Analyse de données : comment la réussir ?

Vous vous en doutez sûrement ; l’analyse des données de votre entreprise est un élément déterminant pour optimiser l’effort des travailleurs et accroître leur rendement. Mais face à la complexité de l’opération, vous hésitez peut-être à vous y engager. Normal ! Mais savez-vous qu’il existe des solutions plus adaptées aux personnes qui ne s’y connaissent pas trop en statistiques ? En effet, pour rendre l’analyse des données plus facile et moins coûteuse, de nouvelles perspectives sont envisagées. Parmi ces dernières, il y a le logiciel R. Plus d’explications ici !

L’analyse de données et son utilité

L’analyse des données est une méthode statistique qui consiste à compiler des données. Cela permet ainsi de ressortir les relations qui existent entre ces données. La finalité est de tirer une information statistique rendant ces données plus homogènes, plus compréhensibles et plus accessibles. L’objectif de cette analyse est de traiter un grand nombre de datas, tout en faisant ressortir les aspects importants de leur structure. Au final, il s’agira de se procurer des informations permettant de mieux connaître les relations qui lient ces données afin de les rendre plus homogènes et plus efficaces.

C’est la statistique multivariée qui met en exergue plusieurs variables. Cette statistique se traduit par des représentations graphiques et des tableaux. Ces instruments ressortent des relations qu’on ne peut comprendre par une simple analyse des données effectuée sans des outils adéquats. D’où l’importance de se munir du logiciel R . Toutefois, pour être efficace, l’analyse des données suit des étapes bien définies.

Les étapes pour réussir l’analyse de données

La démarche classique pour réussir une analyse de données se définie en plusieurs étapes. D’abord, il faudrait faire une liste des inconvénients liés à l’accumulation non homogène des données. Puis, il faut  voir si ce problème peut se régler par l’analyse des données. Ensuite, il faut extraire et rendre accessible l’ensemble des fichiers trop souvent dispersés dans des outils informatiques isolés. Après quoi, il sera nécessaire d’élaborer une stratégie basée sur une expertise métier et data accompagnée d’une méthode de calcul appropriée

Enfin, il faut évaluer les ressources engagées dans cette analyse de données (investissements et charges) en comparaison avec les valeurs qui seront générées à moyen et long terme. Il va de soi que les bénéfices devront être largement supérieurs aux ressources engagées durant l’analyse. Sinon, il faudrait revoir la pertinence des outils utilisés. En cela, le logiciel R est très recommandé.

La solution R++

Trois raisons essentielles justifient l’usage du logiciel R++ pour les analyses de données. D’abord, il  y a  sa rapidité. En effet, cette application est conçue avec une interface révolutionnaire pour un nettoyage 3 fois plus rapide que les logiciels classiques. Cette rapidité ne diminue en rien son efficacité. Ainsi, grâce à un système de multiplication des processeurs (MSP), le logiciel R++ est capable de fournir un travail 800 fois plus efficace que les logiciels concurrents. De plus, cette application possède une grande puissance. En fait, il est doté d’un système de programmation complexe pouvant traiter autant de données qu’un super calculateur… Par ailleurs, sa facilité d’utilisation lui permet de faire des analyses de données avec une grande simplicité.