Écrit par : Ala’a Al-Ali, analyste principal de l’apprentissage, Learning Analytics
Le cycle de vie de l’analyse des données
Dans le monde d’aujourd’hui axé sur les données, la capacité d’extraire des informations significatives est cruciale pour les entreprises, les organisations et même pour des individus comme vous et moi.
Dans cet article, nous vous emmènerons pour un voyage à travers le cycle de vie des données Cycle de vie de l’analyse, alors attachez votre ceinture et allons-y !
Introduction
Dans le cadre des services d’optimisation, l’équipe Learning Analytics travaille activement avec les clients sur la création de leur propre collecte de données personnalisées avec les capacités d’analyse de Brightspace. Découvrir des informations et des solutions grâce à une discussion axée sur les données avec le soutien de chiffres, de tableaux et de visualisations.
Au cours des engagements, en tant qu’analystes de l’apprentissage, nous suivons un processus pour aider à transformer les données brutes de vos ensembles de données Brightspace en informations précieuses sur l’apprentissage, ce processus s’appelle le cycle de vie de l’analyse des données.
Qu’est-ce que le cycle de vie des données d’analyse ?
L' cycle de vie des données d’analyse décrit une approche structurée avec plusieurs étapes pour s’assurer que les données sont efficacement recueillies, traitées, analysées et interprétées.
Il comprend les étapes clés suivantes décrites dans la figure ci-dessous. Selon la source d’information, certaines étapes peuvent être regroupées ; dans cet article, elles sont divisées en 6 étapes pour permettre une meilleure démonstration des principaux points atteints au cours de chaque étape.
Figure : Chaque étape joue un rôle essentiel dans la transformation des données brutes en informations exploitables.
1. Définir (découverte)
La première étape de l' cycle de vie des données d’analyse est Définition des données. Cette phase comprend l’identification et la compréhension de la nature, des parties prenantes et du problème du client.
Cela nécessite une collaboration étroite avec les parties prenantes pour définir le problème commercial et les questions auxquelles il faut répondre.
Une découverte efficace des données jette les bases de l’ensemble du processus d’analyse, en veillant à ce que les étapes suivantes soient basées sur des données pertinentes et de haute qualité.
2. Identifier (Préparation)
Une fois que les sources de données pertinentes ont été identifiées, l’étape suivante est la préparation des données. Cette phase consiste à transformer les données brutes dans un format adapté à l’analyse. Les principales activités à cette étape sont les suivantes :
- Définir les ensembles de données requis pour extraire les données.
- Transformation des données : conversion des données dans un format cohérent, normalisation ou standardisation des valeurs.
- Combinaison de données provenant de plusieurs sources pour créer un ensemble de données cohérent.
La préparation des données est souvent la partie la plus longue de l' cycle de vie des données d’analyse, mais elle est essentielle pour garantir que l’analyse soit exacte et fiable.
3. Explorez
Cette phase se concentre sur l’exploration des données pour découvrir des modèles, des tendances et des relations. Diverses techniques peuvent être utilisées, selon la nature des données et les questions abordées, notamment :
- Statistiques descriptives : résumer et décrire les principales caractéristiques des données.
- Données exploratoires via des méthodes de visualisation et statistiques.
- Test d’hypothèses : évaluation des relations entre les variables et mise à l’essai des hypothèses.
L’objectif de l’exploration des données est de générer des informations initiales qui peuvent guider des enquêtes plus approfondies et éclairer la prise de décision.
4. Analyser (modélisation des données)
L’étape de la modélisation des données implique l’application de techniques analytiques avancées pour créer des modèles prédictifs ou explicatifs. Selon le problème, diverses techniques de modélisation peuvent être utilisées, telles que :
- Analyse de régression : modélisation de la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.
- Classification : affectation de points de données à des catégories prédéfinies.
- Regroupement : regroupement de points de données similaires.
La création de modèles robustes nécessite une sélection minutieuse des caractéristiques, le réglage des paramètres et la validation à l’aide de mesures appropriées. Cette étape implique souvent une expérimentation itérative pour affiner et améliorer les modèles.
5. Présentation des données (interprétation)
Une fois les résultats générés et validés, l’étape suivante est la présentation ou l’interprétation des données. Cette étape consiste à traduire les résultats d’analyse en idées significatives qui peuvent éclairer la prise de décision. Les principales activités sont les suivantes :
- Contextualiser les résultats dans le cadre du problème commercial ou de la question de recherche
- Identifier des idées et des recommandations exploitables
Une interprétation efficace des données nécessite une compréhension approfondie des données et du contexte commercial pour s’assurer que les informations sont pertinentes et exploitables.
6. Communication des données
La dernière étape de l' cycle de vie des données d’analyse est la communication de données. Cette phase est axée sur la présentation des constatations d’une manière claire et convaincante aux intervenants. Les techniques pour une communication efficace comprennent :
- Visualisation des données : utilisation de graphiques, de tableaux et de tableaux de bord pour présenter des données complexes dans un format facilement compréhensible.
- Narration : élaboration d’un récit autour des données pour mettre en évidence les idées et recommandations clés.
- Rapports : partage des résultats avec les parties prenantes définies.
Une communication claire et efficace veille à ce que les informations tirées de l’analyse des données soient comprises et utilisées par les décideurs.
Conclusion
L' cycle de vie de l’analyse des données est une approche systématique qui transforme les données brutes en informations précieuses. Chaque étape, de la définition à la communication des données, joue un rôle crucial pour s’assurer que l’analyse est exacte, pertinente et exploitable.
Non seulement les étapes peuvent se chevaucher, mais le processus est également itératif. Un examen continu pour s’assurer que les résultats attendus sont là et que les mesures définies sont respectées.
En suivant cette approche structurée, vous pouvez exploiter la puissance des données pour prendre des décisions éclairées et atteindre vos objectifs stratégiques en matière d’analyse de l’apprentissage.
