Etudes statistiques
Une étude statistique est une méthode d’analyse, alliant mathématique et informatique, qui permet de recueillir, organiser et interpréter des données afin d’en tirer des conclusions précises et objectives. Elle est utilisée dans de nombreux domaines comme l’économie, la santé, le marketing, la sociologie ou encore les sciences environnementales.
Chaque étude se compose de différentes étapes, toutes primordiales et nécessitant des compétences spécifiques :
Définition de l'objectif
Avant de se lancer dans une analyse, il est essentiel de prendre le temps de définir l’objectif recherché.
A quelle(s) problématique(s) l’étude doit-elle répondre ?
Quel est le besoin métier ?
Collecte / Extraction des données
Les informations peuvent être recueillies via des sondages, des enquêtes, des bases de données ou des observations directes.
L’extraction des données à partir de bases volumineuses requiert très souvent l’utilisation d’un outil spécifique performant (avec un langage informatique dédié). Les langages SAS, R, Python et SQL sont couramment utilisés pour extraire et retraiter les données.
Traitement et analyse exploratoire
La qualification les données (nettoyage, regroupement, traitement des données manquantes, …) complétée d’une analyse exploratoire (moyennes, pourcentages, corrélations, …) est primordiale pour vérifier la capacité des données à répondre au besoin métier.
Modélisation et interprétation des résultats
Une fois la base de données constituée et les premiers indicateurs statistiques calculés, l’étude consiste à trouver le meilleur modèle adapté à la nature des données et permettant de répondre à la problématique (classification, modèle prédictif, …).
L’interprétation des résultats fait partie intégrante de l’analyse statistique et doit permettre d’aider à la prise de décision.
Présentation des résultats
La présentation des résultats doit reprendre :
– de façon succincte : la méthodologie (méthodes et hypothèses retenues),
– de façon accessible : les résultats chiffrés et leur interprétation à l’aide de la datavisualisation.
Le niveau de détail et la complexité des graphiques doivent être adaptés au profil des personnes à qui la présentation est destinée.