Les statistiques descriptives résument, organisent et visualisent les données de manière conviviale. Vous pouvez utiliser les statistiques descriptives dans une grande variété de carrières centrées sur les données.
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De nombreux professionnels utilisent les statistiques descriptives pour décrire un grand ensemble de données, donner un aperçu des caractéristiques des données et aider les entreprises et les organisations à prendre des décisions éclairées. Dans cet article, nous allons explorer les différents types de statistiques descriptives, les secteurs qui utilisent ces techniques, ainsi que les avantages et les inconvénients de ce type d'analyse.
Les statistiques descriptives, telles que la moyenne, la médiane et l'étendue, permettent de caractériser un ensemble de données particulier en le résumant. Elles organisent et présentent également ces données d'une manière qui permet de les interpréter. Les techniques de statistiques descriptives peuvent aider à décrire un ensemble de données à une personne ou à une organisation et comprennent des mesures liées à la fréquence, au positionnement, à la variation, à la tendance centrale des données, entre autres.
Les statistiques descriptives peuvent aider les entreprises à prendre des décisions ou à décider où concentrer leurs recherches. Par exemple, si une marque effectue des statistiques descriptives sur les clients qui achètent un produit spécifique et constate que 90 % des clients sont des femmes, elle peut décider de concentrer ses efforts de marketing sur les femmes.
Les statistiques inférentielles et les statistiques descriptives permettent toutes deux de caractériser un ensemble de données, mais elles sont utilisées à des fins différentes. Vous pouvez utiliser les statistiques inférentielles pour en savoir plus sur une population, notamment pour estimer des paramètres et tester des hypothèses. Lorsque vous utilisez les statistiques inférentielles, vous pouvez disposer d'un petit échantillon aléatoire que vous pouvez utiliser pour représenter une population plus large.
Cela vous permet de tester des hypothèses et d'évaluer des caractéristiques spécifiques sans disposer d'un ensemble de données extrêmement important. D'autre part, les statistiques descriptives résument les caractéristiques d'un ensemble de données sans faire d'hypothèses sur la population sous-jacente.
En fonction des données que vous souhaitez caractériser, vous pouvez choisir parmi plusieurs types de mesures statistiques descriptives. Voici quelques options typiques :
La distribution : La distribution d'un ensemble de données comprend la forme et la dispersion des données. Vous pouvez constater que les données sont normales ou asymétriques, ce qui peut vous indiquer comment les points de données sont répartis.
Tendance centrale : Elle représente le centre de la distribution et la façon dont les données se répartissent autour de ce centre. Les mesures de la tendance centrale comprennent souvent la moyenne (valeur moyenne des points de données), la médiane (score moyen des données) et le mode (valeur la plus courante de l'ensemble de données).
Variabilité : La variabilité des données comprend l'écart type, la variance et l'étendue des points de données. Chacune de ces mesures représente la dispersion des données dans l'ensemble de données, montrant à quel point chaque valeur est éloignée de la valeur moyenne des données.
Les statistiques descriptives sont utilisées par les professionnels de nombreux secteurs, tels que la finance, le marketing, les soins de santé, les affaires, le sport et les sciences sociales et comportementales. Voici quelques exemples de l'utilisation des statistiques descriptives dans différentes carrières :
Dans le secteur de la santé, vous pouvez utiliser des statistiques descriptives relatives à un patient ou à un groupe de patients en particulier. Vous pouvez examiner des paramètres individuels tels que la tension artérielle, la fréquence cardiaque ou les caractéristiques moyennes de la population liées aux facteurs de risque pour les résultats en matière de santé.
Dans le secteur financier, vous pouvez présenter la variance de certaines options d'achat d'actions et illustrer la volatilité d'un type d'investissement spécifique.
Dans le domaine de l'analyse des données, vous pouvez utiliser des techniques de statistiques descriptives pour caractériser des données brutes et les présenter dans un format facile à comprendre et à interpréter par des personnes qui ne sont pas des professionnels des données.
Les statistiques descriptives ne sont qu'un moyen parmi d'autres de caractériser un ensemble de données. Lorsque vous choisissez cette méthode, le fait d'en connaître les avantages et les limites peut vous aider à décider si elle vous convient.
Bien que les avantages et les inconvénients varient en fonction de l'utilisation que vous souhaitez en faire, les avantages les plus courants sont les suivants :
Présentation simple : Les statistiques descriptives peuvent être simples et faciles à comprendre pour des personnes d'horizons divers.
Résumé efficace : Les statistiques descriptives vous permettent de caractériser des ensembles de données très complexes en quelques chiffres clés afin d'obtenir une vue d'ensemble rapide.
Représentations graphiques : Les statistiques descriptives peuvent être facilement visualisées à l'aide de diagrammes à barres, de diagrammes de dispersion, de diagrammes circulaires et d'autres mesures.
En ce qui concerne les limites, il faut garder à l'esprit les inconvénients potentiels suivants :
Rapports sans capacité de prédiction : Les statistiques descriptives rendent compte de ce qui s'est déjà produit. En soi, elles ne permettent pas de comprendre pourquoi les choses se sont produites ou ce qu'elles signifient pour l'avenir.
Portée limitée : Les statistiques descriptives sont excellentes pour caractériser un petit ensemble de données, mais la pratique est limitée à l'exploration des relations entre seulement deux ou trois points de données.
Bien que vous puissiez calculer de nombreuses statistiques descriptives à la main avec de petits ensembles de données, les ensembles de données plus importants bénéficient souvent de l'utilisation d'outils statistiques. Bon nombre de ces outils remplissent les mêmes fonctions, de sorte que, selon votre organisation, vous pouvez choisir l'outil qui vous convient le mieux. Voici quelques outils de données standard pour l'analyse statistique, y compris les statistiques descriptives :
SAS : SAS est un logiciel statistique couramment utilisé qui permet d'effectuer des analyses descriptives, prédictives et prescriptives.
R : R est un langage de programmation libre et gratuit qui propose des progiciels et des bibliothèques faciles à utiliser permettant d'effectuer des analyses de données descriptives et avancées.
Stata : semblable à R et SAS, Stata est un logiciel polyvalent qui permet d'effectuer des analyses descriptives, la visualisation de données et la gestion de données.
Prism : Prism est un logiciel utilisé pour la visualisation des données et les statistiques descriptives, y compris les graphiques scientifiques.
OriginPro : OriginPro est un type de logiciel d'analyse de données et de graphiques qui peut générer de nombreux types de visualisations de données.
Les professionnels compétents en matière de statistiques descriptives sont recherchés dans divers secteurs d'activité. Voici quelques-uns des emplois qui requièrent une expertise en statistiques descriptives :
Salaire de base annuel moyen : € 45 000 [1]
Les analystes de données recueillent, analysent et décrivent des données pour aider les entreprises à prendre des décisions. Les statistiques descriptives sont des outils essentiels pour les analystes de données afin de résumer et de visualiser les données de manière efficace.
Salaire de base annuel moyen : € 52 000 [2]
Les analystes d'études de marché recueillent et analysent des données sur les conditions du marché, le comportement des consommateurs et d'autres organisations. Les statistiques descriptives aident ces professionnels à identifier les modèles et les tendances afin d'éclairer les stratégies de marketing.
Salaire de base annuel moyen : € 44 275 [3]
Les statisticiens conçoivent des enquêtes, des expériences et d'autres méthodes de collecte de données. Après avoir recueilli les données, les statisticiens les analysent et créent des statistiques descriptives afin de tirer des conclusions fiables ou de faire des suppositions fondées sur des données.
Salaire de base annuel moyen : € 41 000 [4]
Les analystes du contrôle de la qualité utilisent des statistiques descriptives pour contrôler et analyser les processus de fabrication. Cela leur permet de s'assurer que les produits répondent aux normes spécifiées.
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Glassdoor. « Salaires d'un Analyste De Données, France, https://www.glassdoor.fr/Salaires/analyste-de-donn%C3%A9es-salaire-SRCH_KO0,18.htm. » Consulté le 5 juin 2024.
Glassdoor. « Salaires d'un Analyste de marché, France, https://www.glassdoor.fr/Salaires/analyste-de-march%C3%A9-salaire-SRCH_KO0,18.htm. » Consulté le 5 juin 2024.
Glassdoor. « Salaires d'un Statisticien, France, https://www.glassdoor.fr/Salaires/statisticien-salaire-SRCH_KO0,12.htm. » Consulté le 5 juin 2024.
Glassdoor. « Salaires d'un QA Analyst, France, https://www.glassdoor.fr/Salaires/france-qa-analyst-salaire-SRCH_IL.0,6_IN86_KO7,17.htm. » Consulté le 5 juin 2024.
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