Concepts essentiels de l'analyse de données et de l'intelligence d'affaires (IA)
Termes d'analyse de données et d'IA
L'analyse de données implique l'inspection, le nettoyage, la transformation et la modélisation de données afin d'extraire des informations utiles, de tirer des conclusions et de prendre des décisions. L'intelligence d'affaires (IA) désigne les stratégies et technologies utilisées pour analyser les données commerciales et présenter des informations exploitables afin d'améliorer les performances commerciales.
Variables catégorielles
Les variables catégorielles sont des variables qui représentent des données qualitatives, constituées de catégories ou de groupes distincts. Par exemple, dans un ensemble de données sur les propriétaires de voitures, la marque de la voiture (Toyota, Ford, Honda, etc.) serait une variable catégorielle.
Comparaison
La comparaison est une méthode d'analyse de données qui consiste à examiner les différences et les similitudes entre deux ensembles de données, variables ou groupes. Cela peut aider à identifier des modèles, des tendances et des relations entre les données.
Variables continues
Les variables continues sont des variables qui peuvent prendre une infinité de valeurs dans une plage donnée. Par exemple, la température dans une ville tout au long de la journée est une variable continue, car elle peut prendre n'importe quelle valeur entre les températures les plus basses et les plus élevées.
Champs
Un champ est une colonne dans un ensemble de données qui représente un attribut ou une caractéristique spécifique des données. En intelligence d'affaires, les champs sont assignés aux colonnes de données après l'importation des données dans un logiciel d'IA.
Type
Les types de données définissent le type de valeurs qu'une variable peut contenir, telles que des entiers, des chaînes de caractères, des dates, etc. En IA, des rôles sont assignés aux types de données, qui peuvent être soit des dimensions, soit des mesures.
Filtrage de données
Le filtrage de données est le processus d'extraction d'un sous-ensemble de données en fonction de critères spécifiés. Cela aide les analystes à se concentrer sur des informations spécifiques au sein d'un ensemble de données plus vaste.
Ensemble de données
Un ensemble de données est une collection de données qui sert de source pour l'analyse et la visualisation des données. Il est généralement composé de lignes (enregistrements) et de colonnes (champs).
Visualization des données
La visualisation des données est la représentation graphique des données, conçue pour présenter rapidement et clairement des informations complexes. Les formes courantes comprennent les diagrammes à barres, les graphiques linéaires, les camemberts et les graphiques en nuage de points.
Distribution
La distribution dans l'analyse de données fait référence à la manière dont les données sont réparties ou distribuées entre différentes valeurs ou catégories. L'analyse de la distribution permet de révéler des modèles, des tendances et des relations entre les variables.
Analyse exploratoire des données
L'analyse exploratoire des données (AED) est la première étape de l'analyse de données où les analystes utilisent des outils statistiques et de visualisation pour identifier des modèles, des anomalies et des relations dans les données.
Fonctionnalité
Une fonctionnalité dans le contexte des outils d'IA fait référence aux fonctionnalités fournies aux utilisateurs finaux. Les fonctionnalités sont souvent accessibles via des onglets ou des menus dans l'interface du logiciel.
Mesure vs Dimension
En intelligence d'affaires, une mesure est une valeur numérique d'un champ de données qui peut être quantifiée, comme le chiffre d'affaires des ventes. Une dimension, en revanche, est une valeur qualitative d'un champ de données, comme des noms de produits ou des dates.
Relation
Une relation dans l'analyse de données fait référence à la connexion ou à la corrélation entre deux ou plusieurs variables. Par exemple, la relation entre les dépenses publicitaires et le chiffre d'affaires des ventes dans les données d'une entreprise.
Tri
Le tri est une méthode d'organisation des données dans un ordre spécifique, tel qu'alphabétique, croissant ou décroissant. Cela peut aider à identifier des modèles ou à faciliter la compréhension des données.
Résumer
La résumé de données consiste à créer un résumé statistique de l'ensemble de données, comprenant des métriques telles que le nombre, la somme, la moyenne, le maximum et le minimum. Cela fournit une vue d'ensemble des caractéristiques des données.
Variable
Une variable est une mesure ou une caractéristique d'un champ dans un ensemble de données. Les variables peuvent être continues, catégorielles ou une combinaison des deux.