Introduction au Data Analytics
Introduction au Data Analytics
Walid Bergaoui
Introduction au Data Analytics
Les données sont partout — dans vos ventes, vos clients, vos enquêtes, vos tableurs qui dorment sur un disque. Pourtant, tant qu'on ne sait pas les lire, elles restent muettes. Cette formation vous apprend à les faire parler. Vous partez de zéro, sans bagage technique : pas besoin d'être mathématicien ni développeur. À la fin, vous saurez prendre un jeu de données brut et en tirer une réponse claire, une tendance, une décision. Vous ne subirez plus les chiffres — vous les interrogerez.
L'approche est résolument concrète. Vous commencez par comprendre ce qu'est vraiment le data analytics et comment se déroule le cycle d'une analyse, de la question de départ jusqu'à la décision. Vous apprenez ensuite à poser la bonne question, à collecter et nettoyer vos données — l'étape la plus négligée et la plus décisive — puis à les explorer dans un tableur pour en dégager les premiers enseignements. Vous découvrez les statistiques utiles au quotidien (moyenne, médiane, écart, corrélation) sans jargon inutile, avant d'apprendre à transformer vos résultats en graphiques justes et en tableaux de bord lisibles. Chaque séance s'appuie sur des exemples réels et un mini-cas que vous traitez vous-même.
À l'issue du parcours, vous repartez avec une méthode complète et un projet d'analyse mené de bout en bout : une question, des données nettoyées, une exploration, des visualisations et une recommandation argumentée. Vous saurez repérer un graphique trompeur, éviter les pièges classiques d'interprétation et présenter vos conclusions de façon convaincante. C'est la base solide sur laquelle bâtir, ensuite, des compétences plus avancées en Business Intelligence, SQL ou science des données. Mais dès maintenant, vous serez la personne capable de répondre, chiffres à l'appui : « que disent vraiment nos données ? »
Ce que vous repartez avec
Cette introduction ne se contente pas de notions : elle vous laisse des acquis tangibles, prêts à servir.
Un projet d'analyse complet — un cas mené de la question initiale au tableau de bord final, que vous pourrez montrer et réutiliser.
Une méthode réutilisable — le cycle de l'analyse de données, applicable à n'importe quel jeu de données, dans n'importe quel métier.
Le vocabulaire pour aller plus loin — les bons termes et les bons réflexes pour enchaîner sereinement sur la BI, le SQL ou la data science.
Programme — 12 séances d'1 heure
Un parcours progressif et 100 % pratique : on part de la question, on prépare et nettoie les données, on les explore, on les mesure, on les visualise, puis on raconte ce qu'elles disent. Chaque séance se termine par un mini-cas que vous traitez vous-même.
Module 1 — Comprendre la donnée (séances 1-3)
1. Le data analytics, c'est quoi ? — à quoi sert l'analyse de données, les grands types d'analyse (descriptive, diagnostique, prédictive) et des exemples concrets dans le commerce, la finance et le marketing.
2. Le cycle d'une analyse — les étapes d'un projet de A à Z : poser la question, collecter, nettoyer, explorer, visualiser, décider. Le fil rouge de toute la formation.
3. Poser la bonne question — transformer un besoin métier flou en une question mesurable, et identifier les indicateurs (KPI) qui y répondent.
Module 2 — Préparer les données (séances 4-6)
4. Sources et types de données — où trouver les données (tableurs, fichiers CSV, exports), données quantitatives et qualitatives, et comment bien les structurer.
5. Le nettoyage des données — l'étape qui change tout : doublons, valeurs manquantes, erreurs de saisie, formats incohérents. Une analyse ne vaut que par la qualité de ses données.
6. Organiser et filtrer dans le tableur — trier, filtrer, mettre en forme un jeu de données dans Excel ou Google Sheets pour le rendre exploitable.
Module 3 — Explorer et mesurer (séances 7-9)
7. L'exploration des données — faire connaissance avec un jeu de données : tableaux croisés dynamiques, regroupements et premiers constats.
8. Les statistiques utiles au quotidien — moyenne, médiane, minimum, maximum, écart-type : ce que chaque mesure dit vraiment, et quand l'utiliser.
9. Tendances et corrélations — repérer une évolution dans le temps, comparer des groupes, comprendre la corrélation et le piège « corrélation n'est pas causalité ».
Module 4 — Visualiser et raconter (séances 10-12)
10. Choisir le bon graphique — courbe, barres, secteurs, nuage de points : associer chaque message au bon visuel et éviter les graphiques trompeurs.
11. Construire un tableau de bord — réunir vos indicateurs clés sur une seule page claire et lisible, pensée pour celui qui décide.
12. Raconter une histoire avec les données — le data storytelling : présenter vos résultats, formuler une recommandation et conclure votre projet d'analyse complet.
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