅t茅 collect茅es, leur lieu de stockage, leur type de fichier ou leur date de cr茅ation. Les m茅ta诲辞苍苍茅别蝉 peuvent 锚tre particuli猫rement utiles 脿 des fins de v茅rification et de suivi.

Donn茅es ouvertes

Les 诲辞苍苍茅别蝉 ouvertes, 茅galement appel茅es 诲辞苍苍茅别蝉 publiques, sont des 诲辞苍苍茅别蝉 accessibles 脿 tous. L'exploration et l'analyse d'ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 ouvertes constituent une fa莽on de mettre en pratique ses comp茅tences en analyse de 诲辞苍苍茅别蝉.

Donn茅es qualitatives

Les 诲辞苍苍茅别蝉 qualitatives sont des 诲辞苍苍茅别蝉 qui d茅crivent des qualit茅s ou des caract茅ristiques. Il s'agit g茅n茅ralement de 诲辞苍苍茅别蝉 non num茅riques et qui peuvent 锚tre subjectives, par exemple la couleur des yeux ou les 茅motions.

Donn茅es quantitatives

Les 诲辞苍苍茅别蝉 quantitatives sont des 诲辞苍苍茅别蝉 objectives ayant une valeur num茅rique sp茅cifique. Il s'agit g茅n茅ralement de quelque chose que l'on peut compter ou mesurer, comme la taille ou la vitesse.

搁别辩耻锚迟别

Une requ锚te est une demande d'informations. Il s'agit essentiellement de la question que vous posez 脿 une base de 诲辞苍苍茅别蝉 afin qu鈥檈lle vous renvoie les 诲辞苍苍茅别蝉 que vous souhaitez r茅cup茅rer. Dans l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, vous adresserez vos requ锚tes 脿 une base de 诲辞苍苍茅别蝉 脿 l'aide d'un langage de requ锚te, tel que le langage de requ锚te structur茅 (SQL).

Base de 诲辞苍苍茅别蝉 relationnelle

Une base de 诲辞苍苍茅别蝉 relationnelle est une base de 诲辞苍苍茅别蝉 qui contient plusieurs tables contenant des informations connexes. M锚me si les 诲辞苍苍茅别蝉 sont stock茅es dans des tables distinctes, vous pouvez acc茅der aux 诲辞苍苍茅别蝉 connexes de plusieurs tables 脿 l'aide d'une seule requ锚te. Par exemple, une base de 诲辞苍苍茅别蝉 relationnelle peut avoir une table pour l'inventaire et une autre pour les commandes des clients. Lorsque vous recherchez un produit sp茅cifique dans votre base de 诲辞苍苍茅别蝉 relationnelle, vous pouvez r茅cup茅rer simultan茅ment les informations sur l'inventaire et les commandes des clients.

Donn茅es structur茅es

Les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es sont des 诲辞苍苍茅别蝉 format茅es, par exemple des 诲辞苍苍茅别蝉 organis茅es en lignes et en colonnes. Les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es sont plus faciles 脿 analyser que les 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es en raison de leur formatage ordonn茅.

Langage de requ锚te structur茅 (SQL)

Le langage de requ锚te structur茅, ou SQL, est un langage de programmation informatique utilis茅 pour g茅rer des bases de 诲辞苍苍茅别蝉 relationnelles. Il fait partie des langages les plus courants pour la gestion de bases de 诲辞苍苍茅别蝉.

Donn茅es non structur茅es

Les 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es sont des 诲辞苍苍茅别蝉 qui se pr茅sentent sans aucune organisation apparente. Pour pouvoir analyser des 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es, vous devez g茅n茅ralement mettre en 艙uvre un certain type de structuration.

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