Introduction

Pas un seul jour ne passe sans que nous entendions le mot « données ». C'est presque comme si nos vies tournaient autour de lui. N'est-ce pas? Avec quelque chose d'aussi profond dans la vie quotidienne, il devrait y avoir tout un domaine qui le gère et l'utilise. C'est précisément ce qui se passe dans l'analyse de données. Les personnes dotées du savoir-faire technique passent des heures à se débrouiller avec ensembles de données. Mais comment y arrive-t-on ? Cela peut sembler un domaine intimidant, mais c'est plutôt intrigant. Tout ce dont vous avez besoin est une compréhension de base du travail des technologies de données, une expérience de travail sur des projets d'analyse de données et un souci du détail.

Quelle que soit votre place dans le parcours des données, les projets d'analyse de données ajoutent une valeur significative à votre expertise, à votre CV et au monde réel. Cet article répertorie et discute des 10 meilleurs projets d'analyse de données.

Commençons d'abord par quelques concepts fondamentaux.

Types de projets d'analyse de données

Il existe quatre principaux types de projets d'analyse de données : descriptif, diagnostique, prédictif et prescriptif. Chaque type a ses propres buts et objectifs. Lisez la suite pour en savoir plus sur chacun explicitement.

Projets d'analyse descriptive

L'analyse descriptive est l'un des types d'analyse les plus largement utilisés, principalement parce qu'elle transmet « ce qui est là et ce qui s'est passé ». Par conséquent, les projets descriptifs se concentrent sur l'utilisation de données historiques et sur la compréhension des tendances/modèles pour une utilisation future. L'objectif principal est de mieux comprendre les tendances et les modèles pour aider à éclairer les décisions futures.

Les projets d'analyse descriptive peuvent inclure les éléments suivants.

• Analyse des médias sociaux pour des plateformes comme Instagram.
• Analyse des performances des campagnes marketing pour étudier les modèles de vente.
• Analyse du marché boursier.

Projets d'analyse diagnostique

Comme son nom l'indique, l'analyse diagnostique fait référence à l'identification d'un problème, puis à la recherche de ses causes profondes. Par conséquent, les projets impliquent l'analyse de données pour comprendre pourquoi quelque chose s'est produit et quels facteurs y ont contribué.

L'une des applications les plus courantes de l'analyse diagnostique se situe dans le domaine de la cybersécurité. Les spécialistes de la cybersécurité l'utilisent pour étudier les violations de données et trouver un lien entre elles et les cotes de sécurité.

Exemples :

• Examen de la demande du marché
• Améliorer la culture d'entreprise
• Identification des problèmes technologiques

Projets d'analyse prédictive

L'étape suivante de toute tâche d'analyse descriptive implique l'analyse prédictive. Ce dernier consiste à utiliser des méthodes statistiques et des modèles d'apprentissage automatique pour prédire les états futurs. Par conséquent, les projets d'analyse prédictive visent à utiliser ces prédictions pour prendre des décisions plus éclairées et optimiser les processus métier.

De tels projets impliquent souvent :

• Analyse des causes profondes : penser « pourquoi ? » (impliquant que les projets prédictifs impliquent également des analyses de diagnostic).
• Exploration de données : pour trouver d'éventuelles corrélations entre des données provenant de différentes sources.
• Analyse du sentiment : pour déterminer le sentiment associé au texte.

Projets d'analyse prescriptive

L'analyse prescriptive combine l'analyse prédictive avec plusieurs techniques d'optimisation pour recommander ou « prescrire » des tâches ou des remèdes spécifiques. Ces projets visent à optimiser et à améliorer les processus métier, l'allocation des ressources et la prise de décision stratégique.

Ces tâches sont adaptées pour atteindre le résultat souhaité. L'analyse prescriptive est largement utilisée pour l'allocation des ressources, la conception de campagnes marketing personnalisées, la gestion du réseau énergétique et bien plus encore.

Étapes impliquées dans les projets d'analyse de données

Définition du problème

La première étape de tout projet d'analyse de données consiste à formuler un énoncé de problème compréhensible ou une question. Cette question devrait répondre aux questions suivantes : quelle est l'intention de réaliser ce projet et qu'attendent les parties prenantes ?

Collecte et préparation des données

Une fois que vous connaissez le problème, l'étape suivante consiste à rassembler des données pertinentes qui seront utilisées pour l'analyse. Vous pouvez utiliser n'importe quel ensemble de données publiquement disponible appartenant au domaine. Cette étape implique également de travailler avec diverses techniques de nettoyage et de traitement des données pour les transformer en un format utilisable.

L'analyse exploratoire des données

L'étape suivante consiste à explorer visuellement les données. À ce stade, les analystes travaillent souvent avec des bibliothèques Python telles que Pandas, Sklearn et matplotlib pour obtenir diverses informations sur l'ensemble de données. Ils peuvent obtenir des résumés statistiques et des représentations visuelles comme des diagrammes de dispersion, des graphiques à barres, etc., pour comprendre et interpréter les données.

Construction et test de modèles

Une fois les données explorées, les analystes peuvent créer des modèles statistiques et des algorithmes ML pour analyser les données et utiliser les résultats pour la prise de décision. Ces modèles doivent être testés et validés pour assurer l'exactitude et la fiabilité.

Déploiement et surveillance du modèle

Il s'agit de la dernière étape d'un projet d'analyse de données. Ici, les analystes placent les modèles d'apprentissage automatique dans le flux de travail réel et mettent les résultats à la disposition des utilisateurs ou des développeurs. Une fois le modèle déployé, ils observent ses performances pour les changements, comme la dérive des données, la dégradation du modèle, etc. Si tout semble opérationnel, le projet peut être considéré comme réussi.

10 exemples de projets d'analyse de données

1. Analyse de la segmentation client

Imaginez proposer des produits haut de gamme à un client qui achète économiquement ou offrir des produits groupés à quelqu'un qui préfère un produit unique mais à un prix. Cela convertira-t-il ?

Probablement pas. Aucune des politiques ne vérifie le critère unique, car les clients ont des besoins et des attentes uniques. C'est là que l'analyse de la segmentation de la clientèle peut faire gagner beaucoup de temps et garantir des résultats optimaux.

Un projet de segmentation de la clientèle vise à ce que les analystes de données identifient différents groupes de clients ayant des besoins et des comportements similaires afin que les entreprises puissent adapter leurs stratégies de marketing, de développement de produits et de service client pour mieux répondre à leurs besoins. Cela peut être fait en les matraquant selon : l'état civil, les nouveaux clients, les clients réguliers, etc.

Aujourd'hui, plus de 60% des entreprises sont enclines aux choix des clients, ce qui en fait un défenseur de la segmentation de la clientèle et des plateformes (ou outils) comme Google Analytics, Customer.io, etc.

Les constructeurs de voitures de luxe comme Rolls Royce utilisent souvent une analyse de segmentation centrée sur le style de vie pour segmenter leurs principaux clients. De toute évidence, un analyste de données familiarisé avec la segmentation de la clientèle serait un atout majeur pour ces entreprises.

2. Analyse des prévisions de ventes

L'estimation des ventes futures, ou des revenus d'ailleurs, est une pratique commerciale prononcée et essentielle. Selon Les recherches de Hubspot, plus de 85 % des entreprises B2B utilisent de telles analyses de données, ce qui fait des projets de prévision des ventes des idées de projets bien décorées pour les analystes.

Ces projets estiment les revenus que l'entreprise s'attend à gagner sur une période prédéterminée, généralement 1 an. Ce montant est calculé à l'aide de plusieurs facteurs, notamment les données de vente précédentes, les prix du marché, la demande, etc. La prévision des ventes étant un processus continu, le travail implique des mises à jour constantes et des corrections de bogues. Travailler en tant qu'analyste de données de prévision des ventes serait une excellente option si vous êtes compétent et rapide avec des pipelines de données en cours d'exécution.

Des entreprises comme BigMart, Amazon et Flipkart s'appuient fortement sur les prévisions de ventes et de revenus pour gérer les stocks et planifier les stratégies de production et de tarification. Cela se fait principalement pendant les saisons de pointe comme le Black Friday ou le Cyber ​​​​Monday.

3. Analyse de prédiction de désabonnement

Le comportement des clients reste un mystère pour tous. Le plus souvent, les entreprises doivent prédire si les clients vont probablement annuler leur abonnement ou abandonner un service, également connu sous le nom de « désabonnement ». L'analyse de prédiction de désabonnement vise à identifier les clients à risque de désabonnement afin que les entreprises puissent les fidéliser de manière proactive.

Un projet d'analyse de données basé sur la prédiction de l'attrition des clients doit être très précis, car de nombreuses personnes, y compris des experts en réussite client et des spécialistes du marketing, dépendent des résultats du projet. C'est pourquoi les analystes de données travaillent avec des bibliothèques Python performantes comme MLIB de PyPark et certaines plateformes et outils comme Churnly.

4. Analyse de détection de fraude

Le prochain sur notre liste de projets d'analyse traite de la détection des fraudes. L'analyse de détection de fraude vise à prévenir les pertes financières et à protéger les entreprises et les clients contre la fraude. Cela se fait à l'aide de plusieurs KPI (indicateurs clés de performance) mentionnés ci-dessous.

• Taux de fraude.
• Pression entrante (le pourcentage de tentatives de transactions frauduleuses).
• Taux d'approbation finale.
• Bon taux d'approbation des utilisateurs.

Les analystes de données doivent calculer ces mesures à l'aide de données clients et financières historiques et aider les entreprises à détecter les fraudes. PayPal est un exemple d'entreprise qui embauche des analystes de données pour la détection des fraudes. PayPal utilise des processus d'examen manuels pour enquêter sur les transactions suspectes et vérifier l'identité des utilisateurs.

5. Analyse des sentiments des médias sociaux

En raison du grand nombre de personnes utilisant les médias sociaux pour exprimer leurs opinions et leurs préoccupations, il est devenu de plus en plus vital d'analyser le sentiment qui se cache derrière. De nombreuses entreprises procèdent à une analyse des sentiments pour s'assurer que ces plateformes sont sûres et saines pour la société.

Travailler sur des projets Big Data réels en tant qu'analyste de données d'apprentissage donne une idée de la pertinence et de l'application des connaissances dans le monde réel. De plus, les médias sociaux se transforment en un domaine de travail très recherché, car les géants des médias sociaux comme Facebook, Instagram, etc. embauchent rapidement des professionnels pour analyser les sentiments.

6. Analyse du comportement des utilisateurs du site Web

Analyser comment les utilisateurs se comportent et interagissent avec un produit/service sur votre site Web est essentiel à son succès. Une fois que vous comprenez plus profondément leur comportement, vous pouvez découvrir plus de points faibles et personnaliser une expérience client plus performante. En fait, 56 % des clients ne reviennent que s'ils ont une bonne expérience.

Pour s'assurer que tout se passe bien sur un site Web, les projets d'analyse de données impliquent des visualisations (à l'aide de cartes thermiques, de graphiques, etc.) et une analyse statistique des données d'enquête auprès des utilisateurs. Vous utiliserez des bibliothèques Python telles que matplotlib, seaborn et NumPy, des bibliothèques R telles que ggplot2, dplyr, etc., pour cartographier le comportement approprié de l'utilisateur.

Des entreprises technologiques comme Google et Microsoft et des sociétés de recherche médicale comme Mayo Clinic embauchent des analystes de données pour travailler, en particulier sur l'analyse du comportement des utilisateurs.

7. Analyse d'optimisation des stocks

L'optimisation des stocks peut être un exemple de projet d'analyse de données pour les étudiants ayant un niveau d'expertise avancé. Comme les stocks sont massifs, l'analyse des stocks devient omniprésente, en particulier sur les marchés de détail. L'analyse d'optimisation des stocks implique la collecte et l'analyse de données sur les niveaux de stocks, les tendances des ventes, les délais et d'autres facteurs pertinents. En termes simples, l'objectif est de s'assurer que les bons produits sont en stock en cas de besoin.

Le processus peut également impliquer la prévision de la demande pour chaque produit, l'analyse des taux de rotation des stocks et l'identification des produits lents ou obsolètes. Vous serez:

• Recherche de personas cibles,
• Étudier les habitudes d'achat (ou de vente),
• Identifier les lieux clés et les tendances saisonnières,
• Et optimiser la taille des stocks.

Avec une expérience dans l'analyse des stocks, vous pouvez rechercher des opportunités professionnelles dans des entreprises de commerce électronique comme Amazon, Myntra, Nykaa, etc.

8. Analyse du rendement des employés

Comme son nom l'indique, l'analyse des performances des employés est un processus d'analyse des données des employés pour identifier les modèles et les tendances qui peuvent aider à améliorer la productivité, l'engagement et la rétention des employés. Cela peut être un excellent domaine de pratique car vous traiterez des données contenant différents types de données, telles que numériques (présence, taux de roulement, etc.) et catégorielles (satisfaction au travail, rétroaction, etc.).

Dans un tel projet, vous devrez :

• Fixer des objectifs et décider des mesures de performance,
• Recueillir des données de rétroaction,
• Utiliser ces données pour le prétraitement et l'analyse,
• En déduire qui est le plus performant.

Vous pouvez également travailler avec des outils de visualisation comme PowerBI et créer des tableaux de bord pour chaque département. Ou vous adoptez un flux de travail d'analyse de données approprié et effectuez une analyse exploratoire à l'aide de Python Pandas, NumPy, matplotlib et Seaborn. Devenir bon dans cette analyse ouvrira les portes à une carrière prometteuse dans presque tous les domaines.

9. Analyse des recommandations de produits

C'est l'un des projets d'analyse de données les plus courants. Cela implique de collecter et d'analyser des données sur le comportement des clients, telles que l'historique des achats, l'historique de navigation, les évaluations des produits et les avis. La pratique est si courante que le marché des moteurs de recommandation devrait atteindre plus de 15,13 milliards de dollars d'ici 2026 !

Il est largement utilisé par les sites de commerce électronique qui pensent que l'affichage d'un produit influence le comportement des acheteurs. Il a été étudié que plus de 71% des sites Web de commerce électronique proposent désormais des recommandations après un examen complet des données historiques du site Web. Les analystes passent des jours et des semaines à visualiser les ventes, les achats et les historiques de navigation à l'aide de bibliothèques Python telles que Seaborn, matplotlib, etc.

La maîtrise de ce segment d'analyse de données peut vous aider à bâtir une carrière prometteuse dans des entreprises comme YouTube, Netflix et Amazon.

10. Analyse de la gestion de la chaîne d'approvisionnement

La gestion de la chaîne d'approvisionnement implique la planification, l'exécution et la surveillance du mouvement des biens et des services des fournisseurs aux clients. Dans le même ordre d'idées, un projet d'analyse de données sur la gestion de la chaîne d'approvisionnement vous oblige à travailler sur les éléments suivants :

• Prévision de la demande,
• Gestion de l'inventaire,
• Analyse de la performance des fournisseurs,
• Optimisation logistique, etc.

L'idée principale est d'étudier tous les facteurs et de voir comment chacun d'eux affecte la chaîne. De nombreuses entreprises se livrent à l'analyse de la chaîne d'approvisionnement. Par exemple, PepsiCo utilise l'analyse prédictive pour gérer ses chaînes d'approvisionnement. En conséquence, l'entreprise embauche activement des analystes de données chevronnés familiarisés avec la gestion de la chaîne d'approvisionnement. L'idée principale est d'étudier tous les facteurs et de voir comment chacun d'eux affecte la chaîne.

Meilleures pratiques pour des projets d'analyse de données réussis

1. Qualité et intégrité des données

Un expert en analyse de données travaille avec de vastes volumes de données tout au long du processus de collecte des données, de leur prétraitement et enfin de leur utilisation à des fins d'analyse et d'interprétation. Il est donc vital pour eux de prioriser certaines des étapes qui garantissent que le nettoyage et la manipulation des données sont effectués de manière éthique. Bien qu'ils soient libres de manipuler les données sous n'importe quelle forme exigée par le projet, ils doivent conserver toutes les informations, en préservant la qualité et l'exhaustivité, car cela a un impact direct sur l'exactitude des résultats.

2. Collaboration entre équipes

Favoriser un environnement de collaboration et d'alignement entre les membres de l'équipe et les différentes équipes met le projet sur la bonne voie. En effet, différentes équipes et individus apportent différentes compétences et perspectives à la table, ce qui se traduit par une analyse plus diversifiée et complète.

3. Communiquer efficacement les résultats

La communication est essentielle. Ce n'est pas seulement un mantra pour réussir, mais quelque chose qui maintient tout le monde sur la même longueur d'onde. Une bonne communication garantit que chaque membre de l'équipe connaît les objectifs et les attentes du projet et peut transmettre les résultats du projet à toutes les parties prenantes techniques et non techniques.

4. Apprentissage et amélioration continus

L'analyse de données est un processus itératif, et il y a toujours place à l'amélioration. L'apprentissage et l'amélioration continus garantissent que les résultats du projet d'analyse de données sont crédibles et que tous les changements nécessaires pour améliorer l'exactitude et la pertinence des informations sont pris en compte.

Langages de programmation (Python, R)

Python et R sont les langages de programmation les plus populaires dans les projets d'analyse de données. Les deux langages offrent un large éventail d'outils et de technologies pour le même.

Python est un langage de programmation à usage général. Il est livré avec un tas de bibliothèques et de frameworks comme matplotlib, scikit-learn, TensorFlow, pandas, numpy, statsmodel et bien d'autres. Ces composants sont largement utilisés dans la programmation exploratoire, le calcul numérique et la visualisation.

La programmation R est un langage spécialement conçu pour l'analyse de données et le calcul statistique. Il offre de nombreux outils et technologies comme dplyr, ggplot2, esquisse, BioConductor, shiny, lubridate et bien d'autres.

Outils de visualisation de données (Tableau, Power BI)

Si vous ne souhaitez pas éviter de vous salir les mains lors du processus d'analyse des données, vous pouvez travailler avec certains outils de visualisation. Comme vous travaillez probablement dans le domaine des données, vous devez être conscient de Tableau et Power BI.

Tableau est une plate-forme de visualisation de données qui permet aux utilisateurs de se connecter à diverses sources de données, notamment des feuilles de calcul, des bases de données et des services cloud. La plate-forme révolutionne la façon dont les analystes travaillent avec les données en offrant des fonctionnalités telles que

• Mélange de données,
• Tableaux de bord interactifs,
• Interfaces glisser-déposer,
• Mappeur de données, etc.

D'autre part, Power BI est un service d'analyse commerciale de Microsoft qui fonctionne de manière similaire et aide à la visualisation des données. Cependant, il est un peu plus sophistiqué que Tableau et a donc une courbe d'apprentissage plus abrupte. Power BI propose :

• Interrogation en langage naturel,
• Tableaux de bord interactifs,
• Modélisation des données, etc.

Technologies Big Data (Hadoop, Spark)

Les technologies Big Data telles que Hadoop et Spark sont largement utilisées pour les projets d'analyse de données, en particulier lorsque les organisations doivent traiter et analyser le Big Data.

Hadoop est un framework logiciel open source qui permet le traitement distribué de grands ensembles de données sur des clusters d'ordinateurs. Hadoop propose :

• Système de fichiers distribué Hadoop (HDFS),
• YARN (pour la gestion des ressources),
• MapReduce, etc.

Spark, quant à lui, est un système informatique distribué open source conçu pour traiter des ensembles de données à grande échelle. Étonnamment, Spark est construit sur Hadoop. Outils et techniques d'analyse de données proposés par Sparks :

• Spark SQL (pour les requêtes SQL de traitement de données),
• MLlib,
• Spark Streaming, etc.

Importance de SQL dans les projets de science des données

Si vous ne savez pas comment stocker des données structurées, gérer leur accès et les récupérer si nécessaire, vous aurez du mal à travailler en tant qu'analyste de données ou scientifique. SQL est le langage de programmation le plus connu pour stocker des données structurées dans des bases de données relationnelles (contenant des données dans un format tabulaire). Comme la science des données est un domaine débordant de tonnes de données, SQL est pratique pour manœuvrer les données et les opérations de stockage.

En fait, de nombreux postes exigent que les analystes maîtrisent l'interrogation et la manipulation SQL. De plus, plusieurs outils de Big Data comme Hadoop et Spark proposent des extensions explicitement conçues pour les requêtes SQL simplement en raison de l'étendue de leur utilisation.

Conclusion

Vous devez maintenant connaître la vitalité des projets d'analyse de données. Bien qu'ils soient vitaux, mener un projet entier vers le succès peut être difficile. Si vous avez besoin de conseils d'experts pour résoudre des projets de science des données/d'analyse, vous avez atterri à la bonne destination. Analytics Vidhya (AV) est une plate-forme axée sur la carrière et la technologie qui vous prépare à un avenir prometteur dans la science des données et l'analyse tout en intégrant des technologies modernes telles que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Chez AV, nous sommes conscients de l'importance de rester à jour avec les technologies récentes et, par conséquent, d'offrir des cours complets. Pour alimenter votre carrière dans le domaine, nous mettons à votre disposition un Programme Blackbelt en IA et ML, avec un mentorat individuel. Inscrivez-vous et assistez à la meilleure expérience d'apprentissage et aux conseils d'entretien.

Foire aux Questions

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