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Les méthodes d’analyse des données ont largement démontré leur efficacité dans l’étude de grandes masses complexes d’informations. Ce sont des méthodes dites multidimensionnelles en opposition aux méthodes de la statistique descriptive qui ne traitent qu’une ou deux variables à la fois. Elles permettent ainsi la confrontation entre de nombreuses informations, ce qui est plus riche que leur examen séparé.
Parmi ces méthodes, l’analyse factorielle tient une place de choix, elle est utilisée soit seule, soit conjointement avec des méthodes de classification. Elles permettent donc d’utiliser les facultés visuelles pour observer très facilement des regroupements, des oppositions, des tendances impossibles à discerner directement sur un grand tableau de nombre.
En effet, plusieurs logiciels dont R et Python permettent de réaliser ce type d’analyse. Cependant, l’expérience visuelle qu’elles offrent à la restitution n’est pas souvent à la hauteur du travail effectué. Tableau, depuis sa version 8.1 permet de faire interagir ces logiciels à travers des scripts. D’ailleurs, aujourd’hui, les nouvelles versions de Tableau offrent encore et toujours la possibilité d’utiliser des packages sophistiqués de R pour décrire et visualiser les données afin de pouvoir raconter une histoire avec style.
A propos de John BONTIT
Chercheur de formation en microéconomie spécialité théorie des jeux, j’ai un fort background en mathématiques et statistiques. L’informatique m’a accroché il y a quelques années et j’ai décidé de me reconvertir via un master Intelligence Economique. J’ai rejoint Synaltic en janvier 2019 après 2 expériences en stage et en freelance sur des sujets de Data Science liés à Tableau.
