Analyse de données
Conseiller Savoir Faire vous aide à optimiser l'utilisation des données que vous percevez déjà pour vos besoins au quotidien. Que vos besoins d'analyse soient de base, avancé ou spéciale, nous offrons les solutions ciblées à vos besoins.
Analyse des Données
Comment ces données doivent t'elles être analysées?
Analyses statistiques de base
Analyses descriptives
Ceux-ci incluent les sommes, moyennes, des comptes, des médianes, nombres minimales, nombres maximales, et cetera, et ces analyses répondent à des questions telles que:
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Quel est l'âge moyen de mes clients?
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Quel est l'âge moyen des clients selon le sexe?
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Combien de clients auraient atteints l'âge de 40 ans?
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Combien de males en comparaison aux clients females ont subis des blessures (ou sont des clients)?
Les analyses statistiques comparatives
Ces analyses déterminent si les différences entre groupes on une probabilité d'être réelles, ou s'ils sont tout simplement due au hasard. Ils comprennent des analyses telles que:
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Des t-tests (comparaison de moyennes de groupes)
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Des tests chi-square (pour la comparaison des proportions entre groupes)
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Les corrélations entre groupes
Analyses statistiques avancées
Régression multiple: Réglage pour les groupes
Ces analyses déterminent si les différences entre groupes on une probabilité d'être réelles, mais également pour ajuster les différences entre groupes. Par exemple, les hommes sont-ils plus à risque que les femmes si l'âge est prises en compte? Ces analyses comprennent:
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La régression linéaire
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La régression logistique
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Régression de Poisson
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Régression multi-niveaux
Les modèles de prévisions
Ces analyses ont une orientation différente que les analyses ci-dessus. Ils sont le plus souvent reconnus comme l'élaboration d'un algorithme afin de mieux prédire un résultat particulier.
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Quelles sont les caractéristiques de mes clients qui prédisent qui achètera mes services?
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Quel facteur prédit le mieux le résultat? (analyse des facteurs de risque)
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Quelle est la meilleure combinaison de facteurs ayant une probabilité de prédire le résultat? (modélisation prédictive)
Autres Analyses
Modèles causaux: Quelles sont les causes réelles liées à la question?
Les modèles de prévision prévoient, mais n'examinent pas les causes. Par exemple, les cheveux roux pourrait prédire une ascendance écossaise ou irlandaise, mais teindre ses cheveux rouge ne change pas son ascendance.
Si vous voulez modifier efficacement une pratique ou politique, vous devez affecter une cause au résultat.
L'inférence causale s'agit d'établir des relations de cause à effet, en utilisant ce que nous connaissons au préalable, et d'utiliser les données disponbles pour effectuer des essaies sur ces relations.
Psychométrique analyse pour les examens
Nous fournissons un soutien pour le développement d'examens, y compris les formulaires (numérisation de formulaire papier ou formulaires électroniques), l'analyse (scores, variabilité, réussite / écheque, validité) ainsi que les processus.