10 Data Analysis Tools et Quand les Utiliser

Read in English (Lire en anglais)

L'analyse des données est un processus important pour les entreprises et les professionnels qui souhaitent obtenir des informations clés à partir de leurs données afin de prendre des décisions et de faire des prévisions en connaissance de cause. Dans le monde actuel axé sur les données, les professionnels s'appuient de plus en plus sur l'analyse des données pour prendre des décisions concurrentielles, s'engager efficacement auprès de leur public cible et mener à bien des projets. L'utilisation d'outils d'analyse des données est l'un des moyens d'atteindre ces objectifs.

En sachant quel outil convient le mieux à votre objectif, vous pouvez répondre aux besoins de votre projet tout en augmentant votre productivité et votre efficacité globales. Dans cet article, nous allons explorer 10 data analysis tools, leurs différences et la manière dont vous pouvez mettre en valeur vos compétences auprès d'employeurs potentiels.

Qu'est-ce qu'un outil d'analyse de données ?

Les outils d'analyse des données sont des logiciels, des applications et d'autres aides que les professionnels utilisent pour analyser des ensembles de données de manière à caractériser la vue d'ensemble de l'information et à fournir des informations utilisables à des fins de compréhension, de prédiction et de prise de décision.

On peut les décrire comme un ensemble de cartes, de diagrammes et de graphiques conçus pour rassembler, interpréter et visualiser des données dans diverses applications. Il est essentiel de choisir le bon outil d'analyse de données pour maximiser vos efforts et atteindre plus facilement vos objectifs professionnels.

10 data analysis tools puissants

Avec de grandes quantités de données, il peut devenir difficile de comprendre ce qu'elles révèlent et de produire des informations utiles. Avec les bons data analysis tools, vous pouvez déchiffrer la vue d'ensemble de vos données et les représenter dans un format approprié pour les parties prenantes et les personnes de votre réseau professionnel ayant des antécédents variés.

Les analystes utilisent généralement des outils au cours des étapes suivantes du processus d'analyse des données :

• Data mining : Le data mining aide les utilisateurs à trouver les caractéristiques clés de leurs données afin qu'ils puissent appliquer ces connaissances à des problèmes réels, et les logiciels de data mining aident à automatiser ce processus en recherchant des modèles et des tendances dans les données. Les logiciels d'exploration de données permettent d'automatiser ce processus en recherchant des modèles et des tendances dans les données. Voici trois logiciels d'exploration de données courants dont vous pourriez tirer profit.

• Visualisation des données : La visualisation des données est un moyen puissant de transformer des données brutes en représentations visuelles significatives et complètes. Elle nous permet de comprendre des schémas de données complexes, des tendances et des idées qui pourraient échapper à des données textuelles. Les outils de visualisation des données aident les professionnels à rationaliser le processus de visualisation des données. Vous pouvez utiliser ces outils pour manipuler visuellement des données et créer des représentations graphiques de base ou avancées.

• Business intelligence: L'analyse des données est un outil puissant qui permet de comprendre l'histoire que racontent les données et de l'utiliser pour prendre des décisions éclairées. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour améliorer leurs performances, accroître la satisfaction de leurs clients, acquérir un avantage concurrentiel et améliorer la santé globale de leur entreprise. Que vous fassiez partie d'une petite ou d'une grande organisation, apprendre à utiliser efficacement l'analyse des données peut vous aider à tirer parti du large éventail d'avantages liés aux données.

Saviez-vous que presque tous les secteurs d'activité aux États-Unis ont connu une augmentation des offres d'emploi liées à l'IA ?

Apprenez à appliquer l'IA dans votre domaine de manière productive et responsable en vous inscrivant au Certificat Professionnel de cybersécurité de Google, récemment mis à jour pour inclure une formation pratique à l'IA.

1. RapidMiner

Utilisation principale: Exploration de données

RapidMiner est un logiciel complet pour l'exploration de données et le développement de modèles. Cette plateforme permet aux professionnels de travailler avec des données à de nombreux stades, y compris la préparation, la visualisation et l'examen. Cela peut être bénéfique pour les professionnels qui disposent de données qui ne sont pas au format brut ou qu'ils ont exploitées dans le passé.

RapidMiner propose également un ensemble d'algorithmes de classification, de régression, de regroupement et d'extraction de règles d'association. Bien qu'il présente certaines limites en matière d'ingénierie et de sélection des caractéristiques, il les compense grâce à un puissant langage de programmation graphique.

Ce logiciel convient à des personnes de tous horizons, et vous pouvez l'utiliser dans différents secteurs d'activité pour diverses applications telles que la fabrication, les sciences de la vie, l'énergie et les soins de santé. En raison de sa capacité à travailler avec des données précédemment exploitées, ce logiciel peut être particulièrement utile si vous êtes un chercheur ou un data scientist travaillant avec des données historiques.

2. Orange

Utilisation principale: Data mining

Orange est un progiciel réputé pour la visualisation et l'analyse de données, particulièrement apprécié pour son interface conviviale à couleurs coordonnées. Vous pouvez trouver une sélection complète de widgets codés par couleur pour des fonctions telles que la saisie de données, le nettoyage, la visualisation, la régression et le regroupement, ce qui en fait un bon choix pour les débutants ou les petits projets. 

Bien qu'il offre moins d'outils que d'autres plateformes, Orange reste un outil d'analyse de données efficace, hébergeant un ensemble d'algorithmes courants tels que les voisins les plus proches, les forêts aléatoires, la classification de Bayes naïve et les machines à vecteurs de support.

La plateforme présente une valeur particulière pour certains types de professionnels grâce à ses modules complémentaires. Par exemple, si vous travaillez en bioinformatique et en biologie moléculaire, vous pouvez trouver des outils pour le classement des gènes et l'analyse de l'enrichissement. Vous pouvez également trouver des outils de traitement du langage naturel, d'exploration de texte et d'analyse de réseau qui peuvent vous être utiles en fonction de votre profession.

3. KNIME

Utilisation principale: Exploration de données

KNIME, abréviation de KoNstanz Information MinEr, est un outil de nettoyage et d'analyse de données libre et gratuit qui rend l'exploration de données accessible même aux débutants. Outre un logiciel de nettoyage et d'analyse des données, KNIME dispose d'algorithmes spécialisés dans des domaines tels que l'analyse des sentiments et l'analyse des réseaux sociaux. Avec KNIME, vous pouvez intégrer des données provenant de diverses sources dans une seule analyse et utiliser des extensions pour travailler avec des langages de programmation populaires comme R, Python, Java et SQL.

Si vous êtes novice en matière d'exploration de données, KNIME pourrait être un excellent choix pour vous. Les ressources de la plateforme KNIME peuvent aider les nouveaux professionnels des données à s'initier au data mining en les guidant dans la construction, le déploiement et la maintenance de stratégies de data mining à grande échelle. C'est pourquoi de nombreuses entreprises utilisent KNIME pour aider leurs employés à acquérir de l'expérience en matière de traitement et d'extraction de données 

4. Tableau

Utilisation principale: Visualisation de données et intelligence économique

Tableau se distingue comme un logiciel de visualisation de données de premier plan, largement utilisé dans l'analyse et l'intelligence économique.

Tableau est un outil de visualisation de données populaire en raison de son interface facile à utiliser et de ses puissantes capacités. Son logiciel peut se connecter à des centaines de sources de données différentes et manipuler les informations dans de nombreux types de visualisation. Il présente un attrait particulier pour les utilisateurs professionnels, qui apprécient sa simplicité et sa plateforme centralisée, et pour les analystes de données, qui peuvent utiliser des outils big data plus avancés pour des tâches telles que le regroupement et la régression.

Si vous vous destinez à une carrière dans l'analyse ou l'intelligence économique, Tableau peut être une compétence utile pour vous aider à poser des questions et à créer une compréhension plus profonde des données de votre organisation.

Apprenez-en plus sur Tableau dans la vidéo suivante, tirée du cours de Google, Partager les données grâce à l'art de la visualisation, qui fait partie du Certificat Professionnel d'analyse de données de Google.

5. Google Charts

Utilisation principale: Visualisation de données

Google Charts est un outil en ligne gratuit qui excelle dans la production d'un large éventail de visualisations de données interactives et attrayantes. Sa conception privilégie la convivialité et offre une sélection complète de types de graphiques prédéfinis qui peuvent être intégrés dans des pages web ou des applications. La nature polyvalente de Google Charts lui permet de s'intégrer à une multitude de plateformes web, notamment iPhone, iPad et Android, ce qui accroît son accessibilité.

Cet outil, avec son haut niveau de personnalisation et sa nature conviviale, est idéal si vous cherchez à créer des visuels de données convaincants pour les plateformes web et mobiles. C'est également une excellente option si vous avez besoin de publier vos graphiques, car l'intégration vous permet de publier facilement sur la plupart des plateformes web en partageant un lien ou en incorporant le lien dans le code HTML d'un site web.

6. Datawrapper

Utilisation principale: Visualisation de données

Datawrapper est un outil principalement conçu pour créer des visuels en ligne, tels que des graphiques et des cartes. Conçu à l'origine pour les journalistes, sa polyvalence en fait un outil adapté à tout professionnel chargé de la gestion d'un site web. L'outil prend en charge un large éventail de résultats, notamment des diagrammes de dispersion, des diagrammes linéaires, des diagrammes à barres empilées, des diagrammes circulaires, des diagrammes à plages, ainsi que divers types de cartes et de tableaux. Selon l'utilisation prévue, Datawrapper propose des options gratuites et payantes, ce qui permet une certaine flexibilité en fonction de vos besoins et de votre budget.

Bien que simple d'utilisation, Datawrapper présente certaines limites, notamment par rapport à d'autres outils de sa catégorie. La principale contrainte est son incapacité à s'intégrer directement aux sources de données. Cela signifie que les utilisateurs doivent saisir manuellement les données dans l'outil, un processus qui peut s'avérer fastidieux et sujet à des erreurs s'il n'est pas exécuté avec précision.

Si vous êtes intéressé par la création de graphiques Web et que la saisie manuelle de données ne vous dérange pas, apprendre à utiliser Datawrapper pourrait être un ajout intéressant à votre ensemble de compétences.

7. Microsoft Excel et Power BI

Utilisation principale: Intelligence économique

Microsoft Excel, fondamentalement un logiciel de feuille de calcul, possède également des capacités d'analyse de données remarquables. En raison de l'adoption généralisée des produits Microsoft au niveau de l'entreprise, de nombreuses entreprises constatent qu'elles y ont déjà accès.

Excel permet de construire au moins 20 types de graphiques distincts à partir des données d'une feuille de calcul. Ceux-ci vont des options standard telles que les diagrammes à barres et les diagrammes de dispersion à des options plus complexes telles que les diagrammes radar et les cartes arborescentes. Excel propose également de nombreuses options rationalisées permettant aux entreprises de mieux comprendre leurs données et d'utiliser des formules analytiques modernes.

Cependant, Excel a ses limites. Si votre entreprise a besoin d'outils de visualisation de données plus robustes au sein de l'écosystème Microsoft, Power BI est une excellente option. Conçu spécifiquement pour l'analyse et la visualisation des données, Power BI peut importer des données à partir d'un large éventail de sources et produire des visualisations dans différents formats.

8. Qlik

Utilisation principale: Intelligence économique

Qlik est une entreprise mondiale conçue pour aider les entreprises à utiliser les données pour la prise de décision et la résolution de problèmes. Elle fournit des solutions complètes d'intégration de données et d'analyse en temps réel pour transformer les données en informations précieuses. Les outils de Qlik aident les entreprises à comprendre le comportement des clients, à réorganiser les processus d'entreprise, à découvrir de nouvelles opportunités de revenus et à gérer efficacement les risques et les récompenses.

9. Google Analytics

Utilisation principale: Intelligence économique

Google Analytics est un outil qui aide les entreprises à comprendre comment les internautes interagissent avec leurs sites web et leurs applications. Pour l'utiliser, vous devez ajouter un code Javascript spécial à vos pages web. Ce code recueille des informations lorsque quelqu'un visite votre site web, comme les pages qu'il voit, l'appareil qu'il utilise et la manière dont il a trouvé votre site. Il envoie ensuite ces données à Google Analytics, où elles sont organisées en rapports. Ces rapports vous permettent d'observer des tendances, comme les produits les plus populaires ou les annonces qui attirent les internautes sur votre site.

10. Spotfire

Utilisation principale: Business intelligence

TIBCO Spotfire est une plateforme conviviale qui transforme les données en informations exploitables. Elle vous permet d'analyser des données historiques et en temps réel, de prédire des tendances et de visualiser les résultats dans une plateforme unique et évolutive. Les fonctionnalités comprennent des applications d'analyse personnalisées, des outils interactifs d'IA et de science des données, des analyses de flux en temps réel, et des analyses puissantes pour les données géolocalisées.

Si vous êtes un décideur au sein de votre organisation, comme un responsable marketing ou un data scientist, vous pourriez bénéficier de la plateforme analytique évolutive de Spotfire lors de l'exploration visuelle de vos données.

Qui utilise les data analysis tools ?

Les professionnels de plusieurs secteurs utilisent des data analysis tools pour les aider à convertir des données brutes en informations précieuses qui favorisent la prise de décision et l'innovation. Voici un aperçu rapide des personnes qui utilisent ces outils et des raisons pour lesquelles elles le font :

• Analystes de données: Les analystes de données utilisent des data analysis tools pour découvrir des tendances et des idées à partir de données complexes, que les entreprises peuvent utiliser pour prendre de meilleures décisions et augmenter leurs bénéfices.

• Analystes d'entreprise: Les analystes d'entreprise utilisent ces outils pour aider les entreprises à optimiser leurs opérations et leur rentabilité sur la base de décisions et de stratégies fondées sur des données.

• Gestionnaires de projets: Les gestionnaires de projets utilisent des data analysis tools pour diverses tâches, de la gestion du budget à la résolution de problèmes et à l'amélioration de la productivité de l'équipe.

• Marketing numérique: Les spécialistes du marketing numérique utilisent des data analysis tools pour élaborer des stratégies et des campagnes de marketing efficaces, en veillant à ce que les activités promotionnelles atteignent la bonne cible.

• Data scientists: Les data scientists utilisent ces outils pour élaborer de nouveaux modèles et processus, ce qui permet aux analystes de données de travailler efficacement et d'aider les entreprises à interpréter des données complexes et à résoudre des problèmes complexes.

Faites valoir votre expérience des data analysis tools

L'utilisation de logiciels d'analyse de données est une compétence très appréciée des personnes qui effectuent des analyses de données. Faire valoir vos compétences en matière d'analyse de données peut s'avérer stratégique pour mettre en avant vos capacités, enrichir votre image professionnelle et vous ouvrir de nouvelles opportunités. Voici quelques moyens de promouvoir vos connaissances et votre expertise en matière d'outils d'analyse des données :

• Ajouter vos compétences à votre CV: Votre CV est l'endroit idéal pour mettre en évidence votre maîtrise d'outils d'analyse des données spécifiques. Dans la section des compétences, énumérez les outils que vous connaissez et fournissez une brève description des tâches que vous avez accomplies à l'aide de ces outils.

• Créer un portfolio professionnel: La présentation de votre travail dans un portfolio professionnel peut être un moyen efficace de démontrer vos compétences. Il peut s'agir de projets que vous avez menés à bien ou de problèmes que vous avez résolus à l'aide d'outils d'analyse des données.

• Utilisez LinkedIn et d'autres profils sociaux: Utilisez des plateformes comme LinkedIn pour mettre en avant vos compétences et vos connaissances en matière d'analyse de données afin que les recruteurs et les employeurs puissent vous trouver. Les approbations et recommandations de collègues ou de supérieurs peuvent également ajouter de la crédibilité à votre ensemble de compétences.

Commencer avec Coursera

Vous pouvez apprendre des data analysis tools plus fondamentaux grâce au Certificat Professionnel Google Data Analytics ou Certificat Professionnel Google Business Intelligence sur Coursera. Non seulement vous aurez l'occasion d'acquérir des compétences analytiques de base qui peuvent vous préparer à un emploi de débutant, mais vous serez en mesure d'apprendre ces compétences à votre propre rythme en seulement six mois.