Fiche de révision : Data et Business Analytics

📋 Plan du Cours

1. Fondements de la business analytics
2. Statistique et domaines d’application
3. Descriptive et inférentielle
4. Vocabulaire statistique essentiel
5. Sources et types de données
6. Échantillonnage et représentativité
7. Tendances centrales
8. Dispersion et calculs

📖 1. Fondements de la business analytics

🔑 Notions clés & Définitions

• Business analytics : Laursen & Thorlund, Business analytics for managers: Taking business intelligence beyond reporting, 2016 - Pratique consistant à utiliser des données, la statistique et des techniques de modélisation pour résoudre des problèmes commerciaux et améliorer la prise de décision.

★ À maîtriser

• Les entreprises utilisent l’analyse de données pour améliorer leur profitabilité, réduire leurs coûts et suivre leur activité grâce à des indicateurs clés de performance (KPIs).

Compléments

• Netflix utilise les données de visionnage, l’heure, l’appareil utilisé et le moment d’arrêt du visionnage pour orienter ses choix de séries, notamment la création de House of Cards en 2013.

• Le semestre 1 fournit des bases théoriques et le semestre 2 propose des applications pratiques en analyse statistique et modélisation.

💡 Astuce mémo

Données et modèles → décisions commerciales mieux informées

📖 2. Statistique et domaines d’application

🔑 Notions clés & Définitions

• Statistiques : Jambu, M., Exploratory and multivariate data analysis, 1991 - Méthodes scientifiques de collecte, d’organisation, de synthèse, de présentation et d’analyse des données, ainsi que formulation de conclusions valables et prise de décisions pertinentes.

★ À maîtriser

📌 La statistique fournit les théories et méthodes mathématiques sous-jacentes à l’analyse des données, tandis que la business analytics applique ces méthodes aux problèmes commerciaux spécifiques.

Compléments

• Les principaux domaines d’application sont :
  • l’économie et la finance
  • l’industrie et l’ingénierie
  • le gouvernement et la politique
  • le marketing et le commerce

📖 3. Descriptive et inférentielle

★ À maîtriser

📌 La statistique descriptive résume les caractéristiques essentielles d’un phénomène observé au moyen de graphiques et d’indicateurs de position, de dispersion et de relation.

• La statistique inférentielle implique :
  • les probabilités
  • l’estimation
  • les intervalles de confiance
  • les tests d’hypothèses

Compléments

• Dans l’enquête SRCV 2025 de l’INSEE, 22 000 ménages sont interrogés et 24 % des personnes déclarent ne pas pouvoir payer une semaine de vacances dans l’année, tandis que 12 % déclarent ne pas pouvoir se chauffer correctement. - Enquête sur les revenus et conditions de vie (SRCV) 2025

💡 Astuce mémo

Décrire l’échantillon, puis inférer sur la population

📖 4. Vocabulaire statistique essentiel

🔑 Notions clés & Définitions

• Unité d’observation : Objet sur lequel les données sont collectées, comme un individu, un point de vente ou une campagne publicitaire.
• Population : Ensemble des objets sur lesquels porte l’étude, comme la population française ou les employés d’une entreprise.
• Échantillon : Sous-ensemble d’une population, comme les employés d’une entreprise âgés de 30 à 35 ans.
• Variable : Caractéristique mesurable qui peut prendre différentes valeurs, comme l’âge, le genre ou la marque automobile.
• Valeur : Modalité particulière prise par une variable, comme 36, Homme ou Renault.

💡 Astuce mémo

Unité → population → échantillon → variable → valeur

📖 5. Sources et types de données

★ À maîtriser

• Les sources de données peuvent être internes, comme les stocks, les informations clients et les informations sur les employés, ou externes, comme le PIB, l’inflation et le taux de chômage.

• Les données transversales observent une variable sur plusieurs individus, les séries temporelles l’observent plusieurs fois dans le temps sur un individu, et les données de panel l’observent plusieurs fois dans le temps sur plusieurs individus.

• Les données quantitatives sont mesurées sur une échelle numérique et peuvent être discrètes ou continues, tandis que les données qualitatives sont classées en catégories nominales ou ordinales.

Compléments

📌 Une variable quantitative discrète peut être comptée valeur par valeur, tandis qu’une variable quantitative continue peut prendre une infinité de valeurs dans un intervalle.

📌 Une variable qualitative nominale ne permet pas d’ordonner les catégories, tandis qu’une variable qualitative ordinale permet de les hiérarchiser, comme une échelle de satisfaction.

💡 Astuce mémo

Quantitatif = nombres ; qualitatif = catégories

📖 6. Échantillonnage et représentativité

🔑 Notions clés & Définitions

• Échantillon représentatif : Échantillon présentant des caractéristiques typiques de celles de la population d’intérêt.

★ À maîtriser

• Les méthodes probabilistes sont :
  • aléatoire
  • stratifié
  • systématique
  • par clusters

Compléments

• Dans un échantillonnage aléatoire, chaque échantillon de taille n a une chance égale d’être sélectionné.

• Dans un échantillonnage stratifié, la population est divisée en sous-groupes homogènes appelés strates, puis des membres sont sélectionnés aléatoirement dans chaque strate.

• Dans un échantillonnage systématique, chaque k-ième membre de la population est sélectionné selon un intervalle fixe.

• Google Flu Trends a parfois surestimé de 50 % les cas de grippe parce que son échantillon de recherches en ligne n’était pas représentatif. - The WIRED

💡 Astuce mémo

Aléatoire → stratifié → systématique → cluster

📖 7. Tendances centrales

🔑 Notions clés & Définitions

• Médiane : Valeur qui partage une série triée en deux effectifs égaux et qui n’est pas affectée par les valeurs extrêmes.
• Mode : Valeur la plus fréquente d’une série, utilisable pour des données quantitatives ou qualitatives.

★ À maîtriser

📐 Formule - La moyenne empirique de n observations est $\bar{x}_n=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$, c’est-à-dire la somme des valeurs divisée par leur nombre.

Compléments

📌 Si l’effectif n est impair, la médiane occupe le rang $(n+1)/2$, tandis que s’il est pair, elle est la moyenne des valeurs de rangs $n/2$ et $n/2+1$.

• Pour les clics observés sur sept jours, la série 50, 52, 52, 55, 60, 65, 200 a une moyenne d’environ 76,29, une médiane de 55 et un mode de 52.

💡 Astuce mémo

Moyenne sensible aux extrêmes, médiane résistante, mode fréquent

📖 8. Dispersion et calculs

🔑 Notions clés & Définitions

• Étendue : Différence entre la valeur la plus élevée et la valeur la plus faible d’une série.

★ À maîtriser

📐 Formule - La variance d’une série de n observations est $\sigma_x^2=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x}_n)^2$ et mesure la dispersion des valeurs autour de la moyenne.

📐 Formule - L’écart-type est la racine carrée de la variance, soit $\sigma_x=\sqrt{\sigma_x^2}$, et reste interprétable dans l’unité d’origine des données.

• Pour calculer la variance et l’écart-type, on calcule la moyenne, puis les écarts entre chaque observation et la moyenne, ensuite les carrés de ces écarts, puis la moyenne des carrés et enfin la racine carrée de la variance.

Compléments

• Pour la série de clics étudiée, la variance vaut 606,22 et l’écart-type vaut 24,61 clics, ce qui signifie que le nombre de clics s’écarte en moyenne de 24,6 clics de la moyenne.

💡 Astuce mémo

Moyenne → écarts → carrés → variance → écart-type

📊 Tableaux de synthèse

Descriptive ou inférentielle

Types de données