Analyse descriptive

L'analyse descriptive est une étape préliminaire du traitement des données qui crée un résumé des données historiques afin de produire des informations utiles et éventuellement de préparer les données pour une analyse plus approfondie. Les méthodes d'agrégation et d'exploration des données organisent les données et permettent d'identifier des modèles et des relations qui ne seraient pas visibles autrement. L'interrogation, la production de rapports et la visualisation des données peuvent être appliquées pour obtenir une meilleure compréhension. On dit parfois que l'analyse descriptive fournit des informations sur ce qui s'est passé. Par exemple, vous pouvez remarquer une augmentation du nombre d'utilisateurs de Twitter après un tweet. Une analyse plus approfondie des données est appelée analyse diagnostique. Elle tente d'identifier les raisons des événements ou des comportements. L'analyse prédictive, qui est utilisée pour identifier les probabilités et les tendances futures, fournit des informations sur ce qui pourrait se produire à l'avenir. L'analyse prescriptive est appliquée pour essayer d'identifier la meilleure issue aux événements, compte tenu des paramètres, et de suggérer des options de décision pour tirer le meilleur parti d'une opportunité future ou atténuer un risque futur. Vous trouverez ci-dessous un bref aperçu de chaque étape de l'analyse des données. Analyse descriptive : Que s'est-il passé ? Analyse diagnostique : Pourquoi cela s'est-il produit ? Analyse prédictive : Que pourrait-il se passer à l'avenir ? Analyse prescriptive : Comment devrions-nous réagir à ces événements futurs potentiels ?