Notre offre de services d’analyses statistique couvre l’analyse descriptive, l’analyse inférentielle, l’analyse prédictive ou machine learning et la fouille de données ou data mining. Nous avons la capacité de traiter et d’analyser tant les données structurées que les données non structurées. Nous sommes au fait des derniers développement dans le domaine des sciences de données et de l’intelligence artificielle. Ce qui nous permet d’intervenir sur des projets d’analyse de données massives (Big data) et sur des projets d’analyse de données classiques.
Analyse descriptive [haut]
Nous exploitons la gamme variée de méthodes de statistiques descriptives en vue d’analyser et de décrire vos données quantitatives et qualitatives. Nos missions d’analyse descriptive ont pour but de résumer vos données en leur assignant une nouvelle représentation, de les synthétiser en faisant ressortir ce qui est dissimulé par le volume.
Notre approche consiste à effectuer de simples calculs mathématiques sur vos données en vue d’y extraire des tendances positives ou négatives utiles. En sus, de ces chiffres, présentés individuellement ou sous forme tabulaire, nous associons des graphiques qui viennent en complément pour appuyer l’analyse statistique.
Les analyses descriptives univariées ou bivariées que nous effectuons sont basées pour la plupart sur les caractéristiques de position et les caractéristiques de dispersion.
Analyse inférentielle [haut]
Le but de l’analyse inférentielle est de faire des estimations ou de tirer des conclusions à propos d’une population en se basant sur les résultats observés auprès d’un échantillon. C’est le cas par exemple des analyses effectuées lors des sondages politiques qui permettent de déterminer les préférences politiques des citoyens en âge de voter d’un pays à partir d’un nombre réduit de citoyens du pays.
Stat’lab Afrique possède les compétences nécessaires pour effectuer des analyses inférentielles sur vos données. Notre offre de service porte d’une part sur l’extrapolation des caractéristiques d’un échantillon à l’échelle de la population avec une marge d’erreur déterminée et d’autres part sur la mise en œuvre de test statistiques en vue de déceler des différences entre différents groupes d’études et les associations entre les variables.
Fouille de données (Data mining)[haut]
Dans le but de mettre en lumière les relations systématiques existant entre des variables, lorsqu’il n’existe aucune hypothèse a priori quant à la nature de ces relations, Stat’lab applique à vos données les méthodes d’apprentissage non supervisés et de data mining. Ces méthodes nous permettent de mettre en évidence des structures systématiques et d’obtenir une vision globale des données.
Les techniques que nous déployons à cet effet sont les réductions de dimensions, les représentations visuelles données et la recherche de régularités. Dans le cadre de nos missions de data mining, nous nous attelons à identifier des corrélations ou des dépendances entre variables, à identifier des différences entre les groupes, à mettre en œuvre des procédures de classification (k-means, hiérarchiques) et à identifier des schémas fréquents.
Analyse prédictive (Machine Learning)[haut]
L’analyse prédictive englobe une variété de techniques issues des statistiques, d’extraction de connaissances à partir de données et de la théorie des jeux qui analysent des faits présents et passés pour faire des hypothèses prédictives sur des événements futurs.
Dans le cadre de nos missions d’analyses prédictive, nous tirons profit de toute la puissance de la théorie des probabilités et de l’apprentissage supervisé pour élaborer des modèles de classification et de régression qui permettent à terme de déterminer quelle(s) information(s) ou quelle(s) variable(s) permet(tent) de prédire le résultat escompté par l’organisation.
Les applications de l’analyse prédictive sont nombreuses et partent du marketing à la gestion des ressources humaines en passant par la criminologie. Le but étant pour l’utilisateur de ce type d’analyse d’être en avance sur ses concurrents par la prise de décision basée sur des anticipations mesurées.