Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
Dans cette section, nous allons approfondir les techniques d'analyse des données collectées. L'objectif principal est de convertir ces données brutes en informations exploitables qui peuvent guider les décisions stratégiques.
L'analyse descriptive est la première étape de l'analyse de données. Elle consiste à décrire les caractéristiques de la base de données à travers des mesures simples comme la moyenne, la médiane, la variance ou l'écarttype. Cette technique aide à comprendre les tendances générales et les comportements des utilisateurs.
L'analyse diagnostique, quant à elle, vise à comprendre les causes sousjacentes des tendances observées dans l'analyse descriptive. Elle utilise des techniques de corrélation ou de régression pour identifier les relations et les influences entre différentes variables.
L'analyse prédictive est une technique plus avancée qui utilise des méthodes statistiques, telles que la régression linéaire, les réseaux neuronaux ou les arbres de décision, pour prévoir des résultats futurs basés sur les données historiques. Par exemple, elle peut estimer les ventes futures en fonction des tendances passées.
L'analyse prescriptive va un pas plus loin que l'analyse prédictive. Elle ne se contente pas de prévoir l'avenir mais fournit également des recommandations sur les actions à entreprendre. Elle utilise des algorithmes d'optimisation pour suggérer des solutions qui permettront d’atteindre des objectifs spécifiques.
L'analyse exploratoire des données (EDA) est une manière flexible et ouverte d'analyser les données sans hypothèses préalables. Elle utilise souvent des visualisations graphiques pour découvrir des motifs, anomalies ou points saillants dans les données. Les techniques courantes incluent les histogrammes, les diagrammes de dispersion et les boîtes à moustaches.
En résumé, la mise en œuvre d'une ou de plusieurs de ces techniques d'analyse permet de mieux comprendre les données collectées. Cela aide les entreprises à prendre des décisions éclairées et à optimiser leurs stratégies en se basant sur des informations fiables et précises. Il est crucial de choisir la ou les techniques les plus adaptées en fonction des objectifs de l'analyse.
Analyse descriptive, Analyse diagnostique, Analyse prédictive, Analyse prescriptive, EDA (Exploratory Data Analysis)