Comment résoudre les lacunes en matière d’analyse des données ?

1 Identifier l’écart

La première étape consiste à identifier l’écart et sa cause profonde. Quelle est la question ou le problème auquel vous essayez de répondre ou de résoudre? De quelles données avez-vous besoin pour y répondre ou le résoudre ? Quelles données avez-vous et quelles données vous manquent-ils? Pourquoi manquez-vous de données? Est-ce parce qu’il n’est pas disponible, pas accessible, pas fiable, pas pertinent ou pas compatible? En identifiant l’écart et sa cause, vous pouvez réduire vos options et concentrer vos efforts.

2 Explorer les alternatives

La prochaine étape consiste à explorer des solutions de rechange pour combler cette lacune. Selon la cause et le contexte, vous pouvez avoir différentes options pour obtenir, générer ou approximer les données dont vous avez besoin. Par exemple, vous pouvez utiliser des sources secondaires, des enquêtes, des expériences, des simulations, des approximations ou des hypothèses pour compléter ou remplacer les données manquantes. Cependant, chaque option a ses propres limites, risques et implications, vous devez donc les évaluer de manière critique et les comparer à vos objectifs, critères et contraintes.

3 Valider les données

La troisième étape consiste à valider les données que vous avez ou obtenez. La validation consiste à vérifier la qualité, l’exactitude, la fiabilité et la pertinence des données. Vous devez vous assurer que les données sont cohérentes, complètes et correctes, et qu’elles correspondent à vos attentes, hypothèses et définitions. Vous devez également vous assurer que les données sont adaptées et suffisantes à votre objectif et à votre portée. Vous pouvez utiliser diverses méthodes et outils pour valider les données, tels que la vérification croisée, le nettoyage, le test ou la visualisation.

4 Analyser les données

La quatrième étape consiste à analyser les données que vous avez ou obtenez. L’analyse consiste à appliquer des techniques, des méthodes ou des modèles pour extraire des informations, des modèles ou des tendances à partir des données. Vous devez choisir la méthode ou le modèle d’analyse approprié pour votre question ou votre problème, et l’appliquer correctement et rigoureusement. Vous devez également interpréter les résultats de manière critique et prudente, et tenir compte des limites, des incertitudes et des biais qui peuvent les affecter. Vous pouvez utiliser diverses méthodes et outils pour analyser les données, tels que des statistiques, des algorithmes ou des infrastructures.

5 Communiquer les résultats

La dernière étape consiste à communiquer les résultats de votre analyse. La communication consiste à présenter et à expliquer vos constatations, conclusions ou recommandations à votre public. Vous devez choisir le format, le support et la langue appropriés pour votre communication et l’adapter aux besoins, aux attentes et aux préférences de votre public. Vous devez également communiquer de manière claire, concise et convaincante, et étayer vos affirmations avec des preuves, de la logique et des exemples. Vous pouvez utiliser différents formats et médias pour communiquer vos résultats, tels que des rapports, des tableaux de bord ou des récits.

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre?