Une analyse statistique des données vous permet de déterminer si les données que vous avez recueillies et analysées sont suffisamment valides et fiables pour la solution que vous proposez. Il s’agit notamment de déterminer quelles sont les techniques les plus pertinentes, les plus précises et les plus appropriées lorsqu’il s’agit d’analyser votre ensemble de données.

1. Distinguer les questions pertinentes

Pour comprendre de façon pertinente une analyse statistique de données, il existe plusieurs étapes indispensables : 

  • La définition de la taille de l’échantillon de population ;
  • Un taux de réponses suffisant afin d’obtenir des données reflétant l’ensemble de la population ciblée ;
  • L’application d’une mesure du taux de satisfaction représentative de la population.

Si vous décidez d’intégrer plusieurs sources de données, il vous faudra déterminer si elles sont cohérentes et appropriées à votre analyse.

Ces différentes vérifications des données vous permettent de recueillir des informations fiables et qualitatives.

2. Recueillir les déclarations et les données les plus adéquates

La collecte des données peut être réalisée grâce à : 

  • l’échantillonnage ;
  • l’observation directe ;
  • l’analyse documentaire ;
  • les grilles de recueil ; 
  • les formulaires en ligne, sur papier ou en entrevue ;
  • les outils de suivi ;
  • à l’aide de sondages et d’expériences.

Concernant la saisie et le traitement statistique des données, il est recommandé de faire appel à des logiciels adaptés :

  • des logiciels adéquats ; 
  • en ligne ; 
  • sur un poste informatique ; 
  • un tableur de type Excel (ou équivalent en logiciel libre).

3. Affiner les données

Afin de rendre des résultats probants et significatifs, assurez-vous de bien nettoyer les données recueillies. Pour cela, vous devez présenter la garantie que vos données soient correctes en vérifiant la transcription et que les valeurs manquantes soient nettement identifiées comme telles (comme pour les questions d’un formulaire sans réponse).

4. Représenter les caractéristiques

Afin de présenter les résultats d’une analyse statistique de données, il est fortement recommandé d’insérer des graphiques en complément de vos textes ainsi que des tableaux pour faciliter la transmission de votre message. N’hésitez pas à sélectionner des titres diffusant une information plutôt qu’un titre se contentant de définir le graphique.

En commentant les données fournies par les graphiques et les tableaux, vous permettez au lecteur d’appréhender favorablement votre analyse.

5. Sélectionner la méthode la plus judicieuse pour comprendre vos données

À l’heure actuelle, il existe 8 catégories dans lesquelles les analyses de données sont divisées et organisées. Elles sont présentées dans l’ordre croissant de la difficulté d’analyse : 

  • l’analyse descriptive ;
  • l’analyse exploratoire ;
  • l’analyse inférentielle ;
  • l’analyse prédictive ;
  • l’analyse causale ;
  • l’analyse mécanique ;
  • l’analyse prescriptive ;
  • l’analyse cognitive.

De manière générale, sachez que les deux types d’analyse les plus appliquées sont l’analyse quantitative qui se trouve plutôt descriptive (elle se présente sous la forme de graphique soulignant l’idée majeure) et l’analyse qualitative qui se présente sous une forme plus littéraire et plutôt compréhensive. Cette dernière remonte les indicateurs vers les critères, puis les critères vers les questions d’évaluation.

À vous de déterminer les procédés et les méthodes les plus adéquats en fonction du type d’analyse que vous aurez sélectionné.

N’hésitez pas à consulter des spécialistes du sujet par rapport à la source des données recueillies et des méthodes d’analyse statistiques que vous avez mises en place si vous débutez avec ces dernières.

6. Soumettre les résultats des recherches et en produire les conclusions

Les résultats des principales analyses statistiques de données s’établissent sur des études par observation. Il est donc essentiel de ne pas formaliser vos conclusions uniquement en termes de causalité.

Si vous décidez d’étudier les fluctuations au cours d’une période donnée, n’oubliez pas de prendre en compte les tendances à court terme, à moyen et à long terme. Une tendance sur du court terme n’est sans doute qu’un léger prémisse à une tendance plus importante à moyen et à long terme. 

Résistez à l’utilisation des points de référence individuels et appliquez plutôt des références ayant une plus grande force : 

  • Les différences intergénérationnelles pour les statistiques démographiques.
  • Les évolutions législatives pour les statistiques sociales.
  • Les derniers changements financiers pour les données économiques. 

Ciblez votre message sur les variables et les sujets essentiels pour éviter que l’impact principal de votre analyse s’en trouve réduit.

Établissez une structure logique pour vos idées en fonction de leur intérêt et de leur pertinence. Vous pouvez renforcer votre squelette en insérant des titres, des sous-titres et des encadrés qui amélioreront la lisibilité et la compréhension de vos données.

Utilisez un vocabulaire aussi simple et efficace que votre sujet peut le permettre. Vous pouvez choisir de perdre en précision et en minutie afin de rendre la lecture plus intelligible.

 

Une analyse statistique peut être le fondement de toute décision commerciale. Elle permet à l’entreprise de fournir aux clients un retour sur investissement suffisant et fiable dans le temps, sur la base des tendances, des projections et des résultats. Les résultats peuvent être utilisés pour comparer un produit à un autre ou pour voir s’il existe une différence significative de performance entre les produits. Une analyse statistique adéquate est donc nécessaire pour aider les entreprises à équilibrer leur compréhension des tendances économiques, ainsi que d’autres données fondamentales concernant l’entreprise et son public cible.

Vous souhaitez mettre en place une analyse statistique de données, mais ne savez pas comment vous y prendre ? Chez Inkidata, nous restons disponibles pour vous conseiller et vous accompagner dans cette démarche.