Chapitre 1 : Reporting basé sur les données

1.1 Situation du rapport quotidien

1.2 Qu’est-ce que la prise de décision fondée sur les données ?
1.2.1 Des décisions quotidiennes aux décisions d'affaires
1.2.2 Flux piloté par les données
1.2.3 Effets basés sur les données

1.3 Qu’est-ce que le reporting basé sur les données ?
1.3.1 Idées fausses sur les rapports basés sur les données
1.3.2 Six types de rapports basés sur les données
_1.3.3 Quel rapport entre les rapports basés sur les données et moi ?

1.4 Cinq principes du reporting basé sur les données
1.4.1 Doit être explicable
_1.4.2 Les rapports basés sur les données ne sont pas neutres.
1.4.3 Vous devez être capable de définir le problème
_1.4.4 Commencer avec MVP
1.4.5 Distinguer l'inférence de la prédiction

Chapitre 2 Procédures de reporting basées sur les données

2.1 Stratégie de reporting axée sur les données

2.2 Termes à connaître avant l'analyse
2.2.1 Variables indépendantes et dépendantes
2.2.2 Tableaux, lignes et colonnes
2.2.3 Séparation des données
_2.2.4 Modélisation

2.3 Définition des objectifs d'analyse
_2.3.1 Définir clairement l'objectif de l'analyse (hypothèse)
_2.3.2 Posez autant de questions que possible au décideur.

2.4 Rédiger un plan
2.4.1 Éléments essentiels d'un plan d'analyse

2.5 Sélection des données
2.5.1 Collecte de données
2.5.2 Analyse exploratoire des données et nettoyage des données

2.6 Détermination et interprétation/vérification des méthodes d'analyse
2.6.1 Statistiques de base
_2.6.2 Tests d'hypothèses
2.6.3 Analyse de régression linéaire
2.6.4 Modèle de prédiction de classification

2.7 Méthode de reporting selon l'objectif de reporting
_2.7.1 Rapport à l'intention des praticiens
_2.7.2 Rapports destinés aux décideurs

Chapitre 3 : Reporting basé sur les données : études de cas pratiques avec ChatGPT

3.1 Apprendre à connaître les données : analyse exploratoire des données et statistiques descriptives
[Étude de cas] Analyse des variables influençant le bonheur et les indices nationaux de bonheur
3.1.1 Situation
3.1.2 Identification des objectifs d'analyse
3.1.3 Élaboration d'un plan d'analyse
3.1.4 Sélection des données
3.1.5 Réalisation de l'EDA
_3.1.6 Interprétation
_3.1.7 Rapport
3.1.8 Réalisation d'une analyse exploratoire des données (EDA) à l'aide de ChatGPT

3.2 Voir les données, c'est croire : la visualisation des données
[Étude de cas] Prévoir, analyser et visualiser la structure des ressources humaines à moyen et long terme d'une entreprise
3.2.1 Situation
3.2.2 Identification des objectifs d'analyse
3.2.3 Élaboration d'un plan d'analyse
3.2.4 Sélection des données
3.2.5 Réalisation de l'EDA
3.2.6 Détermination des méthodes d'analyse et de prédiction
3.2.7 Visualisation
_3.2.8 Interprétation
_3.2.9 Rapport
_3.2.10 Visualisation avec ChatGPT

3.3 Les données répondent à vos questions : tests d’hypothèses
[Étude de cas] Analyse de l'efficacité marketing et recherche de la plateforme publicitaire optimale
3.3.1 Situation
3.3.2 Identification des objectifs d'analyse
3.3.3 Sélection des données
3.3.4 Détermination de la méthode d'analyse
3.3.5 Interprétation
_3.3.6 Rapport
3.3.7 Tests d'hypothèses à l'aide de ChatGPT

3.4 Recherche d'une droite d'ajustement aux données : analyse de régression linéaire
[Étude de cas] Analyse des taux d'admission dans les universités étrangères pour le conseil en études à l'étranger
3.4.1 Situation
3.4.2 Identification des objectifs d'analyse
3.4.3 Création d'un plan d'analyse
3.4.4 Sélection des données
3.4.5 Réalisation de l'EDA
3.4.6 Analyse
3.4.7 Interprétation
3.4.8 Conseil
3.4.9 Analyse de régression à l'aide de ChatGPT

3.5 Réussite ou échec : prédiction de classification
[Étude de cas] Établir un modèle de prédiction du diabète et proposer des solutions de prévention préventives
3.5.1 Situation
3.5.2 Identification des objectifs d'analyse
3.5.3 Création d'un plan d'analyse
3.5.4 Vérification des données
3.5.5 Réalisation de l'EDA
3.5.6 Analyse
3.5.7 Interprétation
3.5.8 Fournir une solution
3.5.9 Création d'un modèle de prédiction de classification à l'aide de ChatGPT

3.6 Comprendre de grands volumes de données textuelles : modélisation thématique
[Étude de cas] Analyse des réponses descriptives à une enquête menée auprès de tous les employés
3.6.1 Situation
3.6.2 Aperçu des résultats
_3.6.3 Vérifier
_3.6.4 Modélisation du sujet suivant
3.6.5 Création d'un nuage de mots avec ChatGPT

Chapitre 4 Communication axée sur les données

4.1 La nécessité d'une communication axée sur les données
4.1.1 Pourquoi mon salaire est-il différent de celui de mon patron ?
4.1.2 Pourquoi le timing est important

4.2 Composants de communication axés sur les données
_4.2.1 Message
_4.2.2 Visualisation
_4.2.3 Histoire

4.3 Méthodes de communication axées sur les données
_4.3.1 Quels graphiques sont efficaces ?
_4.3.2 Quels outils dois-je utiliser ?
_4.3.3 Quelle méthode de transmission est appropriée ?

4.4 Narration
_4.4.1 Le cœur de la narration est-il la tromperie ?
4.4.2 Créer une histoire

4.5 Liste de contrôle de la communication axée sur les données
_4.5.1 L'autre personne comprend autant que moi.
_4.5.2 Le reportage ne consiste pas à transmettre l’histoire que je veux raconter.
_4.5.3 Personne ne connaît mieux le sujet que moi.
4.5.4 Questions préalables à la préparation qui déterminent la réussite ou l'échec du rapport
_4.5.5 Ce n'est pas parce que le rapport est terminé que tout est fini.

De la sélection de techniques d'analyse efficaces pour chaque type de données
Communication pour persuader
Tout ce que vous devez savoir sur le reporting basé sur les données, prêt à l'emploi.

L'objectif ultime de l'analyse des données dans le monde des affaires est de persuader les parties prenantes de prendre des décisions efficaces.
La capacité à analyser les données à elle seule ne rend pas tous les résultats valables.
Même si vous obtenez des résultats analytiques complexes et sophistiqués, si vous ne pouvez pas les communiquer de manière convaincante aux décideurs, les données sont inutiles.
Ce livre fournit des conseils détaillés sur la manière de développer des capacités de reporting basées sur les données qui persuadent les parties prenantes grâce aux données, depuis la définition du problème à résoudre jusqu'à la collecte, l'amélioration, l'analyse, la narration et la visualisation des données.
S’appuyant sur l’expérience de l’auteur en tant qu’analyste de données certifié (ADP) et spécialiste des données RH, vous apprendrez, à travers divers cas pratiques, à sélectionner la technique d’analyse la plus appropriée à chaque situation.
Vous apprendrez également à extraire des informations clés à partir d'énormes quantités de données et à rédiger des rapports convaincants, ainsi qu'à communiquer efficacement tout en tenant compte des préjugés de vos interlocuteurs.
Cet ouvrage est indispensable aux analystes de données souhaitant prendre des décisions fondées sur les données. Il élargira leur champ de réflexion en matière d'analyse de données et leur apportera des réponses claires concernant les méthodes de reporting basées sur les données.

Structure du contenu

Chapitre 1.
Reportages fondés sur les données
Nous présenterons des exemples de prise de décision fondée sur les données dans la vie quotidienne et explorerons comment cette prise de décision peut être appliquée au monde des affaires.

Chapitre 2.
Procédures de reporting fondées sur les données
Explication étape par étape du processus d'analyse ON AIR pour des reportages réussis basés sur les données.

Chapitre 3.
Reporting basé sur les données : une étude de cas avec ChatGPT
Nous étudierons six cas pratiques, chacun avec des formats de données et des objectifs de reporting différents, à partir d'ensembles de données utilisés dans des entreprises réelles. – Analyser les variables influençant le bonheur et les indices nationaux de bonheur.
- Prévoir, analyser et visualiser la structure des effectifs de l'entreprise à moyen et long terme.
- Analyser l'efficacité marketing et trouver la plateforme publicitaire optimale.
- Analyse des taux d'admission des universités étrangères pour le conseil en études à l'étranger
- Établir un modèle de prédiction du diabète et proposer des solutions préventives.
- Analyse des réponses descriptives à un sondage auprès de tous les employés

Chapitre 4.
Communication axée sur les données
Nous fournissons une liste de contrôle des outils de communication essentiels basés sur les données et des méthodes de communication adaptées à chaque public cible.

Contenu principal

- Méthodes de reporting fondées sur les données
- Comment sélectionner une technique d'analyse de données appropriée en fonction des caractéristiques des données dont vous disposez.
- Comment communiquer efficacement avec votre public cible en fonction des résultats de l'analyse des données
- Des exemples pratiques étape par étape applicables à des travaux d'analyse réels
Comment utiliser Google Collab, Python et ChatGPT pour réaliser des reportages en situation réelle
- Comment persuader les clients grâce à l'analyse de régression linéaire
- Méthodes de prédiction par inférence et classification appliquées aux données numériques et catégorielles
- Méthodes de modélisation des nuages ​​de mots et des sujets appliquées aux données textuelles

Public cible

- Les personnes qui connaissent les bases de la syntaxe Python et qui ont de l'expérience en analyse de données
- Les personnes qui souhaitent persuader les décideurs ou les parties prenantes en se basant sur des données
- Les personnes qui souhaitent connaître des techniques d'analyse adaptées et efficaces pour diverses situations
- Les personnes qui souhaitent utiliser ChatGPT pour des travaux d'analyse
- Les personnes se préparant à devenir spécialistes de l'analyse de données (ADP) ou analystes de données massives

Un mot d'un bêta-lecteur qui l'a lu en premier

- Vous pourrez découvrir de nouveaux cas pratiques liés au monde des affaires, ce qui vous sera d'une grande aide pour les appliquer dans votre pratique.
Kim Soo-hyun
- Même les managers possédant une expérience pertinente, y compris les jeunes recrues peu familières avec les données, pourront développer leurs compétences.
_Yoon Myeong-sik
- Il ne contient que des informations utiles, notamment les invites ChatGPT pour l'analyse des données, la génération de code de visualisation et la présentation des résultats d'analyse.
_Yoon Se-wan
- Cela donne confiance aux employés qui hésitent à faire des rapports basés sur des données et leur permet finalement de le faire.
_Jung Bo-young
- Présente un cadre systématique pour persuader les patrons qui sont pleins de préjugés et de biais cognitifs.
_Cho Hyun-seok
- Si les données vous intéressent et que vous savez les analyser, mais que vous ne comprenez pas comment les utiliser ni la réalité du reporting, vous devez lire ce livre.
_Choi Cheol-hoon