Les 3 niveaux d'Analytics :
- Descriptive : Analyse du passé ("Que s'est-il passé ?"). Outils : Segmentation de clientèle, bilans de ventes.
- Prédictive : Anticipation du futur via des algorithmes ("Que se passera-t-il ?"). Outils : Prévisions des ventes, détection des fraudes bancaires.
- Prescriptive : Automatisation et recommandation de l'action optimale en prédisant les effets ("Quelle action mener ?"). Outils : Dynamic Pricing (ajustement des prix des billets d'avion ou d'hôtels en temps réel), conduite autonome.
Les fondements de la Data Visualisation (DataViz) :
- Données scientifiques : Le traitement d'une image par le cerveau prend 13 millisecondes. 90% des informations transmises au cerveau sont visuelles.
- Matrice de choix des graphiques (Selon le message) :
- Relation / Corrélation : Nuage de points (Scatter plot), diagramme à bulles.
- Comparaison / Évolution temporelle : Histogrammes, graphiques combinés, courbes, radars.
- Distribution : Histogrammes, aires de surface.
- Composition (Parts d'un tout) : Diagrammes en secteurs (Camemberts), beignets.
- Géographie : Cartes de chaleur (Heatmaps).
- Gestion de projet : Planning de Gantt (suivi des tâches dans le temps).
L'Étude de Cas Métro (Storytelling par la Data) :
- Objectif : Prouver que l'enseigne de grande distribution est la moins chère sur la livraison à domicile à Paris via une affiche 4x3.
- Preuve par la Data : Relevé de prix par huissier du 1er au 9 septembre sur un panier identique. Résultats : Carrefour est +7% plus cher, Monoprix +28,1% et Franprix +45%.
- La formule de l'affiche publicitaire parfaite : Une Promesse claire ("Je suis le moins cher") + Une Preuve chiffrée(Les pourcentages de l'huissier) + Une DataViz ludique (Un histogramme où les barres sont représentées par des pigeons de tailles proportionnelles). Elle doit amener une notion de ROI (Retour sur Investissement) et des KPI (Indicateurs Clés de Performance) clairs.