Qu'est-ce que l'analyse statistique ? Définition, types et emplois

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L'analyse statistique est le processus de collecte de grands volumes de données puis d'utilisation des statistiques et d'autres techniques d'analyse de données pour identifier les tendances, les modèles et les insights. Si vous êtes doué en données et en statistiques, l'analyse statistique pourrait être un excellent choix de carrière pour vous. L'essor du big data, de l'apprentissage automatique et de la technologie dans notre société a créé une forte demande pour les analystes statistiques, et c'est un moment passionnant pour développer ces compétences et trouver un emploi qui vous passionne. 

Dans cet article, vous en apprendrez davantage sur l'analyse statistique, notamment sa définition, ses différents types, comment elle est réalisée et les emplois qui l'utilisent. Par la suite, si vous souhaitez développer vos capacités d'analyse statistique, envisagez de vous inscrire au Certificat professionnel d'analyse avancée des données de Google.

Définition de l'analyse statistique

L'analyse statistique est le processus de collecte et d'analyse de grands volumes de données afin d'identifier les tendances et de développer des insights précieux.

Dans le monde professionnel, les analystes statistiques prennent des données brutes et trouvent des corrélations entre les variables pour révéler des modèles et des tendances aux parties prenantes concernées. Travaillant dans un large éventail de domaines différents, les analystes statistiques sont responsables de nouvelles découvertes scientifiques, de l'amélioration de la santé de nos communautés et de l'orientation des décisions commerciales.

Types d'analyse statistique

Il existe deux types principaux d'analyse statistique : descriptive et inférentielle. En tant qu'analyste statistique, vous utiliserez probablement les deux types dans votre travail quotidien pour vous assurer que les données sont à la fois clairement communiquées aux autres et qu'elles sont utilisées efficacement pour développer des insights exploitables. En bref, voici ce que vous devez savoir sur les deux types d'analyse statistique :

1. Analyse statistique descriptive

Les statistiques descriptives résument les informations d'un ensemble de données sans tirer de conclusions sur son contenu. Par exemple, si une entreprise vous donnait un registre de ses dépenses et que vous résumiez le pourcentage d'argent dépensé dans différentes catégories d'articles, vous effectueriez une forme de statistiques descriptives.

Lors de l'exécution de statistiques descriptives, vous utiliserez souvent la visualisation de données pour présenter les informations sous forme de graphiques, tableaux et diagrammes afin de les transmettre clairement aux autres dans un format compréhensible. Généralement, les dirigeants d'une entreprise ou d'une organisation utiliseront ensuite ces données pour guider leur prise de décision à l'avenir.

2. Analyse statistique inférentielle

Les statistiques inférentielles vont un pas plus loin que les résultats des statistiques descriptives en tirant des conclusions des données et en faisant ensuite des recommandations. Par exemple, au lieu de simplement résumer les dépenses de l'entreprise, vous pourriez aller jusqu'à recommander dans quels domaines réduire les dépenses et suggérer un budget alternatif.

L'analyse statistique inférentielle est souvent utilisée par les entreprises pour éclairer les décisions de l'entreprise et dans la recherche scientifique pour trouver de nouvelles relations entre les variables.

Tâches de l'analyste statistique

Les analystes statistiques se concentrent sur la transformation de grands ensembles de données en informations compréhensibles pour un public plus général. En effet, vous utiliserez vos compétences en mathématiques et en données pour traduire de grands nombres en graphiques, diagrammes et résumés facilement assimilables pour les principaux décideurs au sein des entreprises et autres organisations. Les responsabilités professionnelles typiques des analystes statistiques comprennent :

• L'extraction et l'organisation de grands ensembles de données brutes

• La détermination des données pertinentes et de celles qui doivent être exclues

• Le développement de nouvelles stratégies de collecte de données

• Les réunions avec les clients et les professionnels pour examiner les plans d'analyse de données

• La création de rapports de données et de représentations facilement compréhensibles des données

• La présentation des données

• L'interprétation des résultats des données

• La création de recommandations pour une entreprise ou d'autres organisations

Vos responsabilités professionnelles différeront selon que vous travaillez pour une agence fédérale, une entreprise privée ou un autre secteur d'activité. De nombreuses industries ont besoin d'analystes statistiques, donc explorer vos passions et voir comment vous pouvez mieux appliquer vos compétences en données peut être passionnant.

Perspectives d'emploi en analyse statistique

Les emplois qui utilisent l'analyse statistique ont des perspectives positives pour l'avenir prévisible.

Selon l'INSEE et France Stratégie, les emplois en mathématiques et statistiques devraient connaître une croissance soutenue, avec une augmentation de 12 pour cent des postes entre 2022 et 2032 [1]. Ces métiers, qui représentent déjà 13 pour cent des emplois en France (soit 3,3 millions de postes), sont particulièrement recherchés dans les secteurs de la santé, de la finance et du juridique, avec des salaires débutants entre € 35 000 et € 38 000 bruts annuels [1, 2].

À mesure que nous créons plus de moyens de collecter des données dans le monde entier, il y aura un besoin accru de personnes capables d'analyser et de donner un sens aux données [3].

Compétences en analyse statistique

Comme la plupart de vos responsabilités professionnelles se concentreront probablement sur l'analyse des données et des statistiques, les compétences mathématiques sont cruciales. Des compétences mathématiques de haut niveau peuvent vous aider à vérifier votre travail et à créer des stratégies pour analyser les données, même si vous utilisez des logiciels pour de nombreux calculs. En vous concentrant sur vos compétences mathématiques, particulièrement les statistiques avec de grands ensembles de données, vous pourrez vous démarquer lors de la recherche d'opportunités d'emploi. La maîtrise des logiciels informatiques et l'apprentissage de nouvelles plateformes vous aideront également à exceller dans des postes plus avancés et vous rendront très demandé.

L'analyse de données, la résolution de problèmes et la pensée critique sont des compétences essentielles pour vous aider à déterminer le véritable sens et la vue d'ensemble de l'ensemble de données. Souvent, les grands ensembles de données peuvent ne pas représenter ce qu'ils semblent être en surface. Pour aller au fond des choses, vous devrez réfléchir de manière critique aux facteurs qui peuvent influencer l'ensemble de données, créer un plan d'analyse éclairé et éliminer les biais pour identifier des tendances pertinentes.

Pour exceller en milieu professionnel, vous devrez perfectionner vos compétences en gestion de bases de données, vous tenir au courant de la méthodologie statistique et améliorer continuellement vos compétences en recherche. Ces compétences prennent du temps à développer, il est donc important de commencer par des cours d'introduction et d'être patient pendant que vous développez vos compétences.

Logiciels courants utilisés dans les emplois d'analyse statistique

L'analyse statistique implique souvent des calculs utilisant le big data qui est trop volumineux pour être calculé manuellement. La bonne nouvelle est que de nombreux types de logiciels statistiques ont été développés pour aider à analyser les données efficacement. La maîtrise de ces logiciels statistiques peut vous rendre attractif pour les employeurs et vous permettre de travailler sur des projets plus complexes.

Les logiciels statistiques sont bénéfiques pour les statistiques descriptives et inférentielles. Vous pouvez les utiliser pour générer des graphiques et des diagrammes ou effectuer des calculs pour tirer des conclusions et des inférences des données. Bien que le type de logiciel statistique que vous utiliserez dépendra de votre employeur, les logiciels couramment utilisés comprennent :

• SAS

• R

• SPSS

• Minitab

• Stata

Parcours vers une carrière en analyse statistique

Il existe de nombreux chemins pour devenir analyste statistique, mais la plupart des emplois dans ce domaine exigent un diplôme universitaire. Les employeurs recherchent généralement un diplôme dans un domaine axé sur les mathématiques, l'informatique, les statistiques ou la science des données pour s'assurer que vous avez les compétences nécessaires pour le poste. Si votre licence est dans un autre domaine, acquérir de l'expérience grâce à des emplois de saisie de données de niveau débutant peut vous aider à mettre un pied dans la porte. De nombreux employeurs recherchent une expérience professionnelle dans des carrières connexes comme assistant de recherche, gestionnaire de données ou stagiaire dans le domaine.

L'obtention d'un diplôme d'études supérieures en analyse statistique ou dans un domaine connexe peut également vous aider à vous démarquer sur votre CV et démontrer une connaissance approfondie des compétences nécessaires pour réussir le travail. En général, les employeurs se concentrent davantage sur la vérification que vous avez les compétences mathématiques et d'analyse de données requises pour effectuer des analyses statistiques complexes sur leurs données. Après tout, vous les aiderez à prendre des décisions, ils veulent donc être confiants dans votre capacité à les conseiller dans la bonne direction.

Combien gagnent les professionnels de l'analyse statistique ?

Les analystes statistiques gagnent bien au-dessus de la moyenne nationale et bénéficient de nombreux avantages professionnels. Il existe de nombreuses carrières utilisant l'analyse statistique, donc comparer les salaires peut aider à déterminer si les avantages du poste correspondent à vos attentes. Examinez les salaires annuels médians des professions suivantes qui utilisent l'analyse statistique :

• Statisticien : € 31 000 [4]

• Analyste d'études de marché : € 55 500 [5]

• Analyste de recherche opérationnelle : € 45 000 [6]

• Analyste en investissement : € 47 500 [7]

• Spécialiste du risque financier (risk manager) : € 57 254 [8]

• Data scientist : € 45 777 [9]

• Actuaire : € 55 000 [10]

Prêt à passer à l'étape suivante de votre carrière ?

L'analyse statistique pourrait être un excellent choix de carrière pour ceux qui ont une affinité pour les mathématiques, les données et la résolution de problèmes. Voici quelques cours populaires à envisager pour vous préparer à une carrière en analyse statistique :

Apprenez les processus et outils fondamentaux avec le Certificat professionnel en analyse de données de Google. Vous apprendrez à traiter et analyser les données, à utiliser les principaux outils d'analyse, à appliquer la programmation R et à créer des visualisations qui peuvent éclairer les décisions commerciales clés.

Développez votre aisance avec R grâce à la Spécialisation en analyse de données avec R de l'Université Duke. Les analystes statistiques utilisent couramment R pour les tests, la modélisation et l'analyse. Ici, vous apprendrez et pratiquerez ces processus.

Appliquez l'analyse statistique avec la Spécialisation en statistiques et analyses commerciales de l'Université Rice. Contextualisez vos compétences techniques et analytiques en les utilisant pour résoudre des problèmes commerciaux et complétez un projet pratique de fin d'études pour démontrer vos connaissances.