Méthodes d'analyse statistiques de la Business Intelligence

04 septembre 2017 Par    Partagez : Envoyer le lien de cet article par e-mail   

Utiliser les statistiques

Les statistiques, c'est comme un bikini. Ce qu'elles révèlent est suggestif, ce qu'elles cachent est essentiel.
Aaron Levenstein, Mathématicien
statistiques

Analyse de données

L'analyse de données est au coeur même du système de Business Intelligence, si ce n'est au coeur des préoccupations de l'entreprise. Il s'agit en effet de décoder l'environnement toujours plus riche en signaux faibles afin d'assurer une prise de décision aux risques mesurés.

Mieux comprendre les attentes des clients, identifier les tendances pour rester sur la vague, évaluer les stratégies pour mieux anticiper l'évolution sont autant de voies incontournables pour assurer une rentabilité durable.

Analyse statistiques

Les outils de statistique descriptive, toujours plus performants, notamment dans les restitutions des résultats, graphiques et cartographies, Datavisualisation, ne sont pas d'un usage aisé pour les managers non expérimentés. Il est ainsi préférable de profiter de l'assistance d'un statisticien professionnel afin d'éviter les maniements incertains et les interprétations hasardeuses. Les études de corrélations par exemple, même lorsque la dispersion est bien évaluée, délivrent parfois des résultats suffisamment surprenants pour satisfaire l'intellect du découvreur en herbe. Elles sont un véritable piège pour l'utilisateur inexpérimenté.

Analyse OLAP

Pour réaliser les analyses multidimentionnelles et les questionnements de type what if ?. Le thème est développé ici : Qu'est-ce que Olap ?

Langage R

Le langage R est en fait un environnement de travail spécifiquement dédié aux analyses statistiques et aux représentations graphiques associées. Sur le plan des fonctions statistiques disponibles, le langage R est assez complet. Il présente l'avantage de faciliter le passage aux représentations graphiques, indispensables pour rendre compréhensible le sens porté par les données étudiées. le langage R est évolutif et peut être enrichi. A noter le langage R est un projet GNU, Open Source, il est donc indépendant des éditeurs propriétaires. C'est un projet à suivre de près.

Livres recommandés

1. Ce premier ouvrage est une bonne introduction aux outils du data scientist et notamment du langage R. Ce n'est pas tout à fait une introduction pour vrais débutants. L'ouvrage est plutôt destiné aux utilisateurs habitués aux outils statistiques et maîtrisant les rudiments de la programmation.

Data science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R

de Michel Lutz Eric Biernat
Eyrolles
296 pages
Prix librairie :35 Euros
Dispo chez :
www.amazon.fr & Format Kindle et PDF ebook

2. Ouvrage sur le même thème (en français) :

Statistiques avec R Statistiques avec R
Pierre-André Cornillon et Collectif
PU Rennes 3ème édition revue et augmentée
296 pages
Prix librairie : 20 Euros
Dispo chez :
www.amazon.fr


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