Analyse de données

Syllabus

1. Description

2. Objectifs

3. Validations de compétences

4. Public cible

   Aucun public cible spécifié pour ce module.

5. Besoins techniques

6. Prérequis

   • Aucun prérequis

7. Niveau

8. Historique du module

   Aucune action enregistrée

Analyse de données

Construire une analyse reproductible : poser une question, qualifier les données, explorer, tester des hypothèses et restituer une décision comprehensible.

Partir d’une question mesurable

Une question d’analyse doit relier un phénomène, une population, une période et un critère de décision. Écrire la réponse attendue avant d’ouvrir les données évite de chercher des corrélations dans tous les sens.

Définir les variables, les exclusions, la granularité et la source de référence. Un tableau de bord sans question métier devient rapidement une collection de graphiques.

Méthode

1. Formuler la décision à prendre.
2. Définir la population et l’unité d’analyse.
3. Écrire les règles de qualité et les limites attendues.

Nettoyer et documenter les données

Commencer par un profilage : volume, types, valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes et cohérence entre colonnes. Chaque correction doit être traçable et reversible.

Séparer les données brutes, les données préparées et les tables de référence. Documenter les règles appliquées afin qu’une nouvelle exécution obtienne le même résultat.

Python : df = df.drop_duplicates(); df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], errors="coerce")

Explorer et tester des hypothèses

Utiliser des distributions, des groupes de comparaison et des tests adaptés à la question. Un indicateur moyen peut masquer des sous-populations très différentes.

Vérifier la stabilité du résultat sur une période différente, puis chercher les cas où la conclusion échoue. Documenter les corrélations sans les présenter comme des causalités.

Question : « Le taux de conversion varie-t-il selon le canal et la période ? »

Restituer pour décider

Choisir un tableau pour comparer, un graphique pour révéler une tendance et un texte pour expliquer la décision. Annoter les sources, les filtres et les transformations utilisées.

Créer un livrable reproductible : données d’exemple, script, environnement et ordre d’exécution. Une visualisation ne doit pas masquer une donnée manquante.

Méthode

1. Écrire la conclusion en une phrase.
2. Montrer la preuve principale et une limite.
3. Ajouter les actions recommandées et le responsable.

Livrables et validation

Le livrable doit montrer une compréhension personnelle, des choix explicités et une vérification par un cas de test ou une procédure reproductible.

• Un notebook ou script d’analyse versionné.
• Un rapport de qualité des données et des limites.
• Trois visualisations annotées et une recommandation opérationnelle.
• Une procédure de mise à jour des données.

Exercices, examens et projets