Vous arrive-t-il d'examiner des données et d'en tirer des enseignements ? Félicitations ! Vous pouvez (peut-être) vous qualifier d'analyste de données 🙌. Cependant, pour la plupart des autres personnes, être un bon analyste de données demande beaucoup plus.
L'analyse de données implique un large intervalle de techniques de nettoyage, de traitement et d'analyse des données. Un élément important de ces techniques, largement utilisé dans un certain nombre d'industries, y compris les études de marché, est l'analyse de tableaux croisés. Aujourd'hui, l'analyse des tableaux croisés est le sujet de cet article de blog.
Entrons dans le vif du sujet !
Comprendre les tableaux croisés
Issue des premières pratiques statistiques, l'analyse des tableaux croisés est un outil analytique qui permet d'interpréter la relation entre plusieurs variables catégorielles dans un ensemble de données donné.
Comment l'analyse par tableaux croisés fait-elle son travail ?
L'analyse par tableaux croisés compte la fréquence des occurrences des catégories de variables. Elle la présente sous la forme d'un tableau, affichant la distribution des variables. Si cela vous semble compliqué, ne vous inquiétez pas. Il est plus facile de comprendre visuellement (comme ci-dessous).
| Priorité | À faire | En progression | Achevé | Total |
|---|---|---|---|---|
| Haute | 5 | 10 | 20 | 35 |
| Moyenne | 7 | 3 | 15 | 25 |
| Faible | 8 | 2 | 5 | 15 |
| Total | 20 | 15 | 40 | 75 |
Exemple de tableau croisé
Le tableau ci-dessus est un rapport de statut d'un projet en cours. Ici, il y a deux variables : la priorité de la tâche et le statut de l'achevé. Un tableau croisé analyse du projet des nombres du tableau ci-dessus montre que 57% des tâches de haute priorité sont achevées, alors que seulement un tiers des tâches de faible priorité le sont.
En tant que gestionnaire de projet, vous pourriez considérer que vous êtes sur la bonne voie pour exécuter les tâches prioritaires.
Comment les tableaux croisés peuvent-ils être utiles ?
Vous pouvez utiliser les tableaux croisés pour :
Identifier les relations entre différentes variables catégorielles, en révélant comment une variable peut en influencer une autre. Par exemple, les RH peuvent l'utiliser pour évaluer s'il existe une relation entre le sexe d'un employé et sa rémunération.
Simplifier des données complexes en décomposant des ensembles de données complexes en formes plus simples et plus compréhensibles. Par exemple, disons que Google Analytics présente des tendances sur un certain nombre d'indicateurs. Une analyse par tableaux croisés peut être utilisée pour sélectionner une poignée de variables et explorer les relations entre elles.
Test d'hypothèse pour l'indépendance ou l'association entre les variables à l'aide de tests statistiques. Comme dans le tableau ci-dessus, si vous voulez comprendre si votre équipe travaille effectivement sur des éléments hautement prioritaires, l'analyse de tableaux croisés est utile.
Pour savoir quand utiliser les tableaux croisés et en tirer des avantages, poursuivez votre lecture.🤓 Mais avant cela, voyons ce qu'implique une analyse de tableaux croisés et comment l'effectuer.
Éléments clés des tableaux croisés
Un simple tableau croisé 2×2 peut être analysé de manière indépendante et peut-être manuellement. Cependant, lorsque les données deviennent plus complexes et comportent plusieurs sous-groupes, vous pouvez avoir besoin d'outils plus puissants. Voici quelques-uns des éléments clés utiles à la réalisation d'un tableau croisé.
Le tableau de contingence
Un tableau de contingence, également appelé tableau croisé, est utilisé pour résumer et analyser la relation entre deux ou plusieurs variables catégorielles. L'exemple ci-dessus est l'un des formulaires les plus simples des tableaux de contingence.
Une bonne analyse du tableau de contingence aide :
- Présenter les données sous forme de matrice, où les lignes et les colonnes représentent les différentes catégories de variables étudiées
- Visualisation et comparaison de la distribution de fréquence des variables
- L'identification de modèles, de tendances et d'associations potentielles
Valeurs séparées par des virgules
Les valeurs séparées par des virgules (CSV) sont la forme de données la plus couramment utilisée dans les tableaux croisés. Comme son nom l'indique, il permet de stocker et de partager des données tabulées, chaque valeur étant séparée par une virgule. Cette forme est pratique car les fichiers CSV sont facilement lisibles et modifiables par diverses applications logicielles.
Statistique du khi-deux
Le chi-carré est un test statistique qui permet d'évaluer l'association entre deux variables catégorielles en comparant les fréquences observées dans chaque catégorie aux fréquences attendues si les variables étaient indépendantes.
Sur la base de cette comparaison, le test évalue si les différences entre les fréquences observées et attendues sont aléatoires ou indiquent une relation entre les variables.
source : "L'Europe de l'Est", "L'Europe de l'Ouest" Wikimedia Commons
Tests d'hypothèses statistiques
Les tests d'hypothèses statistiques sont à peu près ce qu'ils semblent être :
- Formuler une hypothèse nulle, ce qui signifie qu'il n'y a pas d'effet ou d'association
- Formuler une hypothèse alternative, ce qui signifie qu'il y a un effet ou une association
- Effectuer des tests pour prouver/défaire l'hypothèse alternative
Les tests d'hypothèses dans l'analyse statistique fournissent aux chercheurs un cadre structuré pour faire des déductions sur les populations à partir d'échantillons de données.
Les chercheurs utilisent les données de l'échantillon pour calculer une valeur de test, puis la comparent à une valeur critique issue d'une distribution statistique pertinente afin de déterminer s'il faut rejeter l'hypothèse nulle.
Signification statistique
Dans les tests d'hypothèses statistiques, aucun chercheur ne peut être sûr à 100 % d'un résultat. C'est là qu'intervient la signification statistique. En termes simples, la signification statistique est la probabilité que l'hypothèse nulle soit vraie ou fausse en raison d'un facteur d'intérêt et non d'un hasard.
Il s'agit essentiellement de la confiance avec laquelle vous pouvez affirmer que le résultat est réel. Elle est généralement indiquée par une valeur p paramétrée à un niveau inférieur ou égal à 5 %.
Ce processus aide les chercheurs à valider leurs résultats, à tirer des conclusions et à prendre des décisions éclairées sur la base de preuves empiriques, en garantissant la solidité et la fiabilité de leurs résultats.
Ces éléments constituent le formulaire de base de vos leçons sur l'analyse des tableaux croisés. Passons maintenant à la manière dont vous pouvez effectuer l'analyse.
Comment effectuer une analyse de tableaux croisés (avec Excel)
Pour commencer, il n'y a pas une seule façon de faire. Il existe différentes façons de réaliser une analyse de tableaux croisés en fonction de vos besoins et de la disponibilité des outils.
Dans cet article de blog, nous explorons deux méthodes couramment utilisées : L'utilisation d'un un tableur comme Microsoft Excel et en utilisant ClickUp.
Voici une description étape par étape de la manière de réaliser une analyse de tableaux croisés avec Excel :
1. Préparez vos données
Veillez tout d'abord à organiser les données brutes sous forme de tableau, chaque colonne représentant une variable catégorielle différente et chaque ligne correspondant à une observation. Veillez à ce qu'il n'y ait pas de lignes ou de colonnes vides dans votre intervalle de données, car cela peut perturber les étapes suivantes.
2. Insérer un tableau croisé dynamique
Sélectionnez l'ensemble de votre intervalle de données. Accédez à l'onglet Insertion du ruban et cliquez sur Tableau croisé dynamique. Dans la Box, confirmez l'intervalle de données et choisissez si vous souhaitez que le tableau croisé dynamique soit placé dans une feuille de calcul nouvelle ou existante. Cliquez sur OK pour insérer le tableau croisé dynamique.
Créer un tableau croisé dynamique sur Excel
3. Créez votre tableau croisé dynamique
Une fois que vous avez inséré le tableau croisé dynamique, vous pouvez personnaliser le rapport en fonction des données dont vous avez besoin. Le volet des champs du tableau croisé dynamique apparaît à droite de la fenêtre Excel. Vous pouvez y configurer votre tableau croisé dynamique en faisant glisser les champs.
Au minimum, vous avez besoin de trois champs :
- Une variable catégorielle pour les Lignes
- Une autre variable catégorielle pour les colonnes
- Une de ces variables (ou une autre) pour les Valeurs afin de peupler le tableau avec des effectifs ou des fréquences
Vous pouvez également ajouter des variables imbriquées à l'intérieur de ces lignes et de ces colonnes pour afficher des relations complexes.
Choix des champs pour votre tableau croisé dynamique
4. Configurer le champ des valeurs
Le champ des valeurs vous permet d'afficher le décompte, la somme et d'autres calculs. Pour une analyse croisée efficace, vous avez besoin d'un comptage.
Pour l'activer, dans la zone Valeurs, cliquez sur le champ pour faire apparaître les paramètres du champ Valeurs. Paramétrez le type de calcul sur Comptage pour afficher la fréquence des occurrences pour chaque combinaison de catégories.
Diverses options pour les nombres dans le champ de valeur
5. Personnaliser et mettre en forme le tableau croisé dynamique
Vous pouvez encore ajuster la disposition en faisant glisser des champs entre les lignes, les colonnes et les zones de valeurs. Faites glisser un champ dans la zone de filtrage si vous avez besoin de filtrer des données.
Cliquez avec le bouton droit sur les cellules pour mettre en forme les nombres, les polices et les styles de cellules, et utilisez l'onglet Conception pour appliquer des styles à votre tableau croisé dynamique afin d'en améliorer la visualisation.
6. Analyser et interpréter les résultats
Une fois que vous aurez paramétré le tableau croisé dynamique, vous aurez tout ce qu'il faut pour l'examiner afin d'identifier les modèles, les tendances et les relations entre les variables. Il ne vous reste plus qu'à glaner des informations exploitables !
Si vous êtes novice en la matière, voici quelques conseils modèles de feuilles de calcul pour vous aider à démarrer.
Comment faire une analyse de tableaux croisés (avec ClickUp)
Si six étapes vous semblent excessives pour mettre en place les paramètres nécessaires à la réalisation d'une simple analyse de relations, vous avez sans doute raison. Avec ClickUp, c'est beaucoup plus simple, sans qu'il y ait besoin de d'outils de conception de base de données . Voici comment procéder.
1. Paramétrez vos données
Si vous utilisez ClickUp en tant qu'outil de gestion de projet, vous disposez déjà d'un grand nombre de données. Il n'est donc pas nécessaire d'importer ou de préparer vos données. Vous pouvez commencer tout de suite.
Une fois que vous savez quelles variables vous souhaitez analyser, créez-en une liste. Vous pouvez utiliser des champs existants tels que "statut" ou "assigné" ou utiliser Champs personnalisés de ClickUp pour représenter les multiples variables que vous souhaitez analyser.
Remplissez votre liste avec des tâches, en veillant à ce que les champs personnalisés pertinents soient remplis pour chaque tâche. Cette étape consiste à saisir vos points de données de manière structurée.
choisissez parmi un large intervalle de champs personnalisés pour vos analyses de tableaux croisés_
2. Afficher des vues pour les tableaux croisés
Utiliser Vue Tableur de ClickUp pour créer une représentation tabulaire de vos données, semblable à une feuille de calcul, mais beaucoup plus rapide et facile.
3. Organisez les données à votre façon
Groupe : Utilisez la fonctionnalité de regroupement pour regrouper les tâches en fonction d'une variable catégorielle, puis d'une autre. Par exemple, regroupez les tâches par "Assigné" puis par "Statut" pour obtenir une répartition des statuts des tâches par assigné.
Créez des données tabulaires faciles à visualiser avec la vue Tableur de ClickUp
Filtre : Appliquez des filtres pour restreindre les données à des catégories ou périodes spécifiques, ce qui permet une analyse plus ciblée.
Tri : Triez les tâches dans les tableaux de données pour organiser les informations de manière logique, ce qui facilite l'identification des schémas et des tendances. Vous disposez ainsi de vos données croisées pour l'analyse.
4. Mettre en place des tableaux de bord en temps réel
Utiliser Tableaux de bord ClickUp pour obtenir des informations en temps réel à partir de vos données croisées. Examinez le tableau pour voir comment les tâches sont distribuées dans les différentes catégories. Le tableau affiche des comptes ou des listes de tâches pour chaque combinaison de champs regroupés - ce qui vous permet de remarquer des tendances !
Par exemple, le croisement des données de votre sondage auprès des clients peut révéler les taux de satisfaction des clients pour chaque produit. Sur cette base, vous pouvez élaborer votre stratégie.
Créez des diagrammes à barres, des diagrammes circulaires et d'autres représentations visuelles pour voir comment les différentes catégories interagissent. Un diagramme à barres des tâches par assigné peut aider à mieux comprendre les problèmes de charge de travail.
obtenez des informations en temps réel grâce au tableau de bord ClickUp_
Créez des diagrammes personnalisés qui regroupent les données en fonction de vos champs personnalisés. Par exemple, vous pouvez créer un diagramme à barres montrant le nombre de tâches par statut pour chaque assigné. Vous obtiendrez ainsi un aperçu plus approfondi d'une éventuelle surcharge ou d'un épuisement professionnel chez les membres de l'équipe.
Si vous travaillez dans le domaine du marketing et que vous réalisez des études comparatives, ces modèles d'analyse concurrentielle l'exécute pour vous en toute simplicité.
Avantages et cas d'utilisation des tableaux croisés
Le tableau croisé est l'une des méthodes d'analyse de données les plus simples. Il aide les analystes à comprendre les relations complexes sans la complexité des outils et des rapports. Voici en quoi elle est avantageuse.
Avantages des tableaux croisés
Visualisation simple : Le tableau croisé met en forme une matrice facile à lire qui affiche l'interaction entre deux ou plusieurs variables. Il est ainsi facile de repérer les corrélations, les dépendances et les variations au sein d'un paramètre.
Identification de modèles : En organisant les données en lignes et en colonnes, les tableaux croisés permettent d'identifier des schémas et des tendances qui ne sont pas forcément apparents au premier coup d'œil. Par instance, la relation entre l'appareil d'un client et ses décisions d'achat peut ne pas être évidente jusqu'à ce que vous la voyiez sous forme d'onglet croisé.
Comparaison : Il permet d'effectuer des comparaisons directes entre différents groupes. Par exemple, vous pouvez avoir un groupe de produits destinés à différents types de clients. Une analyse par tableau croisé est un excellent moyen de voir ce qui fonctionne pour tel ou tel client. Si vous avez besoin d'une vue d'ensemble, essayez l'outil modèles d'analyse sectorielle .
Segmentation des données : Les tableaux croisés permettent de segmenter les données en sous-groupes plus petits et plus faciles à gérer, ce qui facilite l'analyse cible.
Interprétation des données : Le tableau croisé simplifie l'interprétation d'ensembles de données complexes en fournissant un résumé clair et concis.
Communication : La compréhension d'un onglet croisé ne nécessite pas de compétences en statistiques ou même en analyse de données. Il peut donc être présenté tel quel aux parties prenantes de l'entreprise, ce qui garantit que les résultats sont accessibles et compréhensibles.
Nous savons donc que les tableaux croisés sont formidables, voyons maintenant où nous pouvons les utiliser.
Cas d'utilisation des tableaux croisés
Etudes de marché
Le tableau croisé est l'un des outils analytiques les plus populaires dans les études de marché. Chaque logiciel d'analyse marketing comportent des onglets croisés sous une forme ou une autre. Les analystes s'en servent pour suivre les relations entre les fonctionnalités des produits, la satisfaction des clients, les données démographiques, les tactiques de marketing, les budgets, les performances, etc. dans le cadre de la analyse de la chaîne de valeur .
Dans la pratique, il s'agit de l'une des méthodes les plus populaires pour l'analyse de la chaîne de valeur outils de segmentation de la clientèle . Les spécialistes du marketing comparent les caractéristiques de divers groupes de personnes afin de les segmenter efficacement. De nombreux sondages de satisfaction de la clientèle qui utilisent des des modèles de formulaires de retour d'information permettent également de saisir les données dans un tableau pour une analyse croisée efficace.
Santé
Dans le domaine de la santé, il est utilisé pour le diagnostic, la gestion des maladies et la recherche de médicaments. Les professionnels de la santé l'utilisent dans le cadre de leurs activités outils d'évaluation pour examiner la relation entre les caractéristiques démographiques des patients (âge, sexe) et l'incident de la maladie. Ils élaborent des programmes de traitement ciblés pour les groupes plus sensibles à des maladies spécifiques.
Éducation
Le tableau croisé démontre l'efficacité de différentes approches pédagogiques et éclaire les politiques éducatives. Par exemple, il peut révéler la corrélation entre les performances des étudiants (notes) et les méthodes d'enseignement (en ligne ou en personne, etc.).
Les écoles et les universités utilisent ces informations pour optimiser les méthodes d'enseignement et améliorer les résultats des étudiants en utilisant les pratiques les plus efficaces.
Ce n'est qu'un début. Les petites entreprises, les conseillers financiers, les startups, les produits de grande consommation, l'industrie manufacturière, l'automobile - tous les secteurs peuvent utiliser les analyses d'onglets croisés pour obtenir des informations clés sur eux-mêmes. Chaque organisation peut également l'utiliser pour analyser les données des sondages auprès des employés.
Glean Better Insights with Cross Tab Analysis on ClickUp (Obtenez de meilleures informations grâce à l'analyse des onglets croisés sur ClickUp)
Que les données soient le nouveau pétrole ou non, elles constituent très certainement l'un des actifs les plus précieux dont disposent les entreprises aujourd'hui. Une bonne analyse statistique des données peut constituer un avantage concurrentiel.
Cependant, une bonne analyse de données ne doit pas nécessairement se traduire par un rapport excessivement complexe. Il peut s'agir d'une simple analyse de tableaux croisés qui présente une relation entre des variables sur une feuille de calcul. Ou plus simplement encore, un tableau de bord sur ClickUp.
Étant donné que toutes vos données structurées et non structurées se trouvent déjà sur ClickUp, vous pouvez minimiser considérablement l'effort de création du rapport de tableaux croisés et vous concentrer sur l'analyse et l'utilisation de ces données pour prendre des décisions fondées sur les données.
Avec ClickUp, vous n'avez pas besoin de d'outils de big data pour l'analyse des tableaux croisés. Essayez vous-même. Inscrivez-vous gratuitement dès aujourd'hui .