Analyse de données

Explorez vos en profondeur

L'analyse des données est la première étape pour déterminer les bons indicateurs clés de performance, ceux qui stimulent l'activité. Utilisez notre module Insights ou notre AddIn Excel ou connectez ClicData directement à Python et à d'autres outils !

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analyse des données de la plate-forme d'en-tête

Vos données sont précieuses.
Nous vous offrons les outils nécessaires pour en tirer profit.

  • Tendance

    L'analyse des tendances des données fait référence à l'analyse des modèles et des tendances au sein d'un ensemble de données au fil du temps. Il s'agit d'examiner des points de données sur une période spécifique afin d'identifier la direction et l'ampleur des changements dans les données.

  • Cause et effet

    Dans l'analyse des données, la relation de cause à effet fait référence à la relation entre deux variables, où des changements dans une variable (cause) entraînent des changements dans une autre variable (effet). Dans l'analyse des données, la relation de cause à effet peut être explorée à l'aide de techniques statistiques telles que l'analyse de régression, l'analyse de corrélation et les méthodes d'inférence causale.

  • Détection de motifs

    La détection de modèles est le processus d'identification de tendances ou de modèles récurrents dans les données. Il s'agit d'utiliser des algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique pour analyser les données et identifier des modèles qui ne sont pas toujours facilement observables à l'œil nu.

  • Analyse des valeurs aberrantes

    L'analyse des valeurs aberrantes est le processus d'identification et d'analyse des points de données qui sont significativement différents de la majorité des données d'un ensemble de données. Ces points de données, appelés valeurs aberrantes, peuvent être dus à des erreurs de mesure ou de saisie des données, ou représenter des événements ou des comportements inhabituels.

  • Analyse des sentiments

    L'analyse des sentiments (et l'exploration de l'opinion) est utilisée pour identifier et extraire des informations subjectives à partir de textes, tels que des critiques, des messages sur les médias sociaux et des articles d'actualité. Il vise à déterminer si le sentiment exprimé dans le texte est positif, négatif ou neutre.

  • Analyse diagnostique

    Identifier la cause profonde d'un problème ou d'une question. Elle sert à résoudre les problèmes et à améliorer les processus, par exemple en expliquant pourquoi un produit particulier n'est pas performant, en déterminant la cause des réclamations des clients ou en analysant la cause profonde d'un goulot d'étranglement dans un processus.

  • Analyse prédictive

    Il s'agit d'utiliser des modèles statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour faire des prédictions sur des événements ou des comportements futurs en se basant sur des données historiques. Il est utilisé pour prévoir les résultats futurs et informer la planification stratégique.

Prenez de meilleures
décisions avec Insights

Dites stop aux données erronées et de mauvaise qualité. Avec Insights, obtenez un aperçu visuel et rapide de n'importe quel jeu de données.

Identifiez les valeurs aberrantes, assurez-vous de l'intégrité de vos données et détectez les tendances pour que vos données soient prêtes à être visualisées.

En savoir plus
aperçu rapide
complément excel

Mais j'adore vraiment Excel...

Oui, nous aussi !

Avec ClicData Excel Add-In, accédez rapidement à toutes vos données provenant de ClicData, directement dans votre Excel.

Connectez plusieurs ensembles de données à différentes sections ou feuilles de calcul dans Excel.

Sélectionnez une cellule et en un clic, commencez à travailler avec vos données instantanément - elles sont automatiquement rafraîchies.

Pour en savoir plus

Explictez vos données à l'aide de métadonnées

Inspectez la structure de vos données, pour déterminer quelles sont les types de données, les plages, la dispersion, les lacunes de données nulles et bien plus encore.

Tirez parti de la
puissance de Python

Effectuez des analyses de données exploratoires et appliquez des techniques analytiques à des ensembles de données avec les bibliothèques Pandas, Numpy et Scipy. Allez plus loin et construisez des modèles de régression de ML et sci-kit-learn pour la prédiction et la prise de décision.