Data Analyst

Facilitez vos décisions

Transformez des données brutes en informations utiles pour votre entreprise.

Cadrage

Echanges avec le métierBesoinsObjectifs

Au travers d’échanges avec les interlocuteurs métiers le besoin est clarifié afin de parfaitement répondre à la problématique identifiée.

Ensemble, nous allons identifier ce que vous voulez faire :

quelle(s) décision(s) voulez-vous prendre ?
quel(s) objectif(s) voulez-vous atteindre ?
est-ce une décision one-shot ou une décision qui revient régulièrement ?
quelle forme doit prendre le rendu ?

Exploration

TrouverExplorerExtraire

Il s’agit de trouver, d’explorer et d’extraire les différentes sources de données les plus pertinentes pour répondre à votre problématique. Elles peuvent être au sein de votre Data Lake, Data Warehouse, ou éparpillées au sein de l’entreprise.

Cette étape est cruciale car les analyses dépendent, logiquement, de la pertinence des données utilisées en entrée.

Préparation

Une source de donnée n’est utile que si les données sont fiables et de qualité.

Nettoyage

Déduplication
Suppression des données inutiles
Correction des données incorrectes ou incohérentes

Validation

Le bon format
Le bon type
La bonne plage
La bonne structure

Restructuration

Changement de format
Renommage de colonnes
Conversion de devises ou autres unités de mesure
Modification de chaînes de texte

Enrichissement

Identification des données manquantes et auto-complétion

Réalisation de l’analyse

Data MiningText MiningbigQuery

Je manipule les données sous tous leurs formats (chiffre, texte).

Fort de mon expertise Data, je croise les différentes sources retraitées pour construire l’analyse qui répond à vos besoins.

Exemples d’analyses de données

ComprendreDéciderOptimiser

Ma rigueur, mon attention aux détails et mon adaptabilité me permettent de réaliser des analyses qui répondent à vos besoins.

Les analyses possibles sont infinies, voici quelques exemples courants :

Comprendre le comportement des visiteurs sur un site web
Identifier des tendances d’achat et de consommation
Réaliser un test A/B
Réduire le churn
Identifier des tendances
Optimiser un funnel de conversion
Identifier quels produits sont achetés ensemble
Evaluer l’efficacité des campagnes Marketing

Mes réponses à vos questions (FAQ)

Google facture les analyses au volume de données requêté.

Les approches suivantes permettent de réduire ce volume et donc de réduire les coûts :

partitionnez vos tables bigQuery
favorisez les requêtes qui utilisent le partitionnement
limitez les requêtes du type « SELECT * FROM », choisissez soigneusement les champs que vous voulez récupérer et excluez tous les autres de votre requête
ayez conscience qu’ajouter « LIMIT 100 » à votre requête réduira uniquement le volume de données retourné par la requête, Google vous facturera le volume de données lu par la requête, qui est donc le même avec ou sans « LIMIT 100 »

J’utilise le langage GoogleSQL dans bigQuery (qui est très proche du SQL classique, cf. documentation bigQuery). J’utilise également le SQL standard lorsque les données ne sont pas stockées dans bigQuery. Pour des besoins spécifiques où le SQL atteint ses limites j’utilise alors Python.

Je peux vous aider à structurer vos données quant bien même celles-ci semblent difficilement exploitables.

La préparation des données fait partie intégrante de mon expertise. Je vais ainsi explorer vos données, comprendre leur qualité et leurs limites. Puis je vais les nettoyer, les valider, les restructurer et les enrichir. Vous aurez in fine des données exploitées au maximum de leur potentiel, pour une analyse de qualité.

Cela dépend fortement des outils que vous utilisez et de la qualité des données en entrée. Des données déjà nettoyés et bien structurées faciliteront grandement l’analyse. Le format de restitution que vous souhaitez impactera également le temps nécessaire. Suite à notre première consultation je vous fournirai une estimation du temps nécessaire pour votre besoin spécifique.

Lors de la réunion de cadrage nous conviendrons de la forme la plus adaptée pour la restitution.

Les graphiques, analyses et conclusions peuvent prendre différentes formes :
– un dashboard dans votre outil de DataViz
– une présentation (de type PowerPoint ou Google Slides)
– un rapport (word / pdf)