L'analyse de données d'entreprise, plus communément appelée analyse d'entreprise, est un processus d'analyse de données dédié explicitement à glaner des informations commerciales clés à partir de volumes de données collectées à l'aide d'outils et de contenus commerciaux préétablis. En termes simples, l'analyse commerciale analyse les données collectées à tous les niveaux d'une entreprise pour identifier les informations commerciales clés telles que les causes et les tendances afin de faciliter un processus de prise de décision basé sur les données pour l'entreprise. Par conséquent, il n'est pas surprenant que l'analyse commerciale soit une spécialisation essentielle qui est la clé d'une croissance commerciale fluide et efficace.

Si vous connaissez même les bases de l'analyse des données d'entreprise, vous avez peut-être entendu parler du débat corrélation vs causalité . C'est un problème de longue date auquel sont confrontés de nombreux data scientists jeunes et même expérimentés.

Cet article fournit une analyse approfondie de la différence entre corrélation et causalité avec des exemples. Nous parlons également des possibilités d'une carrière dans l'analyse commerciale et de la façon de vous lancer. Alors, lisez la suite !

Apprenez des cours d'analyse commerciale en ligne dans les meilleures universités du monde. Gagnez des programmes de maîtrise, Executive PGP ou Advanced Certificate pour accélérer votre carrière.

Comment la corrélation et la causalité sont-elles analysées ?

Pour aller dans les profondeurs de la corrélation contre la causalité , il est d'abord important de comprendre ce qu'ils sont.

La corrélation peut être comprise comme un nombre représentant la relation entre deux variables ou plus. Cette mesure statistique est utilisée pour comprendre comment une variable cible particulière dépend d'une autre variable indépendante. D'autre part, la causalité indique une relation causale entre deux variables. En d'autres termes, la causalité indique que le changement d'une variable résulte d'un changement d'une autre variable.

Explorez nos programmes d'analyse commerciale des meilleures universités du monde

La méthode la plus largement utilisée pour calculer une corrélation entre deux ou plusieurs variables linéairement liées est la corrélation Pearson r qui donne trois résultats possibles :

• Corrélation positive où deux variables augmentent simultanément.
• Corrélation négative où deux variables diminuent simultanément.
• Il n'y a pas de corrélation lorsqu'un changement dans une variable ne se traduit pas par un changement dans l'autre.

Deux processus peuvent établir la causalité après corrélation :

• Étude contrôlée - Dans cette méthode, les variables et les données sont divisées en deux groupes : l'intérêt, la variable dépendante, et le traitement, la variable indépendante. Différentes expérimentations sont effectuées sur les variables, en gardant les groupes comparables de toutes les manières possibles. Les résultats sont soigneusement et statistiquement évalués pour arriver à une conclusion sur la causalité.
• Non-spuriousness - Il s'agit d'une méthode d'élimination où les scientifiques des données font de grands efforts pour exclure toutes les possibilités d'une relation fausse ou fausse où les variables A et B montrent une corrélation mais à cause d'une troisième variable, C.

Il est maintenant largement admis que même si une corrélation spécifique est établie entre deux ou plusieurs variables, le coefficient de corrélation ainsi obtenu ne doit pas être utilisé pour conclure à une relation de cause à effet entre les variables. Lorsque deux variables montrent une relation qui indique une corrélation, il est peut-être prudent d'anticiper l'existence d'une causalité. Cependant, une conclusion définitive de cela ne se produit pas. C'est la base pour comprendre la différence entre corrélation et causalité .

Différence clé entre corrélation et causalité

Les humains ont tendance à trouver des modèles pour donner un sens aux choses qui les entourent. Même si les modèles n'existent pas et que deux événements ne sont pas liés dans la réalité. C'est pourquoi nous avons souvent tendance à confondre corrélation et causalité et à supposer un effet causal à toute corrélation. le différence clé entre corrélation et causalité découle du concept de base selon lequel si une corrélation est établie entre deux variables, nous ne pouvons pas nécessairement conclure qu'une variable provoque un changement dans l'autre variable.

Si une relation causale est établie, les analystes peuvent manipuler une variable pour obtenir le résultat souhaité dans la variable dépendante. Cependant, s'il n'y a qu'une corrélation entre deux variables, il n'y a aucune garantie que tout changement apporté à une variable modifiera l'autre variable. Examinons quelques exemples de corrélation et de causalité qui illustreront pour vous la différence entre corrélation et causalité :

• Le service marketing d'une marque commence à gérer activement une page Instagram, en publiant des mises à jour de l'entreprise, des déclarations de vision, des trucs et astuces et des promotions de produits. En quelques semaines, les ventes d'un produit particulier augmentent. Nous avons donc maintenant une corrélation définitive entre le nombre de publications sur Instagram et les ventes du produit.
  Cependant, cela n'indique pas une relation causale entre les deux événements. Les analystes commerciaux doivent tenir compte de plusieurs autres facteurs tels que les campagnes promotionnelles spécifiques aux produits, les prix du marché, la démographie des clients, etc., avant de tirer une conclusion sur la causalité.
• Une marque apporte des mises à jour importantes à l'interface utilisateur de son application, et en quelques semaines, l'application a plus de notes dans l'App Store. Ainsi, une corrélation est établie. Cependant, cela ne suffit pas pour impliquer une causalité.
• Un analyste commercial doit tenir compte de divers autres facteurs tels que l'UX, la démographie des clients, etc. et peut-être même faire un essai contrôlé avec un groupe sélectionné de clients pour établir une relation causale.

Une analyse approfondie de la corrélation par rapport à la causalité est cruciale pour que les entreprises prennent des décisions commerciales cruciales basées sur des informations spécifiques sur les données. À l'inverse, les décisions prises sur la base des résultats de corrélation peuvent souvent être contre-productives. Pour un analyste d'affaires dans une entreprise, grande ou petite, il est essentiel d'arriver à une relation causale définitive avant de relayer les informations aux autorités décisionnelles. Cela s'avère souvent être un facteur décisif dans la croissance de l'entreprise.

Une carrière dans l'analyse commerciale

Business Analytics a connu une croissance phénoménale dans tous les aspects d'une entreprise, des médias sociaux, du marketing, des ventes, des finances, du commerce électronique, de la gestion des ressources humaines, de l'entreposage, etc. et des outils d'analyse de données sous son égide. Ainsi, à mesure que l'impact et la complexité de l'analyse commerciale augmentent, la demande de talents qualifiés dans ce créneau augmente également. De nombreux analystes de données et data scientists se tournent vers l'analyse commerciale en raison des perspectives intéressantes.

Si vous êtes dans le même bateau, un excellent moyen de renforcer votre CV pour l'adapter aux rôles d'analyse commerciale consiste à suivre un programme de certification reconnu. L' Executive Post-Graduate Program in Business Analytics d' upGrad , proposé en partenariat avec LIBA, est le programme que vous recherchez ! Il est spécialement conçu pour les professionnels en activité et intègre donc des avantages tels que des horaires d'apprentissage flexibles, des sessions personnalisées avec des experts de l'industrie, un créateur de CV alimenté par l'IA et l'accès à un portail d'opportunités d'emploi. De plus, le programme couvre les langages de programmation comme Python, les outils de visualisation de données, les techniques avancées de ML et bien plus encore. De plus, upGrad détient une solide réputation pour la formation de professionnels prêts pour l'industrie.

Avec une base d'apprenants de plus de 40 000 répartis dans plus de 85 pays, upGrad est l'une des plateformes d'enseignement en ligne les plus prolifiques d'Inde.

Lisez nos autres articles liés à l'analyse commerciale

Conclusion

Une carrière dans l'analyse commerciale a des perspectives à long terme de stabilité et de salaires élevés. De plus, la dépendance croissante des entreprises à l'égard des technologies innovantes rend toute carrière axée sur les données dynamique et évolutive. Ainsi, il est prudent de dire que le marché de l'analyse commerciale est là pour se développer. Il n'y a pas de meilleur moment pour commencer le voyage vers une carrière réussie dans l'analyse commerciale.