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Qu’est-ce que l’analyse descriptive ?

L’analyse descriptive est une interprétation statistique utilisée pour analyser des données historiques afin d’identifier des modèles et des relations. L’analyse descriptive vise à décrire un événement, un phénomène ou un résultat. Elle aide à comprendre ce qui s’est passé dans le passé et fournit aux entreprises la base idéale pour suivre les tendances.

Diagramme d’analyse descriptive

L’analyse descriptive consiste à trouver un sens aux données. Les données ont besoin d’un contexte : l’analyse permet de savoir où et quand transformer les chiffres en modèles mesurables.

En tant que forme d’analyse des données, l’analyse descriptive est l’un des quatre principaux types d’analyse des données. Les autres sont l’analyse diagnostique, l’analyse prédictive et l’analyse prescriptive.

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Comment les quatre types d’analyse fonctionnent ensemble ?

D’une manière générale, l’analyse consiste à découvrir des modèles dans les données et à communiquer ces tendances aux différentes parties prenantes. Lorsqu’ils travaillent avec des données enregistrées, les analystes utilisent les statistiques, la programmation et la recherche opérationnelle pour valider la performance des données. Il existe quatre types fondamentaux d’analyse : descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive.

Les organisations combinent souvent l’analyse descriptive et d’autres formes d’analyse pour obtenir une vue d’ensemble des performances de l’entreprise. L’analyse descriptive résume et interprète les données historiques, tandis que d’autres documents analytiques examinent les causes des tendances et des résultats futurs. Outre l’analyse effectuée par les humains, le processus fait probablement appel à l’apprentissage automatique pour repérer automatiquement les schémas et les connexions dans les données.

L’analyse diagnostique examine les raisons pour lesquelles les choses se sont passées comme elles se sont passées, en diagnostiquant un problème ou une cause profonde. Elle cherche à identifier les causes des tendances et des anomalies que l’analyse descriptive aurait pu repérer auparavant. L’analyse diagnostique peut y parvenir grâce à l’exploration de données et à la corrélation, entre autres méthodes.

Comme son nom l’indique, l’analyse prédictive utilise des données historiques pour faire des prédictions. Elle fournit des prévisions sur la probabilité et les effets possibles de certains résultats futurs. Cela permet à la direction des organisations de travailler avec une approche proactive, basée sur des données, dans leur prise de décision. Une entreprise peut également utiliser l’analyse prédictive pour comprendre l’impact possible des problèmes.

Enfin, l’analyse prescriptive utilise les résultats de l’analyse descriptive, diagnostique et prédictive pour formuler des suggestions à l’intention des entreprises afin de garantir de bons résultats potentiels.

Quelles sont les informations fournies par l’analyse descriptive ?

L’analyse descriptive peut être appliquée à un large éventail d’activités opérationnelles quotidiennes d’une entreprise. Les rapports sur les stocks, les différents flux de travail, les chiffres de vente et les statistiques de revenus sont tous basés sur des analyses descriptives. Ensemble, ces rapports offrent à une entreprise un aperçu historique de ses activités. Les données contenues dans ces déclarations peuvent être collectées pour servir de base à la création d’instantanés spécifiques de diverses fonctions liées à l’entreprise.

L’analyse sociale est un exemple d’analyse descriptive permettant de créer de tels instantanés. Pour chaque message publié sur les réseaux sociaux, il est possible d’analyser le nombre d’adeptes de la page, les mentions « J’aime », les commentaires interactifs, le nombre de pages consultées et le temps de réponse disponible. Tous ces facteurs permettent de vérifier l’impact de la page sur son public cible et, une fois regroupés, de mettre en évidence les lacunes ou les domaines à améliorer. Elle permet de mieux comprendre les attitudes des consommateurs.

Cependant, il faut bien comprendre que l’analyse descriptive ne fait que déterminer des modèles et ne va pas au-delà de l’analyse superficielle des données. Elle ne fait pas de déductions ni de prédictions. Si le rapport annuel sur les ventes peut montrer qu’une entreprise a été rentable cette année, la direction aura besoin d’autres méthodes pour le comparer aux comptes des années précédentes afin de comprendre si ce bénéfice a été supérieur ou inférieur à celui des années antérieures. Ces comparaisons aideront les organisations à dégager une tendance.

Comment fonctionne l’analyse descriptive ?

Pour que l’analyse descriptive fonctionne, l’organisation doit d’abord créer un ensemble d’indicateurs qui mesureront les performances de l’entreprise par rapport à ses objectifs. Par exemple, une entreprise manufacturière peut avoir des variations de prix des matières premières d’une année sur l’autre ou des mesures de croissance du chiffre d’affaires d’un mois sur l’autre. Une entreprise technologique peut examiner le nombre d’abonnés qu’elle a ajoutés chaque mois ou le nombre de mises à niveau de sa technologie qu’elle a créées. Une fois les paramètres nécessaires mis en place, les données pertinentes doivent être collectées. Les données devront ensuite être gérées, nettoyées et préparées pour l’étape suivante, à savoir l’analyse des données.

La collecte de données historiques pour l’analyse descriptive est réalisée à l’aide de deux techniques principales : l’agrégation et l’exploration de données. Une entreprise collecte et organise les données en ensembles de données gérables grâce à l’agrégation des données. Les données collectées sont analysées à l’aide de divers outils et méthodes tels que les statistiques sommaires ou le suivi des tendances. Les analystes les utilisent pour étudier les données et découvrir des modèles et, par conséquent, des performances.

Exemples d’utilisation de l’analyse descriptive par les entreprises :

  • Parmi les résultats de l’analyse descriptive, on peut citer la création d’un large éventail de rapports relatifs aux ventes, aux recettes et au flux de travail, y compris des rapports d’inventaire
  • Aperçu de l’utilisation des réseaux sociaux et de l’engagement au sein de ceux-ci à partir de diverses plateformes et sur la base de multiples mesures
  • Résumé des événements qui se sont terminés, tels que les campagnes de marketing, les données opérationnelles, les données mesurables liées aux ventes
  • Classement des résultats de l’enquête
  • Reportage sur les tendances générales
  • Cette forme d’analyse est précieuse pour évaluer les données des apprenants afin d’améliorer les résultats des programmes de formation.

Par exemple, lors d’une réunion numérique d’un conseil d’administration multinational, l’analyse descriptive permet de déterminer le nombre de membres ayant participé activement à la discussion, les niveaux d’interaction et le nombre de messages postés sur le forum de discussion. Un autre exemple serait un rapport des données financières telles que l’évolution des prix d’une année sur l’autre, les chiffres mensuels de croissance (ou de décroissance) des ventes et les recettes provenant des abonnés. Ces données sont basées sur ce qui s’est passé au cours d’une période d’activité déterminée.

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Comment appliquer l’analyse descriptive à une organisation ?

Comprendre les bases de l’analyse descriptive semble assez simple, mais l’appliquer dans la vie réelle peut s’avérer difficile. Une organisation doit suivre plusieurs étapes pour appliquer l’analyse descriptive à son activité.

Identifier les indicateurs pertinents

Tout d’abord, l’organisation doit connaître les indicateurs à créer. Ces paramètres doivent refléter les principaux objectifs commerciaux de chaque secteur de l’entreprise ou de l’organisation. La direction peut vouloir examiner la croissance d’un point de vue trimestriel ou avoir besoin de suivre les paiements en suspens pour comprendre les retards. La première étape consiste à identifier les différentes mesures de données.

Si cette étape n’est pas franchie avec réflexion, les résultats ne seront pas utiles. Une organisation doit comprendre ce qui est mesurable, comment collecter les données appropriées et si elles sont applicables.

Par exemple, dans le département du marketing et des ventes, les représentants des ventes suivront le revenu des ventes par mois. Un comptable voudra examiner des paramètres financiers tels que la marge bénéficiaire brute.

Identifier les données pour soutenir ces mesures

L’étape suivante consiste à trouver les données nécessaires pour étayer les mesures requises. Pour certaines organisations, les données peuvent se trouver dans plusieurs silos et fichiers. La plupart des données requises peuvent déjà se trouver au sein de l’entreprise si celle-ci fonctionne déjà avec des systèmes de planification des ressources de l’entreprise (ERP). Identifiez toutes les sources externes nécessaires, en particulier celles liées aux références industrielles, aux bases de données extérieures à l’entreprise, aux sites de commerce électronique et aux nombreux sites de réseaux sociaux.

Extraction et préparation des données

Si une organisation travaille avec plusieurs sources de données, elle devra extraire les données, les fusionner et les préparer pour l’analyse afin d’en assurer l’uniformité. Il s’agit d’un processus fastidieux mais essentiel pour la précision. Le nettoyage des données consiste à supprimer les redondances et les erreurs et à créer des données dans un format adapté à l’analyse.

Analyse de données

Plusieurs outils sont disponibles pour fournir des analyses descriptives. Il peut s’agir de feuilles de calcul de base ou d’un large éventail de logiciels d’informatique décisionnelle plus complexes. Il peut s’agir de solutions basées sur l’informatique dématérialisée ou de solutions sur site. Ces programmes utilisent divers algorithmes pour créer des résumés et des aperçus précis des données fournies.

Présentation des données

Le dernier aspect de l’analyse descriptive est la présentation des données. Pour ce faire, on utilise généralement des techniques de visualisation, avec des formes de présentation attrayantes et passionnantes pour rendre les données accessibles à l’utilisateur. Des options telles que les diagrammes à barres, les diagrammes circulaires et les graphiques linéaires présentent les informations. Alors que certains services préfèrent une présentation visuelle de leurs connaissances, les professionnels de la finance peuvent opter pour des données sous forme de tableaux et de chiffres. L’utilisateur final doit être pris en compte.

Avantages de l’analyse descriptive

L’analyse descriptive présente plusieurs avantages.

Analyse simple

L’analyse descriptive ne nécessite pas une grande expertise ou expérience en matière de méthodes statistiques ou d’analyse.

Nombreux outils disponibles

De nombreuses applications font de cette fonction une forme d’analyse prête à l’emploi.

Elle répond aux questions les plus courantes sur les performances des entreprises

La plupart des parties prenantes et des vendeurs souhaitent obtenir des réponses simples à des questions fondamentales telles que « Comment allons-nous ? » ou « Pourquoi les ventes ont-elles chuté ? » L’analyse descriptive fournit les données nécessaires pour répondre efficacement à ces questions.

Les défis de l’analyse descriptive

Comme tout autre outil, l’analyse descriptive n’est pas sans poser de problèmes. Les organisations qui souhaitent utiliser l’analyse descriptive sont confrontées à trois défis majeurs.

C’est un outil émoussé qui manque de perspicacité

L’analyse descriptive examine la relation entre une poignée de variables, et c’est tout. Elle décrit simplement ce qui se passe. Les organisations doivent s’assurer que les utilisateurs comprennent ce que l’analyse descriptive peut leur apporter.

Elle indique à l’organisation ce qu’il faut faire, mais pas pourquoi

L’analyse descriptive rend compte des événements tels qu’ils se sont produits, et non des raisons pour lesquelles ils se sont produits ou de ce qui pourrait se produire par la suite. L’organisation devra utiliser l’ensemble de la suite analytique pour comprendre une situation.

Peut mesurer la mauvaise chose

Si les paramètres utilisés ne sont pas les bons, l’analyse est inutile. Les organisations doivent analyser ce qu’elles veulent mesurer et pourquoi. Il faut réfléchir à ce processus et l’adapter aux résultats que les données actuelles peuvent fournir.

Mauvaise qualité des données

Bien que de grandes quantités de données puissent être collectées, elles ne produiront pas de résultats précis si elles ne sont pas utiles ou si elles contiennent des erreurs. Une fois qu’une organisation a décidé des indicateurs dont elle a besoin, les données doivent être vérifiées pour s’assurer qu’elles peuvent fournir ces informations. Une fois que l’on s’est assuré qu’elles fourniront les informations pertinentes, les données doivent être nettoyées en profondeur. Les données erronées, les doublons et les champs de données manquants doivent être résolus.

L’analyse descriptive dans l’analyse des données futures

Les entreprises sont de plus en plus axées sur les données, utilisant les résultats dérivés de l’analyse descriptive pour optimiser leurs pratiques commerciales, qu’il s’agisse des ventes, des finances ou de l’amélioration des chaînes d’approvisionnement. À l’avenir, l’analyse des données devrait s’affranchir de l’analyse prédictive pour s’orienter vers l’analyse prescriptive.

L’utilisation idéale de l’analyse des données consiste à décrire ce qui s’est passé et à prédire avec précision ce qui va se passer. Prenez l’exemple d’un système de navigation GPS. Des analyses descriptives permettent d’évaluer les itinéraires de livraison précédents, les temps passés et la consommation de carburant. Cependant, il ne fait aucune prédiction sur le parcours le plus rapide à l’avenir, sur les moyens d’améliorer la vitesse ou sur la manière de réduire la consommation de carburant.

Pour cela, les organisations doivent recourir à l’analyse prédictive. En allant plus loin que la simple analyse descriptive, une organisation recevra des directives de livraison optimales. L’analyse prescriptive permet de comparer plusieurs itinéraires et de suggérer pour le conducteur la meilleure route ou le meilleur moment de la journée.

L’analyse descriptive est une technique fondamentale utilisée par les entreprises pour comprendre le sens des énormes quantités de données historiques qu’elles collectent. Il s’agit d’une technique qui permet de surveiller les tendances et les performances tout en suivant les indicateurs clés de performance et tout autre paramètre que vous avez défini. Toutefois, il s’agit d’un outil simple qui doit être considéré comme une étape du processus, et non comme le but ultime. Pour obtenir les meilleurs résultats, les organisations doivent utiliser l’analyse descriptive parallèlement à l’analyse prédictive, diagnostique et prescriptive afin d’obtenir des informations plus approfondies, des prédictions précises et la manière dont elles peuvent améliorer les résultats.

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