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Qu’elles soient issues d’une base de données, collectées par vos soins ou sur internet, une fois les données en main : “comment analyser mes données ?”. Quels sont les outils à disposition pour extraire de la valeur ?

Dans un premier temps il s’agit de définir les questions auxquelles les données sont supposées apporter des réponses : est-ce qu’il y a un effet de telle variable sur telle autre ? Comment prédire telle réponse ?

Rares sont les situations où l’on part de rien : selon votre expertise métier et l’état de l’art, il toujours intéressant de se demander quels sont les résultats auxquels on peut s’attendre avant même d’avoir consulté le moindre fichier.

L’évaluation de la qualité des données et de leur pertinence pour répondre aux questions soulevées est indispensable à la suite des opérations.

Souvent, cette phase là est assortie d’une phase de nettoyage ou de process des données pour s’assurer de répondre adéquatement aux questions soulevées.

Les hypothèses et postulats de base circonscrits, une exploration systématique des individus et des variables, des liens qui les unissent, permet de se familiariser avec la matière à travailler : le travail d’analyse peut débuter.

Les résultats des analyses se présentent sous forment de calculs plus ou moins complexes, bruts ou agrégés traduits en graphiques et en tableaux récapitulatifs et assortis bien souvent d’un degré de confiance (si l’on travaille sur un échantillon).

Nos équipes sont à même de vous accompagner à vous positionner sur les questions auxquelles vous voulez répondre, les mécanismes que vous voulez comprendre, les effets que vous voulez mesurer ainsi que la confiance que vous pouvez accorder aux résultats.

Nous prenons soin de suivre un processus de travail sur mesure, pensé pour être à la fois efficace et reproductible. Vos analyses peuvent vous être restituées sous plusieurs formats : rapport, présentation, article, application Shiny…
Si les résultats ont vocation à publication scientifique nous pouvons également vous assister pour la rédaction (relecture, choix de méthodologie statistique, évaluation de la reproductibilité et répétabilité…).