Hello Reader,

J'espère que l'e-mail d'hier sur les 33 tests statistiques t'a plu. La statistique est une compétence incontournable à maîtriser pour avoir de très bonnes bases dans le monde de la data. Et peut-être as-tu l'intention de progresser sur ces notions cette année.

Alors, jusqu'au 15 février, je t'offre deux choses :

1. Un e-mail par jour pour maîtriser le monde de la data.
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Maintenant, place à l’e-mail du jour !

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Les 7 étapes pour réaliser une analyse statistique de Qualité

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Étape 1 : Identifier les bonnes données

Pour toute analyse statistique, tout commence par la sélection des données. Avoir la bonne population, représentative du phénomène étudié, permet de réaliser des inférences pertinentes.

Étape 2 : Vérifier la qualité des données

Comme on le dit si bien : "Garbage In, Garbage Out; Quality In, Quality Out". Prendre le temps d'analyser la qualité des données est crucial pour obtenir des résultats fiables. Cela inclut l'analyse des valeurs manquantes et des valeurs aberrantes.

Étape 3 : Réaliser les statistiques univariées

Cette étape vise à comprendre l'individu moyen et la dispersion des autres individus par rapport à cette "moyenne". Elle implique le calcul d'indicateurs tels que la moyenne, la médiane, le mode, la variance, ainsi que l'utilisation de graphiques comme le diagramme en barres, le diagramme circulaire, et le boxplot.

Étape 4 : Réaliser les statistiques bivariées

L'objectif ici est d'examiner les relations entre les variables deux à deux. Cela se fait à travers des analyses comme les tableaux de contingence, les nuages de points, et les boxplots bivariés.

Étape 5 : Réaliser des tests statistiques

L'étape cruciale est de choisir le test statistique approprié en fonction de la situation et des hypothèses à tester.

Étape 6 : Effectuer des analyses multivariées

Cette étape permet d'explorer les relations complexes entre plusieurs variables simultanément, offrant une compréhension plus profonde des données.

Étape 7 : Mettre en place des modèles/clustering

Développer des modèles prédictifs ou réaliser des analyses de clustering pour identifier des groupes ou des patterns au sein des données.

Étape Bonus : Interpréter les résultats

L'analyse ne s'arrête pas à l'exécution des tests ; l'interprétation des résultats est essentielle pour en extraire des insights actionnables.

Réaliser ces 7 étapes garantit des analyses de qualité.

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Et vous, quelles sont vos pratiques pour assurer la qualité de vos analyses ? Partagez vos expériences en répondant à cet e-mail.

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Bonne journée à vous, et à demain pour une nouvelle édition.

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Let's go!

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Natacha