[Chapitre 1 | Culture des données : Parler avec les données]
1.1 Qu’est-ce que la culture des données ? 012
__7 Caractéristiques des données pour les débutants en littératie des données 013
Comprendre les compétences qui développent la culture des données 022
1.2 Cas d'utilisation de l'analyse de données pour les entreprises et les organisations 026

[Chapitre 2 | Où trouver et comment récupérer les données dont vous avez besoin]
2.1 Utilisation des données publiques accessibles à tous 032
__Utilisation des données publiques nationales 033
Utilisation des données publiques mondiales 040
2.2 Collecte de données de pages Web par exploration de données 043
Préparation de la requête Excel Power Query 043
Données de classement musical 044
2.3 Chargez facilement des volumes importants de données avec l'API 047
Demande d'autorisation d'utilisation de l'API pour l'utilisation de données publiques 048
Importation des données API dans Excel 053

Chapitre 3 : Traitement des données avec Excel Power Query
3.1 Le prétraitement des données est plus important que l'analyse 060
__Le cœur du prétraitement des données : automatisation ETL 061
Apprendre Excel Power Query 062
3.2 Intégration des données par fractionnement des colonnes et extraction de texte 064
Fusion de données avec intégration de feuilles 065
Division des colonnes pour une analyse plus facile 070
Extraire uniquement le texte souhaité 072
Formatage et enregistrement des données 074
3.3 Fusion de feuilles de différents fichiers 078
3.4 Utilisation de la fonction Colonne de condition pour combiner des données de plusieurs plages 087
3.5 Modification de la structure incorrecte en données cumulatives par colonne 095
__Modifier les lignes/colonnes de données 095
__Ajouter des colonnes de condition et fusionner les colonnes 098
__Dépivotage et division des colonnes 102
Agrégation avec la fonction de colonne pivot 105

[Chapitre 4 | Comprendre les statistiques descriptives avec Excel]
4.1 Statistiques pour l'analyse des données 110
Statistiques et échantillonnage 110
__Principes et applications des statistiques descriptives 114
4.2 Mesure des statistiques descriptives dans Excel 122
Préparation de tableaux de statistiques descriptives et analyse d'histogrammes pour les données sur le minerai de fer 122
__Analyse des résultats des statistiques descriptives 128
4.3 Comprendre l'inférence statistique pour la résolution de problèmes 131
Le concept d'inférence statistique défini par divers chercheurs 131
Cas 134 de l'inférence statistique
__Inférence statistique et résolution de problèmes 135

[Chapitre 5 | Techniques de comparaison des données et d'identification des différences significatives]
5.1 Test Z et test T pour tester les différences significatives entre les moyennes 138
Acquisition des connaissances préliminaires pour le test Z et le test T 138
Exercices sur le test Z dans Excel 140
Exercices de test __T 1 146
Exercices de test __T 2 152
5.2 Analyse de variance comparant des échantillons provenant de plus de trois groupes 157
__Dispositions à sens unique et à double sens 158
Exercice d'analyse de variance 1 160
Exercices d'analyse de variance 2 169
5.3 Normalisation et standardisation pour la comparaison de données présentant des caractéristiques différentes 178
__Comprendre la signification de la normalisation et de la standardisation 178
Pratique de normalisation et de standardisation 1 180
Pratiques de normalisation et de standardisation 2 189

[Chapitre 6 | Analyse de corrélation et analyse de régression : trouver les relations entre les variables]
6.1 Comprendre l'analyse de corrélation à l'aide de données publiques 198
__Comprendre les types de coefficients de corrélation 198
Exercices d'analyse de corrélation à l'aide de données publiques 200
__Corrélation et causalité 209
6.2 Analyse de régression : estimation d’autres variables à partir d’une seule variable 211
__Apprentissage de l'analyse de régression 211
Exercices pratiques d'analyse de régression simple avec les fonctions d'analyse de données Excel 213
__Comprendre la terminologie pour la validation des résultats d'analyse de régression 217
6.3 Tests T et F pour la vérification de l'analyse de régression simple 222
Test de signification par coefficient de régression utilisant le test T 222
Diagnostic de la signification statistique des modèles de régression à l'aide du test F 225
Exercice __Prédiction de l'avenir à l'aide de l'analyse de régression 228
6.4 Analyse de régression multiple avec plus d'une variable indépendante 231
__Apprentissage de l'analyse de régression multiple 231
__S'exercer à l'analyse de régression multiple avec Excel 232
__Vérification des résultats de l'analyse de régression 236
6.5 Tests T et F pour la validation de l'analyse de régression multiple 239
Test de signification par coefficient de régression utilisant le test T 239
Diagnostic de la signification statistique des modèles de régression à l'aide du test F 242
__Prévoir l'avenir à l'aide de l'analyse de régression multiple 244

[Chapitre 7 | Visualisation pour l'analyse exploratoire des données]
7.1 Analyse exploratoire des données 248
Qu’est-ce que l’analyse exploratoire des données ? 249
Qu’est-ce que l’analyse confirmatoire des données ? 251
7.2 Ajout d'un graphique pour les données 254
Graphique à barres adapté à la comparaison de classements 254
Diagramme de dispersion 256 pour une analyse de corrélation simplifiée
Graphique linéaire pour comprendre les changements au fil du temps 257
Carte 259 pour une comparaison facile par emplacement géographique
Un diagramme circulaire qui permet de comprendre facilement la proportion de 260
Diagramme arborescent 262 divisé par la taille du carré

L'analyse des données ne pose aucun problème si vous disposez d'Excel.
Excel est un outil essentiel pour les employés de bureau.
Pourtant, peu de gens savent qu'Excel inclut des fonctionnalités d'analyse de données.
En plus des opérations et fonctions arithmétiques couramment utilisées telles que SOMME et MOYENNE, il existe une fonction appelée « Analyse des données » qui peut être utilisée dans l'onglet [Données].
Cette fonctionnalité vous permet d'effectuer diverses analyses de données, telles que la prédiction de l'avenir, l'analyse des causes et l'analyse des relations à partir des données.

Vous pouvez acquérir les connaissances statistiques de base qui constituent le fondement de l'analyse des données.
Même si vous obtenez des résultats en utilisant la fonction d'analyse de données d'Excel, vous ne pouvez pas lire et analyser correctement ces résultats sans connaissances de base en statistiques.
Ce livre explique également les connaissances statistiques de base essentielles à la maîtrise des données.

Vous apprendrez également à utiliser les données publiques, à les explorer et à les traiter à l'aide de Power Query.
Vous pouvez apprendre étape par étape comment utiliser les données publiques, depuis les méthodes les plus simples jusqu'à l'exploration des données avec Excel et le traitement des données avec Excel Power Query.
Ensuite, vous pouvez construire systématiquement les bases de l'analyse des données, notamment les fonctions d'analyse de données Excel et les fonctions de visualisation à l'aide de graphiques.

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