Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
La préparation des données est une étape cruciale avant toute analyse des feedbacks clients. Elle permet de garantir que les données récoltées sont correctes, complètes et prêtes à être analysées efficacement. Cette leçon couvre trois sousétapes essentielles : le nettoyage des données, la structuration des données et le stockage des données.
Le nettoyage des données consiste à éliminer les erreurs, les duplicata et les incohérences des données collectées. Il s'agit de s'assurer que les informations soient fiables et exploitables. Lors de cette étape, il est fréquent d'utiliser des outils de nettoyage de données, tels que des scripts Python ou des fonctions Excel. En outre, il est essentiel de remplir les valeurs manquantes ou de gérer les données invalides pour éviter toute distorsion dans l'analyse.
La structuration des données implique l'organisation des données collectées selon une structure préétablie. Cela facilite leur accès et leur analyse ultérieure. Les données peuvent être structurées en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'analyse, comme les dates, les types de feedbacks (positifs, négatifs, neutres), ou les segments de clients. L'objectif principal est de rendre les données faciles à manipuler et à interpréter.
Le stockage des données est la dernière étape de la préparation des données et consiste à conserver les données de manière sécurisée et accessible. Les options de stockage peuvent inclure des bases de données relationnelles, des data lakes, ou des systèmes de stockage dans le cloud. Il est également important de mettre en place des politiques de gestion des données pour garantir leur sécurité et leur intégrité à long terme. Des backups réguliers et des mesures de protection des données sont essentiels pour prévenir les pertes de données.
En conclusion, la préparation des données est une série d’étapes cruciales constituant la base sur laquelle reposent toutes les analyses futures. Une bonne préparation assure que les données sont propres, bien organisées et sécurisées, permettant ainsi des analyses précises et exploitables.