Préparation et analytique des données
Analyse descriptive
L'analyse descriptive, ou analytique descriptive, répond à la question « Que s'est-il passé ? » en tirant des conclusions à partir de grands jeux de données brutes. Les résultats sont ensuite visualisés sous forme de descriptions générées, de graphiques linéaires, de tableaux, de diagrammes circulaires et de graphiques à barres faciles à comprendre.
En savoir plusAnalyse spatiale
L'analyse spatiale modélise les problématiques selon une approche géographique, ce qui permet d'analyser les emplacements, les relations, les attributs et les proximités dans les données géospatiales pour trouver des réponses et développer des insights.
En savoir plusBusiness Analytics
La Business Analytics (BA), parfois appelée « analytique métier », consiste à analyser des données à l'aide de méthodes statistiques et quantitatives afin de prendre des décisions aptes à améliorer les résultats de l'entreprise
En savoir plusBusiness Intelligence
La Business Intelligence (BI), c'est là où mènent collectivement les données, les logiciels, l'infrastructure, les processus métier et l'intuition humaine. Elle permet d'obtenir des informations exploitables, ou insights.
En savoir plusData Analytics
La data analytics, ou l'analytique de la donnée, consiste à explorer, transformer et analyser les données afin d'identifier les tendances et les schémas qui révèlent des informations exploitables pertinentes et améliorent l'efficacité, ce qui contribue à optimiser la prise de décision.
En savoir plusData Blending
La fusion de données consiste à rassembler des données d'une multitude de sources dans un seul ensemble de données pour effectuer des analyses plus approfondies et plus complexes.
En savoir plusData lineage
Sachez d'où proviennent les données, où elles vont dans le système et assurez-vous qu'elles restent conforment et exactes.
En savoir plusData Preparation
La data preparation consiste à nettoyer et à consolider les données brutes avant de les utiliser pour une analyse de l'activité. Découvrez pourquoi cette étape est cruciale et comment ça fonctionne.
En savoir plusData wrangling
Le data wrangling consiste à transformer, nettoyer et enrichir les données afin de les rendre applicables, exploitables et utiles pour éclairer la prise de décision.
En savoir plusETL
L'ETL est le processus utilisé pour copier, combiner et convertir des données de sources et de formats différents, puis les envoyer à un nouvel emplacement tel qu'un entrepôt de données ou un lac de données.
En savoir plusExploration des données
L'exploration des données, ou data exploration, est un moyen d'en savoir plus sur les données avant de commencer à travailler avec. Des recherches et des investigations permettent de préparer de grands jeux de données pour une analyse plus complète et plus structurée.
En savoir plusGouvernance des données
Découvrez ce qu'est la gouvernance des données, quels sont les outils et le cadre utilisés pour sa mise en œuvre et comment elle peut permettre de générer de la valeur.
En savoir plusNettoyage des données
Le nettoyage des données, ou data cleansing, consiste à identifier et à corriger les erreurs dans un jeu de données brutes, ainsi qu'à supprimer les doublons et les données non pertinentes.
En savoir plusNormalisation des données
La normalisation des données fait abstraction de toute la sémantique complexe des méthodes de capture, de standardisation et d'assemblage des données pour fournir aux métiers une analytique plus rapide et plus précise.
En savoir plusProfilage des données
Le profilage des données permet de découvrir, de comprendre et d'organiser les données en identifiant leurs caractéristiques et en évaluant leur qualité.
En savoir plusPrévision de la demande
Des prévisions précises vous aident à gérer les stocks, à planifier la capacité, à gérer la demande de produits et à allouer les ressources.
En savoir plusData Science et machine learning
Analyse prescriptive
L'analyse prescriptive, ou analytique prescriptive, répond à la question « que faut-il/peut-on faire ? » en utilisant le machine learning, l'analyse de graphes, la simulation, l'heuristique et d'autres méthodes.
En savoir plusAnalytique avancée
L'analytique avancée, ou advanced analytics, utilise des techniques sophistiquées pour découvrir des insights, identifier des tendances, prédire les résultats et générer des recommandations.
En savoir plusApprentissage supervisé et non supervisé
Les modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé offrent deux approches distinctes pour aider les entreprises à mieux interagir avec leurs clients.
En savoir plusData Science
La Data Science est une forme de statistique appliquée qui intègre des éléments de sciences informatiques et de mathématiques pour tirer des enseignements utiles, aussi appelés insights, aussi bien à partir de données quantitatives que de données qualitatives.
En savoir plusData Science vs machine learning
Data Science et machine learning sont des mots à la mode dans le monde de la technologie. Tous deux améliorent les opérations d'IA dans tous les métiers et secteurs d'activité. Mais lequel est le meilleur ?
En savoir plusFeature engineering
Grâce à la feature engineering, les entreprises peuvent donner du sens à leurs données et les transformer en quelque chose de bénéfique.
En savoir plusMachine Learning
Le machine learning est le processus itératif qu'un ordinateur utilise pour identifier des tendances (patterns) dans un ensemble de données en fonction de contraintes spécifiques.
En savoir plusMLOps (Machine learning Operations)
Le MLOps est un processus transversal, collaboratif et itératif qui opérationnalise la Data Science en traitant le Machine Learning (ML) et d'autres types de modèles comme des artefacts logiciels réutilisables qui peuvent être déployés et surveillés continuellement via un processus reproductible.
En savoir plusPredictive Analytics
L'analyse prédictive est un type d'analyse de données qui utilise le machine learning, les algorithmes statistiques et d'autres techniques pour prédire ce qui va se passer dans le futur.
En savoir plusprédictif
Le machine learning automatisé, ou AutoML, rend le machine learning accessible aux non-experts en leur permettant de créer, de valider, d'itérer et d'explorer des modèles ML dans un contexte d'automatisation.
En savoir plusTransformez vos capacités analytiques
Préparez-vous à déceler les insights qui se cachent dans vos données.